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极限工况下的无人驾驶路径跟踪 | 斯坦福大学团队最新研究成果
2018-09-26 23:56:49· 来源：集成与控制研究室 同济智能汽车研究所
4、极限工况下的路径跟踪
A．极限工况下的侧偏角控制方法
图 6分别指出在不考虑纵向滑移率以及路面附着系数估计值等于实际值或相差20%的条件下，侧向力和轮胎侧偏角之间的关系曲线。同时还标出了相应的峰值侧偏角。
通过在线估计路面附着系数和公式(5)，可以计算得到峰值侧偏角作为转角控制的目标以实现轮胎附着能力的最大化利用。考虑实际路面估计精度的限值，当路面附着系数高估了20%的时候，由于轮胎曲线的特性，即使轮胎处于较大的侧偏角下依然能够产生最大的侧向力。当附着系数低估20%的时候，轮胎侧偏角的峰值点被低估了约1.6度，可是此时的轮胎力仅仅下降了0.8%。
图 6表明，在一个相对较大范围内的侧偏角，轮胎的侧向力都比较接近峰值点。因此，在极限工况下，基于轮胎侧偏角设计的控制器比一般基于精确的最大速度限值的控制系统对路面附着系数的估计精度要求更低，而且性能要求也比较合适。
B．在线估计路面附着系数
Ray[5]-[9]指出，贝叶斯假设测试算法能够在车辆的操纵极限工况下提供一个实时的路面附着系数估计结果。事实证明，由于前后轴轮胎力产生的横摆力矩以及试验车辆上安装了不可控的主动制动力分配系统(EBD)，不能准确地获取轮胎力。然而，通过引入拓展卡尔曼滤波的估计器，通过测量车辆的速度、加速度、姿态角和角速度，能够很好地估计出作用在车辆上的外力和外力矩。
接下来，在估计器的第二部分引入了车辆的单轨模型假设。通过估计的合力以及单轨模型中前后轴轮胎力的静态关系，即使在不完全平整的路面上也能够得到满足稳态转向工况下附着系数估计要求的轮胎力。前后轴的路面附着情况假设一致，并且通过估计的侧向力和合力最终得到附着系数的估计结果。
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