一种分布式车辆原地转向控制方法、装置、设备及车辆与流程

1.本发明涉及车辆转向技术领域，具体涉及一种分布式车辆原地转向控制方法、装置、车载设备及车辆。

背景技术：

2.车辆的转向能力一直以来都是汽车发展的重要研究方向，而最小转弯半径作为汽车转向性能的重要评价参数，在很大程度上表征了车辆能够通过弯曲狭窄地形或绕过无法越过的障碍物的能力，汽车的转弯半径越小，其转向时的机动性越优。目前市面上的乘用车最小转弯半径在5-8米，存在转向灵活性不足的问题。在这种情况下，最小转弯半径为零的原地转向应运而生，原地转向能够极大改善车辆的转向机动性能，尤其是具有特殊用途的越野车辆，使其能够在街道、桥头、有障碍物阻挡的狭窄空间下完成转向或调头。
3.在目前研究中，传统轮式车辆多为集中式驱动形式，多通过改变机械结构来实现原地转向，没有具体的原地转向控制方案，原地转向的控制对象多集中在履带式车辆，对于履带式车辆的原地转向控制，为实现驾驶员对车辆原地转向功能的可控性，现有控制方法多为将车辆方向盘转角或加速踏板开度作为控制输入，以决策出转向横摆力矩或期望横摆角速度，通过实时调节各轮驱动转矩进行控制目标的期望值跟踪，最终实现原地转向功能。
4.由于研究对象为履带式车辆，其原地转向控制方法无法在轮式车辆上应用，控制量为电机输出转矩，和状态量横摆角速度之间没有清晰的数学关系，无法通过控制电机转矩来精确控制当前车辆的横摆速度，同时，未考虑电机外特性约束，当电机转速逐渐提高时，电机最大输出转矩降低，整车的横摆响应性降低。

技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种分布式车辆原地转向控制方法、装置、车载设备及车辆，解决现有技术中无法通过控制电机转矩来精确控制当前车辆的横摆速度，从而实现原地转向的技术问题。
6.为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：
7.第一方面，本发明提供了一种分布式车辆原地转向控制方法，包括：
8.获取基于分布式车辆的电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；
9.根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；
10.基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度极限值对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；
11.根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；
12.基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
13.在一些实施例中，所述根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值，包括：
14.采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆；
15.根据所述附着椭圆，确定附着极限纵向力；
16.根据所述极限纵向力、车辆电机外特性下的最大输出力矩和能源系统的功率输出能力的最小值，确定车辆的当前状态纵向力；
17.基于所述当前状态纵向力，根据所述附着椭圆确定所述横摆角加速度极限值的位置，并采用预设的横摆运动方程确定所述横摆角加速度极限值。
18.在一些实施例中，所述采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆，包括：
19.根据所述车辆纵向力和侧向力之间的关系曲线，构建标准椭圆模型；
20.构建预设的多项式距离所述标准椭圆模型的代数距离的样本点集合；
21.采用预设的拉格朗日函数，以所述样本点集合中的代数距离和最小为目标，对所述标准椭圆模型进行拟合，确定所述附着椭圆。
22.在一些实施例中，所述基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度，包括：
23.构建基于车辆质心为坐标原点的坐标系，基于mpc控制器，根据车辆质心相对所述坐标系横纵坐标的偏移量以及车辆横摆角，建立车辆运动学模型；
24.采用预设的泰勒展开法对所述车辆运动学模型进行变形，获得原地转向车辆误差模型；
25.根据车辆的质心偏移量最小化原理，采用预设的迭代法，确定车辆原地转向预测模型；
