基于智能電動(dòng)汽車(chē)的縱向車(chē)速跟隨控制策略

竇寶華，郭璧璽，張旭

（1.上海電氣集團(tuán)智能交通科技有限公司，上海 201499；2.長(zhǎng)安大學(xué)汽車(chē)學(xué)院，陜西 西安 710000；3.上海綦穹機(jī)電設(shè)備有限公司，上海 201499）

1 引言

近年來(lái)，自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)在車(chē)輛上的應(yīng)用越來(lái)越多，隨著時(shí)代的發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)無(wú)疑將成為最熱門(mén)的研究技術(shù)之一。由于自動(dòng)駕駛技術(shù)在軍事領(lǐng)域以及商業(yè)無(wú)人打車(chē)領(lǐng)域具有無(wú)限的潛力并可解決交通安全等問(wèn)題，所以，各國(guó)政府機(jī)構(gòu)以及各大科技公司紛紛投入到無(wú)人駕駛技術(shù)的研究中[1]。智能汽車(chē)的縱向運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，因此，國(guó)內(nèi)外車(chē)輛技術(shù)研究人員對(duì)此進(jìn)行了廣泛地研究。文獻(xiàn)[2]基于模糊控制對(duì)滑?？v向控制器進(jìn)行了改進(jìn)，抑制了滑?？刂频亩秳?dòng)問(wèn)題，并削弱了外部干擾對(duì)控制系統(tǒng)的影響，具有較好的魯棒性和跟蹤準(zhǔn)確性?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)在參加2008年的DARPA 挑戰(zhàn)賽時(shí)，基于PID 控制方法設(shè)計(jì)了一種非線性PID制動(dòng)/油門(mén)控制策略，并構(gòu)建了以速度偏差為輸入的油門(mén)/制動(dòng)切換策略，搭載該控制系統(tǒng)的智能車(chē)最終取得了第一名的成績(jī)[3]。文獻(xiàn)[4,5]經(jīng)過(guò)對(duì)車(chē)輛的系統(tǒng)辨識(shí)搭建了車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型，并分別結(jié)合PI與模糊控制等控制方法構(gòu)建了一種車(chē)輛速度自動(dòng)控制策略，削弱了因動(dòng)力學(xué)模型精度低帶來(lái)的影響，并提高了系統(tǒng)的抗干擾性能。

本文采用直接式控制結(jié)構(gòu)進(jìn)行縱向車(chē)速跟蹤控制策略的設(shè)計(jì)。首先，對(duì)基于速度誤差的制動(dòng)和油門(mén)切換邏輯進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種切換緩沖區(qū)間閾值可調(diào)的切換邏輯。然后，設(shè)計(jì)了一種對(duì)車(chē)速變化具有自適應(yīng)性的PI控制驅(qū)動(dòng)策略，除此之外，設(shè)計(jì)一種基于模糊控制的制動(dòng)控制策略，能避免車(chē)輛發(fā)生“前沖現(xiàn)象”所帶來(lái)乘坐不適，并提高了縱向車(chē)速跟蹤算法的精度、適應(yīng)性等。

2 縱向動(dòng)力學(xué)建模

2.1 動(dòng)力及傳動(dòng)系統(tǒng)建模

由于中小型電動(dòng)汽車(chē)的電機(jī)調(diào)速范圍很寬，這些車(chē)輛則取消了變速器裝置，那么純電動(dòng)汽車(chē)的動(dòng)力及傳動(dòng)系統(tǒng)就是包括電機(jī)、電機(jī)控制器及主減速器。電機(jī)控制器與電機(jī)的作用是將輸入電機(jī)控制器的需求扭通過(guò)控制電機(jī)輸出軸輸出相應(yīng)的扭矩，該扭矩應(yīng)與需求扭矩近似相等，然后再通過(guò)主減速器將電機(jī)輸出軸的輸出扭矩進(jìn)行減速增距。因此，有如下公式：

式中To為電機(jī)的輸出扭矩，Ti為輸入給電機(jī)控制器的需求扭矩，Tm為作用于驅(qū)動(dòng)橋上的扭矩，i0為主減速器的傳動(dòng)比，ηt為傳動(dòng)系的傳動(dòng)效率。

2.2 整車(chē)縱向動(dòng)力學(xué)建模

做縱向運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛，其在縱向上主要受到制動(dòng)力/驅(qū)動(dòng)力、滾動(dòng)阻力、空氣阻力等力的作用[6]。車(chē)輛縱向受力分析要分驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)兩種狀態(tài)進(jìn)行討論，因此，要分別建立兩種狀態(tài)下的車(chē)輛縱向運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型。假設(shè)車(chē)輛在平坦的路面上行駛，并忽略車(chē)輛的加速阻力，則有如下公式。

