第55卷第3期20213
Vol.55No.3
Mar.2021西安交通大学学报
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
融合自适应预瞄的驾驶人
转向操纵粒子优化滑［制
蒋一辰，陈刚
(南京理工大学机械工程学院,210094，南京)
摘要：为提高不同工况下驾驶机器人操纵试验车辆的转向精度和自适应能力，提出了一种基于自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子优化滑模控制方法。首先建立了试验车辆动力学模型和驾驶机器人转向机械手动力学模型，并构建了驾驶机器人转向操纵试验车辆的集成系统动力学模型，接着研究了一种融合路径曲率和车速的驾驶机器人转向操纵自适应曲线预瞄方法，其预瞄？
位置能够根据车速和路径曲率做出自适应调整。在此基［上，设计了用于驾驶机器人转向操纵的粒子优化滑模控制器，并进行了稳定性分析，同时利用粒子算法在线优化滑模控制切换项的反馈增益系数，以减小控制抖振。仿真及试验结果表明，所提出的方法能够在不同工况下根据路径曲率和车速做出自适应调整，实现驾驶机器人操纵车辆的精确转向控制。
关键词：驾驶机器人；转向控制；自适应曲线预瞄；滑模控制；粒子优化
中图分类号：U461.6文献标志码：A
DOI：10.7652/xjtuxb202103020文章编号：0253-987X(2021)03-0175-11
OSID Particle Swarm Optimization Sliding Mode Steering Control of
Driving Robot Integrated with Adaptive Curve Preview
JIANG Yichen,CHEN Gang
(Schoolof MechanicalEngineering,Nanjing UniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China) Abstract:To improve the steering control accuracy and adaptability of robot-driven vehicle (UDRV)under different conditions,a sliding mode control method with particle swarm optimization(PSO)forthe4teeringcontrolofdrivingrobotba4edonadaptivecurvepreviewi4 propo4ed.Fir4tly,the dynamic4model4for the te4t vehicle and the4teering manipulator of drivingrobotaree4tabli4hed,thenthetwo model4arecoupledtogethertoobtainanintegrated 4y4tem dynamic4modelofthete4tvehicle manipulated by driving robot.An adaptive curve preview methodi4propo4ed,whichcanmakeadaptiveadju4tmentforthepreviewpointaccording tothecurvatureofthepathandthe4peedofthevehicle.Ba4edontheabove,the4liding mode contro l er with PSO for4teering manipulator of driving robot i4de4igned,thenthe4tability analy4i4i4carriedout.WiththehelpofPSO,thefeedbackgaincoe f icientofthe4liding mode controller's switch item is adjusted online to reduce the control chattering.The simulation and te4t re4ult44how that the propo4ed method can e f ectively conduct adaptive adju4tment according
收稿日期：2020-06-15#作者简介：蒋一辰(1997-)，男，硕士生；陈刚(通信作者)，男，副教授。基金项目：国家自然科学基金资助项目(51675281)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3091801
1101)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_0110)#
网络出版时间:2020-11-10网络出版地址：http：〃knski/kcms/detail/61.1069.T.20201109.1541.004.html
176西安交通大学学报第55卷
to the path curvature and vehicle speed under different conditions and the steering control accuracy of UDRV is verified.
