摘要
自动驾驶因其具有提高交通效率、缓解交通压力等优势，成为当前汽车技术的研究热点。自动驾驶汽车能够根据车辆行驶状态信息有效完成轨迹跟踪。然而，轮胎的强非线性在很大程度上增加了车辆轨迹跟踪控制的难度，导致了自动驾驶汽车在复杂工况下轨迹跟踪的精度与稳定性难以兼顾。为此,本文开展轮胎侧偏特性的状态参数估计方法、自主转向系统控制及轨迹跟踪与横向稳定性协调等研究，提高自动驾驶汽车在复杂工况下的跟踪精度与行驶稳定性。 首先，构建了含转向电机和转向器特性的自主转向系统动力学模型。分析了路面附着系数变化对自主转向系统性能的影响，引入轮胎侧偏刚度系数并建立了等效刚度模型以表征转向阻力矩等效到小齿轮的等效力矩。考虑到轮胎侧偏刚度的不确定性对车辆轨迹跟踪控制的影响，构建了引入轮胎侧偏刚度系数的三自由度车辆模型作为轨迹跟踪上层控制器的名义模型。CarSim-MATLAB/Simulink联合仿真验证了所建模型的有效性。 其次，提出了数据与模型联合驱动的车辆状态参数估计方法。分析了轮胎侧偏特性对车辆运动控制的影响，采用双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM, Bi-directional Long Short Term Memory）算法设计路面附着系数估计策略。据此，通过构建路面附着系数、轮胎侧偏角与轮胎侧偏刚度系数间的模糊规则，建立了轮胎侧偏刚度系数辨识系统，基于滑模观测器设计了轮胎侧偏力观测器，并结合七自由度车辆模型设计了轮胎侧偏角观测器。仿真结果表明，轮胎侧偏刚度自适应估计策略能满足不同行驶工况的要求，轮胎侧偏力与侧偏角观测器同样具有较高的精度。 再次，设计了考虑轮胎侧偏特性的自动驾驶汽车轨迹跟踪分层控制策略。考虑轮胎侧偏刚度不确定性，提出基于模型预测控制算法的轨迹跟踪上层控制器。为了消除轮胎侧偏刚度不确定性给自主转向系统带来的扰动，基于滑模控制算法并结合等效刚度模型设计了轨迹跟踪下层控制器。在横摆角速度、质心侧偏角等稳定性能分析基础上考虑前轴轮胎侧偏角动态特性，设计附加横摆力矩控制器。进一步设计了附加横摆力矩分配控制器对附加横摆力矩进行协调与分配，从而控制轮毂电机输出转矩实现横向稳定性控制。仿真结果表明，所提出的控制策略能有效提升自动驾驶汽车在复杂工况下轨迹跟踪的精度与行驶稳定性。 最后，搭建了自动驾驶汽车半实物硬件在环（HiL, Hardware-in-Loop）试验平台验证了所提出策略的有效性。分析了双电机自主转向系统需求，并据此确定系统的关键零部件与机械结构以完成双电机自主转向系统台架的搭建。部署被控模型、系统通讯和工程文件，从而完成半实物硬件在环试验平台的搭建。试验结果表明，本文所提出的由车辆状态参数估计方法和自动驾驶汽车轨迹跟踪与横向稳定性控制策略结合而成的综合策略能有效提升车辆在复杂工况下轨迹跟踪的精度与行驶稳定性，其中跟踪精度最大提升了25.5%，横摆角速度和侧向加速度最大分别降低了18.9%和14.0%。
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