26.根据控制量极限约束和控制增量约束，采用预设的二次规划算法，对所述车辆原地转向预测模型进行规划，确定所述期望横摆角速度。
27.在一些实施例中，所述确定车辆原地转向预测模型之前，还包括：
28.根据方向盘转角输入对期望横摆角速度的影响程度，确定方向盘转角输入与期望横摆角速度之间的转向控制模型；
29.将所述转向控制模型和原地转向车辆误差模型进行整合，获得原地转向状态量模型；
30.对所述原地转向状态量模型进行迭代，获得车辆原地转向预测模型。
31.在一些实施例中，所述根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值，包括：
32.根据状态点靠近滑模面的速度，采用预设的饱和函数，确定横摆角速度与滑模面的关联关系；
33.根据所述横摆角速度与滑模面的关联关系对车辆横摆运动的影响，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值。
34.在一些实施例中，所述采用预设的二次规划约束求解算法，确定车辆各个车轮的期望驱动力，包括：
35.基于附着椭圆，确定轮胎的附着率；
36.根据轮胎利用率方差和四轮利用率之和最小作为优化目标，以四轮纵向力为控制量，采用预设的二次规划模型，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
37.第二方面，本发明还提供了一种分布式车辆原地转向控制装置，包括：
38.获取模块，用于获取基于电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；
39.横摆角加速度确定模块，用于根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；
40.期望横摆角速度确定模块，用于基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；
41.横摆力矩值确定模块，用于根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；
42.期望驱动力确定模块，用于基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
43.第三方面，本发明还提供了一种车载设备，包括：处理器和存储器；
44.所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
45.所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的分布式车辆原地转向控制方法中的步骤。
46.第四方面，本发明还提供了一种车辆，包括如上述所述的分布式车辆原地转向控制装置，和/或，如上述所述的车载设备。
47.与现有技术相比，本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法、装置、车载设备及车辆，首先基于电机输出性能和能源系统功率输出能力获取车辆的最大横摆角速度，随后根据车辆纵向力和侧向力对路面附着极限值之间的关联关系，确定最大横摆角速度的横摆角加速度极限值，随后采用预设的mpc控制算法，根据横摆角加速度对最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度，并且通过预设的滑模控制算法，确定实现期望横摆角速度时必需的横摆力矩值，再通过二次规划约束求解算法，对横摆力矩进行车辆的四轮分配，确定各个车轮的期望驱动力，从而得到对应的电机的输出转矩；本发明实现了通过电机转速来精确控制车辆的横摆速度，从而实现车辆原地转向的目的。
附图说明
48.图1是本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法的一实施例的流程图；
49.图2是本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法中，步骤s102一实施例流程图；
50.图3是本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法中，步骤s201一实施例流程图；
51.图4是本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法中，步骤s103一实施例流程图；
52.图5是本发明提供的分布式车辆原地转向控制方法中，步骤s104一实施例流程图；
53.图6是本发明提供的分布式车辆原地转向控制装置的一实施例的示意图；