驅(qū)動(dòng)工況表達(dá)式：

制動(dòng)工況表達(dá)式：

3 智能電車(chē)的車(chē)速跟蹤控制器設(shè)計(jì)

車(chē)速跟隨控制是通過(guò)驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)切換邏輯來(lái)協(xié)調(diào)相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)控制算法，最終使得車(chē)輛能快速地以較高精度跟蹤上期望車(chē)速。因此，車(chē)速跟蹤控制算法可以分為切換策略、驅(qū)動(dòng)控制策略、制動(dòng)控制策略。本文所設(shè)計(jì)的車(chē)速跟蹤控制器是對(duì)速度偏差為輸入的油門(mén)/制動(dòng)切換策略及PID驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)策略的改進(jìn)。

3.1 切換規(guī)則

目前廣泛研究的車(chē)速跟蹤控制器的切換規(guī)則為:設(shè)置一個(gè)緩沖區(qū)域（-a,a），a＞0，通過(guò)判斷速度誤差值是落在緩沖區(qū)間內(nèi)部及外部的位置來(lái)協(xié)調(diào)驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)控制算法起作用[7,8]。因此，閾值a的設(shè)置是關(guān)鍵，適當(dāng)增大a，會(huì)降低驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)之間的切換頻率，但是車(chē)速跟蹤精度會(huì)降低；適當(dāng)減小a，會(huì)提高車(chē)速跟蹤精度，但是會(huì)增大驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)的頻繁切換?；谏鲜鰡?wèn)題，設(shè)計(jì)一種閾值a可調(diào)的驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)切換策略，該閾值可隨速度誤差（絕對(duì)值）的大小進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。通過(guò)設(shè)置另一個(gè)閾值b，該閾值為最大允許車(chē)速誤差與最小允許車(chē)速誤差的絕對(duì)值之均值，當(dāng)速度誤差小于閾值b時(shí)，則應(yīng)適當(dāng)增大原有的閾值a，盡可能避免驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)的頻繁切換，當(dāng)速度誤差大于閾值b時(shí)，則應(yīng)適當(dāng)減小原有的閾值a，保證車(chē)速跟蹤精度。則有如下公式：

式中u為驅(qū)動(dòng)或制動(dòng)控制量，ut代表驅(qū)動(dòng)控制量，ub代表制動(dòng)控制量，e為期望車(chē)速與當(dāng)前車(chē)速之差，a為緩沖區(qū)間的閾值，b，C1，C2均為常數(shù)。

3.2 PID驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)控制策略

本文基于 PID控制方法進(jìn)行驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)控制策略的設(shè)計(jì)，由于加入微分環(huán)節(jié)常常會(huì)導(dǎo)致PID控制器的輸出抖動(dòng)增加，因此，在保證車(chē)速跟蹤精度的前提下刪去微分環(huán)節(jié)，以提高車(chē)輛的乘坐舒適性。

3.2.1 PID驅(qū)動(dòng)控制策略

經(jīng)過(guò)理論分析可知，當(dāng)由規(guī)劃車(chē)速求解出的期望加速度（絕對(duì)值）越大時(shí)，則下一控制時(shí)刻就需要更大的驅(qū)動(dòng)控制量或制動(dòng)控制量，以能更快地跟蹤上期望車(chē)速，降低控制系統(tǒng)的延遲性并提高跟蹤精度，因此設(shè)計(jì)了一種基于加速度大小比例增益可調(diào)的PID驅(qū)動(dòng)算法。則有如下公式：

式中ac為期望加速度，m為不為零常數(shù)以避免ac=0時(shí)比例環(huán)節(jié)輸出為零；ek為當(dāng)前時(shí)刻誤差；T為控制器的指令周期；kp、ki為比例增益與積分增益；uk+1即為驅(qū)動(dòng)控制算法輸出的電機(jī)輸出軸期望扭矩。

3.2.2 PID制動(dòng)控制策略

類(lèi)似于3.2.1中的PID算法，建立了基于減速度大小比例增益可調(diào)的PID制動(dòng)算法：

式中，ab為期望制動(dòng)減速度，m為不為零常數(shù)。

在智能汽車(chē)的縱向車(chē)速跟隨控制過(guò)程中，制動(dòng)控制量的好壞是決定車(chē)輛乘坐舒適性的必要條件，而評(píng)價(jià)制動(dòng)控制量好壞的標(biāo)準(zhǔn)則是在保證一定跟蹤精度的前提下避免車(chē)輛在制動(dòng)時(shí)發(fā)生“前沖現(xiàn)象”，即減小制動(dòng)控制量的抖動(dòng)與突變。為避免發(fā)生“前沖現(xiàn)象”，可在PID的輸出端加一個(gè)濾波模塊，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分級(jí)輸出，以達(dá)到人類(lèi)駕駛員的點(diǎn)剎效果。