Keywords:driving robot；steering control；adaptive curve preview；sliding mode control；particle swarm optimization
汽车试验具有重复性强、工作环境恶劣、危险性大等，需要的经验，极大增加了的培训和人工成本；此外在其他业：，险、恶劣环境下的等，采用人类驾驶驶汽车，有可能危安全。驾驶；人需对车辆进行任何改装，就能安装在驾驶操纵车辆的业人，其经过车辆性能自学习后，可适用于多种车型，能够广泛应用于业领域前，要大学⑵、新西克兰大学ABD等涉足该一定的；要是南京理工大学、东南大学、北京航空航天大学旧等掌握该
当驾驶机器人操纵试验车辆时，有必要对车速和转向进行研究#Wong等利用
等方法，通过PID驶人进行了多工况下的，但是PID的3个参数不能实调节等提出了一有自学习能力的驾驶机器人模糊神经网络车方法，但是仅适用于小干扰下的场合⑷。王纪伟等提出了一于模糊PID的驾驶机器人车辆方法，但是存在不确定性干扰时，跟踪精度较差，且工况单一6。Chen等提出了一用于驶人的应转向方，
是未涉及车速变化时的转向操纵研究Norouzi 等将相结合以驶机器人车辆转向，但参数寻优采取的方法$0%#在转向操方法上，吴俊等提出了一种基于期望角速度的方于横向误差的转向切换方法，但是仅适用于率较小的工况囚#武等提出了一种预瞄时调整的单点预瞄方法，但缺少对于车速适应性的论证：11：#No-rouzi等利用3次和5次函数分别来进行转向路径规划，但是相比于形式的预论，横向误差减小显著，且仅涉及了工况$2%#等提了一于预的向方，该方法能够根据车率调节预，但预过于复杂$3%#
在驾驶人转向操纵的研究过程中，需要兼顾转向精度以及对于车速和道路曲率变化的适应能力。最小化横向误差的转向策略大多存在诸如角偏小、过度转向、方向盘来回转动频繁等问题；以预瞄为代表的预瞄方法大多对车速和弯的应能力较弱#由于具有优良的、&响应$4%，十分适用于驾驶人操纵的车辆这一系统#，基于经优的在度或者抑其中一方面让步，在上：的干扰时表现较差，且在长时后，无法对工的变化应调整。通过将应预方法、粒子优化算法(PSO(结合来，提高了对于车率的适应能力，且能够实时整定参数。根据以上分析，首先构建了具有耦合的驾驶机器人转向操车辆的系统动力学，接着研究了一种融合率和车速的驶人转向操纵自适应预瞄方法，其预瞄置能够根据车率应调整;
后结合转向机械手动力学了滑模控制，进了分析，用子在优化换项的增益系数，以减小
最后，通过了提出方法的有
1驾驶机器人系统结构
驾驶机器人的总体结构如图1所示，机械腿和机械合完成加速、制动、转向、换挡等一系列动作，实现精确转向和车的功能。
图1驾驶机器人总体结构
转向机械手结构如图2所示，转向力矩电机采用的直流旋转电机，作为整个机械手的动力来源，其动力经过减向节后，驱动由夹
第3期蒋一辰，等：融合自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子优化滑模控制177
持的方向盘。机械手通过调节装置能够实现姿态调
度调节，以适应不同的驾驶置#
（a）转向机械手安装（b）转向机械手内部组成
图2转向机械手结构
2驾驶机器人转向操纵建模
2.1试验车辆动力学模型
遵循Ackermann转向的车辆可以简化为单轨
模型，前轮等效转角为同时忽略悬架作用和转向
时的车荷转移，向加速度在0.4g以下,
得到如图3所示的由度，以质心为原点，建
立车辆坐标系zCy，并得到如下方程式
51（3+一Q）+52（/9一）=+'+@!r）j
U U$（1）
151（3+号^-*）-252（3-警）=/!r&
式中"1和52分别为前后轮的侧偏角刚度;3为质
心侧偏角；为汽车前轴到质心的距离；2为汽车后
质心的为角速度；*为前轮转角；u
为纵向车速，为横向车速；人为汽车绕三轴的转动
上述方程可以写作状态空间
11
111
121
112!r-
+
21
122-3-22
15\+25乞151一252
；21(2) _151一25?
121=+U一1；2251+52
mu22_
51
mu
_151$
图3试验车辆动力学模型
2.2驾驶机器人转向机械手动力学模型
转向机械手结构简图如图4所示，在这里忽略十字轴万向节传动的不等速性，近似认为输出端和
机械手整体可视作单自由度系统，设电机旋转角为0，电枢电流产生的电磁转矩为T m，负载转矩为几，黏性阻尼造成的摩擦阻力矩为T「据动，可得
T m—T h—T f=J0（3）式中：J是负载等效到电机输出轴的转动惯量。
进一步上式所示的转矩平衡方程可得
K t la—T h（）—D=J（4）
d/dt2
式中:K t为电机转矩系数；a为电枢电流；D为电黏性摩擦系数。
电枢回路的电压平衡方程为
U a（）=+R（a+K b逆^（5）
t d方
式中：U a为电枢电压;L为电枢绕组电感；R a为电枢电阻;K b为反电动势系数。
由于前后系统动能，等效转动惯量J 可以由下式
#
(=1+
#
(=1
2'
(=1
[=#+导）+#J s（竺）2
（=1\!）（=1\!丿丿
式中：S为机构中第（个构件的角速度；为其质心速度，此处为0。
将各构的传动比代入上式，可以求得等效转为
J=J1+J2（21+J（231+J（241（7式中"”1（九_2,3,4）为各构件转速与电机输出端转的比值;J1为转；J2为转动）J3为向转）J4为转。
根据式（4）、式（5）和式（7），可得到转向机械手动力学，为
a+△/
"1=>2
>2
D
=J>2
K t T h
+J>3J
>3
K b
=——j~>2adaptive
R a丄1
->3+—-U
178西安交通大学学报第55卷