54.图7是本发明提供的车载设备一实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
55.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
56.原地转向为一些履带车辆的动作方式，原地能够节约泊车空间，降低泊车或转向难度，在城市空间的车辆使用中，具有十分重要的意义。现有技术中，以电传动履带车辆的原地转向控制问题进行原地转向控制的研究，将电机最大输出转矩作为车辆起动转矩以提升转向响应性，根据方向盘转角信号实时调节横摆角速度负反馈增益，综合优化了原地转向的稳定性与响应性，但是由于研究对象为履带式车辆，其原地转向控制方法无法在轮式车辆上应用，控制量为电机输出转矩，和状态量横摆角速度之间没有清晰的数学关系，无法通过控制电机转矩来精确控制当前车辆的横摆速度，同时，未考虑电机外特性约束，当电机转速逐渐提高时，电机最大输出转矩降低，整车的横摆响应性降低。或者利用摩擦圆理论搭建了地面法向力抛物线分布的轮胎模型，对原地转向过程中的轮胎受力进行了推导计算，提出了转向阻力矩的积分算法对车辆原地转向进行控制，但是该方法仅剖析了六轮轮式车辆在原地转向过程中的动力学过程，为原地转向控制过程提供了一定的理论基础，没有提出切实有效的原地转向控制方法。
57.本发明所涉及的分布式车辆原地转向控制方法、装置、设备或者车辆可用于各种类型的车辆在狭窄地域进行原地转向，从而节省车辆转向所需的空间，并且极大降低了狭窄区域的转向难度。
58.本发明首先基于原地转向控制为目标，建立车辆动力学模型，由于车辆转向过程中无明显的垂向运动，且其对原地转向影响甚微，因此能够忽略车辆的侧倾、俯仰以及垂向运动自由度，以此建立适合描述原地转向的七自由度车辆动力学模型，并进行如下假设：
59.1)路面条件水平良好，无轮胎下沉现象；
60.2)将车辆转向中心设为质心，忽略悬架动态特性，不考虑转向时悬架对质心位置的影响；
61.3)由于转向时车速很小，因此忽略空气阻力；
62.通过牛顿第二定律可以计算得到车辆沿x、y轴的运动方程：
[0063][0064][0065]
车辆的横摆运动方程为：
[0066][0067]
车辆的纵向、侧向加速度及分别为：
[0068][0069]
其中，m为整车质量；a
x
、ay分别为纵、侧向加速度；v
x
、vy分别为纵、侧向速度；f
xi
、f
yi
分别为各轮纵、侧向力(i＝1,2,3,4分别表示0.0左前、右前、左后、右后车轮)；iz为整车横
摆转动惯量；ωr、分别为质心处的横摆角速度与横摆角加速度；b为车辆轮距；lf、lr分别为质心到前轴、后轴的距离。
[0070]
本实施例提供了一种分布式车辆原地转向控制方法，针对车辆转弯半径大、转向机动性不足的问题，为充分发挥分布式驱动车辆各轮转矩大小以及方向独立可调的优势，研究其原地转向的可操作性。具体地，在人-车-路的系统中，通过驾驶员的原地转向意图，并结合路面特征信息，设计开发适用于分布式驱动车辆原地转向控制方法。控制方法以实现零转弯半径为主要目标，在此基础上考虑车辆原地转向时的稳定性问题，在确保安全性的前提下完成原地转向，从而极大地改善车辆的转向机动性能。请参阅图1，分布式车辆原地转向控制方法包括如下步骤：
[0071]
s101、获取基于电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；
[0072]
s102、根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；
[0073]
s103、基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；
[0074]
s104、根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；
[0075]
s105、基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
[0076]
在本实施例中，首先基于电机输出性能和能源系统功率输出能力获取车辆的最大横摆角速度，随后根据车辆纵向力和侧向力对路面附着极限值之间的关联关系，确定最大横摆角速度的横摆角加速度极限值，随后采用预设的mpc控制算法，根据横摆角加速度对最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度，并且通过预设的滑模控制算法，确定实现期望横摆角速度时必需的横摆力矩值，再通过二次规划约束求解算法，对横摆力矩进行车辆的四轮分配，确定各个车轮的期望驱动力，从而得到对应的电机的输出转矩；本发明实现了通过电机转速来精确控制车辆的横摆速度，从而实现车辆原地转向的目的。