如圖1所示為本文所設(shè)計(jì)的智能電車(chē)車(chē)速跟蹤控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架圖：

圖1 車(chē)速跟蹤控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架

4 仿真分析

為了驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)車(chē)速跟蹤控制算法的有效性，本文采用 MATLAB/Simulink 與 Carsim、Amesim軟件聯(lián)合搭建仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證，使用Carsim與Amesim軟件分別搭建整車(chē)模型和電池電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)模型。在MATLAB/Smulink下建立車(chē)速跟蹤控制器的控制算法。MATLAB/Simulink 與Carsim、Amesim聯(lián)合仿真的具體模型如圖2所示。

圖2 MATLAB/Simulink 與 Carsim、Amesim聯(lián)合仿真模型

為了能說(shuō)明本文所設(shè)計(jì)的車(chē)速跟蹤控制器能適應(yīng)多種工況，因此將期望車(chē)速設(shè)置為同時(shí)包括加速、減速以及勻速三種工況。將帶固定閾值緩沖區(qū)間的PID車(chē)速跟蹤策略的仿真結(jié)果與本文改進(jìn)后的車(chē)速跟蹤策略的仿真結(jié)果做對(duì)比，通常，應(yīng)將緩沖區(qū)間設(shè)為（-3km/h，3km/h）以能較好地權(quán)衡跟蹤精度與驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)的切換頻率[9,10]。

圖3 常規(guī)PID車(chē)速跟蹤策略的仿真數(shù)據(jù)圖

圖4 改進(jìn)后的PID車(chē)速跟蹤策略的仿真數(shù)據(jù)圖

將常規(guī)PID與改進(jìn)后的PID車(chē)速跟蹤控制策略分別進(jìn)行了仿真，為了使帶固定閾值緩沖區(qū)間的常規(guī)PID與改進(jìn)后的切換策略達(dá)到相似的效果，即都無(wú)制動(dòng)與驅(qū)動(dòng)的頻繁切換，可將閾值設(shè)的稍大些，這是以犧牲一定的跟蹤精度作為代價(jià)，因此，得到了如下仿真結(jié)果分析。常規(guī)PID的車(chē)速跟蹤控制算法的仿真結(jié)果如圖3所示，改進(jìn)后PID的車(chē)速跟蹤控制算法的仿真結(jié)果如圖4所示。圖3（a）中的車(chē)速跟蹤誤差范圍為-3～3km/h，誤差均值為2.52km/h，圖4（a）中的車(chē)速跟蹤誤差范圍為-3～1.8km/h，誤差均值為 0.81km/h，并且小于人工駕駛時(shí)的車(chē)速跟蹤誤差-4～4km/h，因此，改進(jìn)后的PID車(chē)速跟蹤策略的控制精度有一定地提高。除此之外，將圖3（b）的驅(qū)動(dòng)信號(hào)和制動(dòng)系主缸壓力與圖4（b）的驅(qū)動(dòng)信號(hào)和制動(dòng)系主缸壓力對(duì)比分析后可以發(fā)現(xiàn)，圖3（b）中的驅(qū)動(dòng)信號(hào)波動(dòng)劇烈，而圖4（b）中的驅(qū)動(dòng)信號(hào)波動(dòng)頻率很低，并且，圖3（b）中的制動(dòng)信號(hào)抖振現(xiàn)在劇烈，很容易導(dǎo)致車(chē)輛在制動(dòng)時(shí)發(fā)生“前沖現(xiàn)象”，舒適性較差，而圖4（b）中的制動(dòng)信號(hào)波動(dòng)頻率很低，并可實(shí)現(xiàn)制動(dòng)力的分級(jí)輸出，類(lèi)似于駕駛員的點(diǎn)剎操作，車(chē)輛乘坐舒適性好。從圖4（c）的仿真結(jié)果可知，改進(jìn)后的PID車(chē)速跟蹤控制器可實(shí)現(xiàn)對(duì)多種不同工況的目標(biāo)車(chē)速進(jìn)行跟蹤，具有一定的自適應(yīng)性。由上分析可知，改進(jìn)后的PID車(chē)速跟蹤控制器在保證跟蹤精度的前提下，提高了車(chē)輛乘坐的舒適性，并且其具有一定的適應(yīng)性。