式中：心为电机旋转角">2为旋转角速度">3为
电枢绕组的电流(；#E为模型不确定性和外部干
扰之和，且假设#E有界，即满足|#E\,M#
2.3驾驶机器人转向操纵试验车辆集成系统
动力学模型
在转向操纵过程中，转向机械手电机存在大量
的换向运动，齿隙的存在会对这种可逆转装置造成
回差，使得输入和输出的转角不再服从线性关系#
对于方向盘到汽车转向轮之间的传动，由于从动部
分的阻尼和转动惯量远大于主动部分，因此该传动
过程可以做线性化处理，而对于从转向机械手电机
方向的过程，分在
期间时，从动部分输出恒定，因此可以使用齿隙的迟
滞非线性模型
"c')#9("z(<)# ,"z')>0且"c')#"'')—久
<"c(t)，其他
"Z')+"b,"z')<0且"c')#"'')+仇
'9)式中："c为从动部分转角；"z为主动部分转角)表示过程发生的前一时刻；久为消除单侧齿隙所需的转角)为主动到从动部分的传动比。
将各级传动比(”1和各级传动中的单侧齿隙转角久代入，经过多层嵌套，可以求得迟滞模型下从转向机械手电机转角"到方向盘转角a之间的非线性关系a i F'),a&和Q之间的速比关系为
a#F(")#(sw*(10)
式中：(w为转向系传动比。
最后，根据试验车辆动力学模型和转向机械手动力学模型，由式(2)、式(8)和式(10)可推导出具有耦合特性的驾驶机器人转向操纵试验车辆集成系统动力学模型
>1二二 >2
"21
D
J>2
K t
卜J
T h
J
"3i
Y
——p>2
D a
—
p>3+
pu a+#E
"4二二 141F(>1)@144X4@145>5$ "5i=a51F(>1)+a54x4+a55x5
Q41
i511251@2k g151—252
I(丄 z°sw144I z u145I I z Q51
51qk\―25251@52
mui sw；154I mu21155I mu
'11) 3驾驶机器人转向操纵控制方法驾驶机器人转向操纵控制系统框图如图5所示，主要包括自适应曲线预瞄模块、转向机械手PSO&驶人转向操车辆集成系统动力学模型#转向机械手PSO滑模控制器的
车一试验车辆；机一转向机械手#
图5驾驶机器人转向操纵控制系统框图
第3期蒋一辰，等：融合自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子优化滑模控制179
输入为机械手的目标转角、实际转角和转速以及实的电枢电流，通过子优化，将切换项中的系数Q1和血输入转向机械电
块，最终电枢电压见。驶人转向操纵过程中，首先利用应曲线预瞄方法，结合目标路径(X,Y)和车辆位置(X c Y
,。)，计算出预瞄点p 在大地坐标系中的位置(X p,Y$)以及P相对于车辆的横向e5，再根据e5得到前轮目标转角，将对应信息输入机械得到电枢电i 制率U a，该率包括等率U aeq结构控制率见*，其中"心由转向机械得到，见“中的增益系数Q1和血通过子优化得到。转向机械的实际转角a和转矩T1经延迟环节，输出前轮转角*和转向力矩T2以车辆转向#最后通过车速V、横摆角速度仙和质心侧偏角3计算下一时刻的车辆位置应：预块#
3.1自适应曲线预瞄方法
如图6所示，以试验车辆质心为原点C，建立车辆坐标系＞Qy。车辆在行驶中的任一时刻均可看作率半径为R，曲率中心为G的轨迹L行驶#其中G＞为G,＞轴上的投影,P'为P在GG＞上的影#＞方向有一个参考点T,T7 T到C点的；设预P为L上一点，满足CP 长度等于T,e5为$到＞轴的，即预向偏移量。
图6车辆坐标系下稳态行驶图
当CP长度不变时，道路越弯曲/e5|越大,P在＞Cy系中的横坐标越小，这同人驶员在弯曲道路上前相一致#相比于预自适应预瞄中预车辆的相对位置关系对车有更强的适应性#
预T由下式给出
d=T+tu(12)式中：心为基础预；为时间系数；＜为预瞄时间。
在稳态圆周工况下，令"_0、血_0，式(1)可以写作
51(u+1!r—*u)+52(u—2o)r)=mu!r[
151(u+!r一*u)—252(,u一2o)r)=0丿
(13)式中！「_槡R+-;3@=n3_,。
解方程组(13)可得
(1+2)2」！
1mu2
,=2+(14)
a mu2
令K_2+(1@2)52，根据式(13)和式(14)，可以得对应率半的前标转角为
1mu2(51一252))
11+2+
J R2—K2L
*5
(a+2')5152 e5
(15)
利用几何关系，可以表征出预瞄点横向偏移量为f=GG＞-GP'=R cos3-R cos
(+d)= R(cos R—cos R cos£+sin p sin£)(16)考虑到d《R，有cos R@1,sin R可以简化为
e5@R cos3一R cos3+d sin p=d sin R(17)根据式(13)，可以推得
sin3.
槡U+,2
2+(1m2)%!R=£
(a+2)52
(18)
联立式(15)(17)和(18)，得到*5和e5之间的关系为
匸
e5
1+2+m U2(5；、—2
Q)d sn3JR2—疋
2
21+2)552
,
z mu2(51一25：
1+2+(1+2)515222)/專J R2一K2
((1+2)+mu2(51一252)]陶1K2
(1+2)5152丿/槡R2
19)其中K_1+25+2,-般情况下，|K|A R，上式可以简化为
e
丄mu2(51—252)
+(1+2)152)/Kd(20)式(17)中的e5是在车辆坐标系下推导的，下面

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。