[0077]
需要说明的是，本发明首先搭建适用于原地转向的七自由度车辆动力学模型与dugoff轮胎模型分析了各轮载荷、附着条件对原地转向横摆速度的影响机理，以此建立了分层式的控制架构。上层为决策层，基于电机输出性能和能源系统的功率输出能力，结合轮胎附着椭圆特性，采用模型预测控制算法，设计了期望质心偏移量为0的横摆角速度决策方法；中层为控制层，开发基于pi滑模控制的横摆运动跟踪算法补偿转向横摆力矩，以提高方向角控制的鲁棒性和稳定性；下层以最优轮胎利用率为目标，设计二次规划算法优化分配各轮附加横摆力矩。所提出的方法可使整车的转向中心偏移量较小，同时可以使最大质心偏移量保持在0.5m附近，满足车辆在狭小空间进行转向的需求，极大提高了车辆的转向机动性。
[0078]
在一些实施例中，请参阅图2，所述根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值，包括：
[0079]
s201、采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆；
[0080]
s202、根据所述附着椭圆，确定附着极限纵向力；
[0081]
s203、根据所述极限纵向力、车辆电机外特性下的最大输出力矩和能源系统的功率输出能力的最小值，确定车辆的当前状态纵向力；
[0082]
s204、基于所述当前状态纵向力，根据所述附着椭圆确定所述横摆角加速度极限值的位置，并采用预设的横摆运动方程确定所述横摆角加速度极限值。
[0083]
在本实施例中，依据附着椭圆理论，在一定侧偏角下，纵向力增大时，侧向力将逐渐下降，此时的轮胎侧向特性有所变化。当纵向力增大到一定值时，侧向力显著减小，这是由于轮胎接近附着极限，纵向力已占据大部分附着力，导致能利用横向的附着力很小。通过大量试验证明，此时纵向力与侧向力的曲线的包络线形成附着椭圆，它反映了纵向力与侧向力合力在一定附着条件下的极限值。而在原地转向时，车辆需要突破路面附着极限，车辆侧偏与滑转现象明显，轮胎较大可能处于非线性区间，轮胎受力处于附着椭圆之上，因此设计此时的横摆角加速度为极限值。
[0084]
在一些实施例中，请参阅图3，所述采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆，包括：
[0085]
s301、根据所述车辆纵向力和侧向力之间的关系曲线，构建标准椭圆模型；
[0086]
s302、构建预设的多项式距离所述标准椭圆模型的代数距离的样本点集合；
[0087]
s303、采用预设的拉格朗日函数，以所述样本点集合中的代数距离和最小为目标，对所述标准椭圆模型进行拟合，确定所述附着椭圆。
[0088]
在本实施例中，采用非线性最小二乘法对附着椭圆进行拟合，这种方法简单实用，是进行数据拟合的常用方法，其基本思想为在考虑随机噪声影响条件下，以系统误差最小化为最终目标。最小二乘法假定数据点所产生的随机噪声误差为正态分布，利用最大似然估计求解最优值，以达到误差的方差最小，实现测量点与拟合椭圆间的距离度量最小化。利用最小二乘法拟合附着椭圆的具体步骤为：
[0089]
(1)椭圆方程表示：
[0090]
采用一般形式对椭圆方程进行表示：
[0091][0092]
(2)拟合问题简化：
[0093]
多项式f(x,y)表示点(x,y)到给定椭圆的代数距离，拟合目标即是数据样本点集代数距离和最小。
[0094]
f(x,y)＝ax2+bxy+cy2+dx+ey+f
[0095]
通过最小化距离偏差可将不等式约束转化为等式约束：4ac-b2＝1。
[0096]
令a＝[a,b,c,d,e,f]
t
，x＝[x2,xy,y2,x,y,1]，则椭圆拟合问题可进一步表述为：
[0097][0098]
其中d为n
×
6的数据样本点集合矩阵：
[0099][0100]
c为6
×
6的常数矩阵：
[0101][0102]
(3)拟合计算：
[0103]
设计拉格朗日函数：
[0104]
l(d,λ)＝daa
tdt-λ(a
t
ca-1)
[0105]
令其偏导为零：
[0106][0107]
可得：
[0108]dt
da＝λca
[0109]
令d
t
d＝s，将d
t
da＝λca转变为sa＝λca，化简为求解特征值形式：
[0110][0111]
求解得到其特征值与特征向量(λi,ui)，λi＞0所对应的特征向量ui即为最终附着椭圆拟合参数。
