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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：本发明公开了一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法包括以下步骤：1根据二自由度前轮主动转向车辆在行驶过程中的受力分析，利用小角度假设和魔术公式，建立二自由度前轮主动转向车辆动力学模型；2基于所述的车辆动力学模型建立离散化的轨迹跟踪误差模型3基于所述的轨迹跟踪误差模型设计ESO观测器；4基于ESO扰动补偿设计车辆轨迹跟踪预测控制器；本发明提供了一种可以能有效抗扰动的车辆预测控制方法。

主权项：1.一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1根据二自由度前轮主动转向车辆在行驶过程中的受力分析，利用魔术公式，建立二自由度前轮主动转向车辆动力学模型；二自由度前轮主动转向车辆的动力学模型表述为以下形式： 式中，m表示整车质量，a，b分别表示质心距离前、后轮的距离，δf表示前轮转角，表示横摆角,IZ表示车辆绕z轴的转动惯量，X，Y表示世界坐标系下车辆质心的横、纵坐标，Ccf，Ccr分别表示前后轮的侧偏刚度系数，Clf，Clr分别表示前后轮的纵向滑移系数，sf，sr分别表示前后轮的滑移率，分别表示车辆在车身坐标系下的横、纵向速度；2基于所述的车辆动力学模型设计轨迹跟踪误差模型；将式1所建立的车辆动力学模型写作由状态量控制量u＝[δf]构成的非线性系统： 将式2在t时刻参考轨迹上的期望点ξr,ur进行泰勒级数展开，并只保留一阶导数项，即可得到车辆的线性化动力学方程： 简化并整理得到轨迹跟踪误差模型： 式中，ue＝u-ur， 3基于所述的轨迹跟踪误差模型设计扩张状态观测器；由于系统在离散化中省略了其高阶项，以及系统在模型简化存在的误差，设计扩张状态观测器用以估计系统的状态量以及综合扰动，来补偿反馈给MPC，根据存在的未知干扰，得到存在干扰未知项的模型：将带干扰未知项的轨迹更正车辆误差模型写作状态空间形式： 式中，ft＝[d1d2d3d4d5]T，D＝[O5×1I5×5]，{d1d2d3d4d5}为上的不确定性扰动；再对式5中带干扰未知项时变模型以T为离散化周期进行离散化：ξek+1＝Akξek+Bkuek+Dtfk6式中，T为离散化周期，Ak＝I+TAt，Bk＝TBt,Dt＝TD,I为单位矩阵,ξek为k时刻状态量误差，uek为k时刻控制量误差，fk为k时刻系统扰动；将式6中的fk作为扩张状态观测器中的待扩张状态量进行估计，并结合式4的轨迹跟踪误差模型，根据扩张状态观测器理论，将fk作为新的状态进行扩张，形式如下： 对于上述扩张的系统，设计ESO: 式中，Zk＝[z1kz2k...z11k]T， 式中，z1z2...z11分别为Ye，Xe，d1，d2，d3，d4，d5的估计值，{l11,l21...l52}为扩张状态观测器增益；4基于扩张状态观测器扰动补偿设计车辆轨迹跟踪预测控制器；系统离散预测模型如式8所示，定义新状态得到新的预测模型方程： 式中，Δuek+j|k＝uek+j|k-uek-1；并且为了简化计算，假设： 假设系统的预测时域为NP,控制时域为NC，且NP≥NC，将系统未来时刻的预测输出写作矩阵的形式：Yk＝ψkλk|k+ΘkΔUk+Wkfk11式中， 为了对控制增量进行精确约束，把控制增量作为代价函数的状态量，给定以下形式的优化代价函数Jk： 式中，Q是输出量的权重矩阵，R是控制量增量的权重矩阵；并给出控制量约束以及约束横摆角速度约束： 式中，Uemin，Uemax分别表示控制量的下界和上界，ΔUemin，ΔUemax分别表示控制量增量的下界和上界，分别表示横摆角速度的下界和上界；并通过求解优化问题： 得到最优控制序列ΔUk，并根据模型预测控制的基本原理，将该控制序列中的第一个元素Δuek|k作为实际的控制增量来得到控制量，即：uk＝uek-1+Δuek|k+urk15根据上述分析得到基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制过程为：S1：初始化：在实际车辆模型上输入参考轨迹，得到离散化各个时刻的期望状态量ξrk和期望控制量urk，给定权重矩阵Q，R，给定初始时刻k＝0，初始估计值f0＝[O5×1]，ue-1＝[0]；S2：采样当前时刻k系统状态量ξk，计算得到误差状态量ξek＝ξk-ξrk；S3：根据当前时刻k期望状态量ξrk构建线性时变矩阵Ak，Bk；S4：根据当前时刻k的扰动估计值z7k,z8k...z11k，误差状态量ξek，以及矩阵Ak，Bk，构建式9的预测控制方程，给定约束13，并通过求解式14优化问题得到最优控制序列ΔUk；S5：将该控制序列中的第一个元素Δuek|k作为实际的控制增量通过式15计算得到实际控制量uk并控制系统；S6：通过式9计算下一时刻扩张状态观测器的估计值Zk+1；S7：令k＝k+1，并返回步骤S2。

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百度查询： 浙江工业大学 一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法