[0112]
依据拟合得到的附着椭圆，可知在附着极限条件下纵向力与侧向力之间关系：
[0113]fy
＝g(f
x
)
[0114]
轮胎受力满足约束：
[0115][0116]
当车辆可利用附着力达到极限时，不等式约束可转化为等式约束：
[0117][0118]
进一步化简可得附着极限下的纵向力f
x_lim1
：
[0119][0120]
同时，当前车辆运行状态下的驱动力受到电机外特性下的最大输出力矩f
x_lim2
和能源系统的功率输出能力f
x_lim3
决定。
[0121]
其中，f
x_lim2
有电机外特性曲线得到，由以下公式计算：
[0122][0123]
上式中，i
discharge
为bms允许的最大放电电流，u为电机的母线电压，i
incharge
为发电机输出电流，n为四轮电机转速和，i0为轮毂电机减速器的减速比。
[0124]
因此设定峰值横摆角加速度为附着椭圆上一点，并且满足：
[0125][0126]
联合车辆横摆运动方程，峰值横摆角加速度为：
[0127][0128]
以此做为mpc控制器中，当前控制量ω的最大变化增量。
[0129]
在一些实施例中，请参阅图4，所述基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度，包括：
[0130]
s401、构建基于车辆质心为坐标原点的坐标系，基于mpc控制器，根据车辆质心相对所述坐标系横纵坐标的偏移量以及车辆横摆角，建立车辆运动学模型；
[0131]
s402、采用预设的泰勒展开法对所述车辆运动学模型进行变形，获得原地转向车辆误差模型；
[0132]
s403、根据车辆的质心偏移量最小化原理，采用预设的迭代法，确定车辆原地转向预测模型；
[0133]
s404、根据控制量极限约束和控制增量约束，采用预设的二次规划算法，对所述车辆原地转向预测模型进行规划，确定所述期望横摆角速度。
[0134]
在本实施例中，上层控制器包括期望控制输入决策器和期望控制输入跟踪器，基于mpc控制器，以车辆当前质心位置x、y、γ为状态量，尽可能小的质心偏移量ey＝y-yr，e
x
＝x-xr为控制目标，以电机外特性、能源系统的功率输出能力和轮胎摩擦椭圆为最大横摆角速度限制，计算出当前设计期望的横摆角速度ω
rd
。
[0135]
在地面固定坐标系xoy下，车辆运动学方程为
[0136]
式中，x、y分别为质心在车辆坐标系中的纵向和横向位移，γ为车辆横摆角。根据上式，将系统看作一个输入为u(v,ωr)和状态量为χ(x,y,γ)的控制系统，其一般形式为其中，对一般形式在参考轨迹点进行泰勒展开并忽略高阶项，得到原地转向车辆误差模型为
[0137][0138]
为使驾驶员实时对转向过程中的期望横摆角速度进行控制，在mpc控制器加入了
方向盘转角输入，通过方向盘转角控制原地转向过程中的期望横摆角，以达到驾驶员在环的目的，期望横摆角γr和方向盘角度的关系如下式所示，式中δ为驾驶员当前的方向盘转角输入；δ
max
为最大的方向盘转角，γ
max
为最大的期望横摆角，此处为2pi；为保证固定方向盘转角输入下的期望横摆角速度不变，即横摆角的误差在固定转角下保持一定，在等式中加入当前时刻的横摆角γ。
[0139][0140]
同时，考虑原地转向的有效性，车辆的质心偏移量应足够小，期望的质心偏移量应接近于零，即xr＝0，yr＝0。
[0141]
利用前向欧拉法对原地转向车辆误差模型进行离散化处理：
[0142]
χ(k+1)＝aχ(k)+bu(k)
[0143]
其中t为采样时间
[0144]
将位置误差和控制误差整合为一个新的状态量：
[0145][0146]
得到下一时刻关于控制增量的状态空间表达式为：
[0147][0148]
式中：c＝[i
nx 0]；nu为控制量个数；nx为状态量个数。
[0149]
对得到的基于控制增量的状态空间表达式进行迭代，可得系统未来的预测方程为：
[0150]
y＝ψξ(k)+θδu
[0151]
式中：式中：
[0152]
将问题转化为带有控制量极限约束和控制增量约束的二次规划问题：
[0153][0154]
s.t.δu
min
≤δu
t
≤δu
max
[0155]umin
≤u
t
+aiδu
t
≤u
max
[0156]
式中：n
p
，nc分别表示输出预测范围和控制范围，且n
p
》nc；ρ为权重因子；ε为松弛因子；q和r为一定维度的加权矩阵；δu
t
、δu
min
、δu
max
分别为t时刻的控制增量和控制增量的上下限；u
t
、u
min
、u
max
为t时刻的控制量及其上下限；目标函数中第一个总和反映了目标跟踪的期望性能，第二个反映了对控制量的约束。
[0157]
定义系统输出量参考值为
[0158]
yr＝[ηr(k+1) ηr(k+2)
ꢀ…ꢀ
ηr(k+nc)
ꢀ…ꢀ
ηr(k+n
p
)]
t
＝[0 0
ꢀ…ꢀ0ꢀ…ꢀ
0]
t
[0159]
由于车辆在侧向加速度达到0.85μg时便会失稳，设置横摆角速度的上下限值为
[0160][0161]
对二次规划问题进行求解，得到控制时域内一系列纵向车速和横摆角速度的控制增量，其第一个样本为实际作用于系统的最佳控制增量，由此得到的当前时刻状态反馈控制律为：
[0162][0163]
u(t)即为当前时刻为实现车辆原地转向所需的期望车速及期望横摆角速度。
[0164]
在一些实施例中，所述确定车辆原地转向预测模型之前，还包括：
[0165]
根据方向盘转角输入对期望横摆角速度的影响程度，确定方向盘转角输入与期望横摆角速度之间的转向控制模型；
[0166]
将所述转向控制模型和原地转向车辆误差模型进行整合，获得原地转向状态量模型；
[0167]
对所述原地转向状态量模型进行迭代，获得车辆原地转向预测模型。
[0168]
在一些实施例中，请参阅图5，所述根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值，包括：
[0169]
s501、根据状态点靠近滑模面的速度，采用预设的饱和函数，确定所述期望横摆角速度与滑模面的关联关系；
[0170]
s502、根据所述期望横摆角速度与滑模面的关联关系对车辆横摆运动的影响，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值。
[0171]
在本实施例中，为了提高系统的鲁棒性和跟踪性能，在系统表示中加入了横摆角速度的积分项，设置滑模面函数为
[0172][0173]
式中k为滑模面函数参数，对滑模面函数求导得到
[0174][0175]
采用等速趋近律
[0176][0177]
式中ζ为趋近律常数，表明系统的状态点以何种速率接近滑模面，为削弱滑模控制中的抖振现象，用饱和函数sat(s)代替sgn(s)
[0178]
[0179]
式中h为边界层厚度。
[0180]
联立上述公式以及整车动力学模型，得到附加横摆力矩值为
[0181][0182]
在一些实施例中，所述采用预设的二次规划约束求解算法，确定车辆各个车轮的期望驱动力，包括：
[0183]
基于附着椭圆，确定轮胎的附着率；
[0184]
根据轮胎利用率方差和四轮利用率之和最小作为优化目标，以四轮纵向力为控制量，采用预设的二次规划模型，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
[0185]
在本实施例中，基于二次规划算法对决策出的横摆力矩进行优化分配，基于轮胎摩擦圆理论，轮胎与地面接触面内的水平合力总是小于其垂直载荷与摩擦系数的乘积，轮胎的附着率由下式表示：
[0186][0187]
由于在实际情况下，侧向力不可控，将上述式子简化为:
[0188][0189]
为使各轮的附着性能得到充分利用，选取轮胎利用率方差和四轮利用率之和最小作为优化目标:
[0190][0191]
式中：ηi为各个轮胎的利用率，η
ave
为各个轮胎利用率的平均值，λ为优化目标加权系数。
[0192]
以四轮纵向力为控制量，将优化目标改写成标准二次规划问题形式：
[0193][0194][0195]
式中控制量x＝[f
x1 f
x2 f
x3 f
x4
]
t
；
[0196]
引入以下约束条件：
[0197]
(1)等式约束
[0198]
为使原地转向过程中的质心偏移量较小，其纵向加速度应接近于0，综合考虑横摆力矩的约束，得到转矩分配等式约束为：
[0199][0200]
(2)不等式约束
[0201]
四轮的驱动力大小主要受轮胎摩檫力和电机所能提供的最大转矩有关，故有：
[0202]-min{μ
ifzi
,t
lim
i0/r}≤f
xi
≤min{μ
ifzi
,t
lim
i0/r}
[0203]
式中：i0为减速器减速比，t
lim
由下式决定：
[0204][0205]
ni为当前电机转速，nb为电机基速。
[0206]
采用内点法求解上述二次规划问题，求解各个车轮的最优驱动力，进而得到电机的输出转矩。
[0207]
本发明技术方案通过以期望横摆角速度的模型预测控制算法，实现了车辆在狭小空间进行转向的需求，极大提高了车辆的转向机动性，并且考虑驾驶员在车辆原地转向过程中对车辆转向速度的可控性，在模型预测算法中加入了方向盘转角控制，并考虑电机输出性能和能源系统的功率输出能力，对最大横摆角速度进行限制，同时基于pi滑模的横摆力矩跟踪器，使车辆横摆角速度快速响应，并在期望的横摆角速度处保持稳态，跟踪效果比较好，整个原地转向过程具有较好的鲁棒性和稳定性，驾驶员可以对原地转向过程中的横摆角速度进行实时控制。
[0208]
基于上述分布式车辆原地转向控制方法，本发明实施例还相应的提供一种分布式车辆原地转向控制装置600，请参阅图6，该分布式车辆原地转向控制装置600包括获取模块61、横摆角加速度确定模块620、期望横摆角速度确定模块630、横摆力矩值确定模块640和期望驱动力确定模块650。
[0209]
获取模块610，用于获取基于电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；
[0210]
横摆角加速度确定模块620，用于根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；
[0211]
期望横摆角速度确定模块630，用于基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；
[0212]
横摆力矩值确定模块640，用于根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；
[0213]
期望驱动力确定模块650，用于基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。
[0214]
如图7所示，基于上述分布式车辆原地转向控制方法，还提供了一种车载设备，包括：处理器和存储器；
[0215]
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
[0216]
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的分布式车辆原地转向控制方法中的步骤。
[0217]
车载设备还包括发动机和动力传动集中控制系统、底盘综合控制和安全系统、智能车身电子系统和通讯与信息/娱乐系统。
[0218]
其中发动机和动力传动集中控制系统包括发动机集中控制系统，自动化变速控制系统，制动防抱死和牵引力控制系统等；底盘综合控制和安全系统包括车辆稳定控制系统，
主动式车身姿态控制系统，巡航控制系统，防撞预警系统，驾驶员智能支持系统等；智能车身电子系统包括自动调节座椅系统，智能前灯系统，汽车夜视系统，电子门锁与防盗系统等；通讯与信息/娱乐系统包括智能汽车导航系统，语音识别系统，“on star”系统(具有自动呼救与查询等功能)，汽车维修数据传输系统，汽车音响系统，实时交通信息咨询系统，动态车辆跟踪与管理系统，信息化服务系统(含网络等)等。上述仅介绍了部分车控系统的组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
[0219]
本发明还提供一种车辆，包括分布式车辆原地转向控制装置，和/或车载设备系统，以及刹车开关、离合器开关、变速箱空档开关和发动机等部件。
[0220]
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
[0221]
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

技术特征：

1.一种分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，包括：获取基于分布式车辆的电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度极限值对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。2.根据权利要求1所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值，包括：采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆；根据所述附着椭圆，确定附着极限纵向力；根据所述极限纵向力、车辆电机外特性下的最大输出力矩和能源系统的功率输出能力的最小值，确定车辆的当前状态纵向力；基于所述当前状态纵向力，根据所述附着椭圆确定所述横摆角加速度极限值的位置，并采用预设的横摆运动方程确定所述横摆角加速度极限值。3.根据权利要求2所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述采用预设的最小二乘法算法，对车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关系进行拟合，确定附着椭圆，包括：根据所述车辆纵向力和侧向力之间的关系曲线，构建标准椭圆模型；构建预设的多项式距离所述标准椭圆模型的代数距离的样本点集合；采用预设的拉格朗日函数，以所述样本点集合中的代数距离和最小为目标，对所述标准椭圆模型进行拟合，确定所述附着椭圆。4.根据权利要求1所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度，包括：构建基于车辆质心为坐标原点的坐标系，基于mpc控制器，根据车辆质心相对所述坐标系横纵坐标的偏移量以及车辆横摆角，建立车辆运动学模型；采用预设的泰勒展开法对所述车辆运动学模型进行变形，获得原地转向车辆误差模型；根据车辆的质心偏移量最小化原理，采用预设的迭代法，确定车辆原地转向预测模型；根据控制量极限约束和控制增量约束，采用预设的二次规划算法，对所述车辆原地转向预测模型进行规划，确定所述期望横摆角速度。5.根据权利要求4所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述确定车辆原地转向预测模型之前，还包括：根据方向盘转角输入对期望横摆角速度的影响程度，确定方向盘转角输入与期望横摆
角速度之间的转向控制模型；将所述转向控制模型和原地转向车辆误差模型进行整合，获得原地转向状态量模型；对所述原地转向状态量模型进行迭代，获得车辆原地转向预测模型。6.根据权利要求1所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值，包括：根据状态点靠近滑模面的速度，采用预设的饱和函数，确定所述期望横摆角速度与滑模面的关联关系；根据所述期望横摆角速度与滑模面的关联关系对车辆横摆运动的影响，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值。7.根据权利要求1所述的分布式车辆原地转向控制方法，其特征在于，所述采用预设的二次规划约束求解算法，确定车辆各个车轮的期望驱动力，包括：基于附着椭圆，确定轮胎的附着率；根据轮胎利用率方差和四轮利用率之和最小作为优化目标，以四轮纵向力为控制量，采用预设的二次规划模型，确定车辆各个车轮的期望驱动力。8.一种分布式车辆原地转向控制装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取基于分布式车辆的电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；横摆角加速度确定模块，用于根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；期望横摆角速度确定模块，用于基于预设的mpc控制算法，根据所述横摆角加速度极限值对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；横摆力矩值确定模块，用于根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；期望驱动力确定模块，用于基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。9.一种车载设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-7任一项所述的分布式车辆原地转向控制方法中的步骤。10.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求8所述的一种分布式车辆原地转向控制装置，或，如权利要求9所述的车载设备。

技术总结

本发明公开了一种分布式车辆原地转向控制方法、装置、设备及车辆，方法包括：获取基于电机输出性能和能源系统功率输出能力的最大横摆角速度；根据车辆纵向力和侧向力与路面附着极限值之间的关联关系，确定所述最大横摆角速度的横摆角加速度极限值；基于预设的MPC控制算法，根据所述横摆角加速度对所述最大横摆角速度的限制关系，确定期望横摆角速度；根据预设的滑模控制算法，确定实现所述期望横摆角速度所需的横摆力矩值；基于电机最大输出力矩，采用预设的二次规划约束求解算法，对所述横摆力矩值进行车辆四轮分配，确定车辆各个车轮的期望驱动力。本发明实现了通过电机转速来精确控制车辆的横摆速度，从而实现车辆原地转向的目的。向的目的。向的目的。