CN115384529A - 一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法及安全辅助系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法及安全辅助系统，搭建包含非线性轮胎的双轨三轴车辆路径跟踪模型。根据弯道特征计算稳态漂移状态量，对状态量根轨迹进行稳定性分析，基于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，实现辅助漂移控制，获取预瞄道路信息，计算横向误差e与航向误差ΔΨ，并据此切换控制模式，在弯道临近结束时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制，使车身姿态恢复平稳。将上述所得控制指令传输到轮边驱动总成与线控转向机构进行实时执行。本发明实现了弯道漂移与直线段路径的融合，改进了现有方法仅能进行稳态圆周工况漂移控制的不足，满足无人驾驶商用车复杂工况漂移行驶需求。

Description

一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法及安全 辅助系统

技术领域

本发明涉及商用车动力学控制领域，尤其涉及一种应对极限工况的三轴商用车双阶段辅助漂移控制方法及安全辅助系统。

背景技术

自动驾驶技术在汽车产业化中呈现出爆炸式的增长和更加蓬勃的发展，旨在解决日益突显的能源短缺和道路安全问题。诸多辅助系统安装在车辆上，从早期的高级驾驶员辅助系统(ADAS)，到最新的组合主动前转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)系统，已成功部署在智能车辆中，以减少不稳定引起的交通事故。当车辆高速行驶或急转弯时，后轴极易达到附着极限，在侧向力干扰下，会出现车身侧滑，这是一种不稳定或不可控的极限工况，车辆质心侧偏角将发生剧烈变化，传统的稳定性控制系统无法发挥作用。车辆不稳定对车辆安全构成重大威胁，会发生大量不稳定事故。在这种情况下，非传统转弯方式，即漂移，代表了车辆在非稳定转弯时的另一种可能平衡条件，具备后轮高度侧滑，前轮反向转向的特点，这种不稳定但可控的转向方式为车身大质心侧偏角行驶提供了一种控制方案。通过探索拉力赛中专业驾驶员的漂移控制策略，可以更加全面地了解路面上的车辆特性，并进一步开发具有专业水平驾驶能力的自动驾驶技术，以扩展自动驾驶车辆的操纵稳定域范围。

现有方法主要针对自行车-车辆模型或两轮驱动的双轴车辆模型展开，跟踪圆周轨迹进行稳态圆周漂移，并提出了过于简单的假设，在漂移过弯结束时，需尽快减小车身质心侧偏角。由于轮胎饱和与存在较大质心侧偏角，进行路径跟随会对车辆操纵稳定性造成影响。同时，少有方法关注具有分布式驱动系统的三轴驱动商用车的自主漂移控制。与集中驱动汽车相比，分布式驱动电动汽车更方便地调整每个车轮的纵向扭矩，具有更好的抓地力和更大的侧偏角，可以提供更多的漂移可能性。漂移状态下，分布式驱动电动汽车表现为非线性过驱动系统，控制输入数超过控制状态数。商用车自动驾驶已然在物流运输、矿山、港口等场景率先落地，实现商业化运营。受制于技术、资金、法规、场景、安全等诸多因素，自动驾驶在乘用车领域的商业化进展缓慢。截止2021年底，上汽、百度、小马智行、文远知行、元戎启行、滴滴等纷纷展开自动驾驶商用车的研究，部分技术以三轴车辆为载体。上述自主漂移控制器均不能用于三轴分布式驱动商用车，因为过驱动系统输入矢量的冗余和耦合阻碍了通用漂移控制器的直接使用。三轴商用车具有更为复杂的动力学模型与载荷转移模型，对此提出双阶段变曲率辅助漂移方案，促进辅助漂移系统的场景化应用。对追求高效、极限的自动驾驶技术具有重要的理论意义和工程价值。

发明内容

本发明的目的在于提出一种双阶段辅助漂移控制方法及安全辅助系统来应对三轴商用车行驶过程中出现的极限工况。为实现上述目的，该方法主要包括如下步骤：

S1：根据三轴商用车整车架构搭建了包含非线性轮胎的双轨三轴车辆路径跟踪模型。

S2：根据弯道特征计算稳态漂移状态量，对状态量根轨迹进行稳定性分析，基于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，从而实现辅助漂移控制。

S3：通过相关车载视觉传感器获取预瞄道路信息，计算横向误差e与航向误差ΔΨ，并据此切换控制模式，实现大质心侧偏角辅助漂移提前进弯、航向稳定提前出弯。

S4：在弯道临近结束时，停止辅助漂移控制，同时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制，使车身姿态迅速恢复平稳。

S5：经通信总线将S2、S3、S4所得控制指令传输到轮边驱动总成与线控转向机构进行实时执行。

优选的，根据三轴商用车整车架构搭建了包含非线性轮胎的双轨三轴车辆路径跟踪模型。该车辆配备了环境感知、路径规划及跟踪和车辆动力学控制等核心技术相关的智能传感器、计算设备与执行机构。采用三轴车辆双轨模型，包含魔术非线性轮胎模型，进一步近似估计线性刚度，并考虑横、纵向载荷转移。为降低控制算法计算负荷，利用魔术公式简化形式对轮胎侧向力曲线F_yij(α_ij)进行拟合。

其中，μ为轮胎的路面附着系数，F_zij为轮胎的垂直载荷，B,C,D,E为Magic轮胎模型参数，α_ij为轮胎侧偏角。

在漂移稳态求解阶段采用三轴车辆双轨模型，为进一步准确表达大质心侧偏角下的车辆状态，以车速V,质心侧偏角β,横摆角速度γ为模型状态量，以前轮转角、中后轴驱动力为控制量进行车身姿态调整；

其中，δ_f表示等效前轮转向角，F_xi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效纵向轮胎力，F_yi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效横向轮胎力，I_z表示车辆转动惯量，m为车辆总质量，a、b、c分别表示前轴、中轴、后轴到质心G.G的最短距离。t_i(i＝f,m,r)分别表示前轴、中轴、后轴的轮距。

建立包含大地坐标系XOY、车身坐标系xoy以及相对于所需参考路径位置定义的曲线坐标系的路径跟踪模型，获得车辆质心位置状态方程和路径误差运动学方程

其中，X、Y表示在绝对坐标系XOY下车辆质心的纵、横坐标。曲线坐标系描述了车辆相对于参考路径的位置，横向误差e是从路径上最近点到车辆质心的距离。κ_road为道路曲率，s为沿路径行驶距离，ψ为车辆航向角，ψ_ref为道路航向角，Δψ是车辆航向与最近点路径切线之间的角度。

优选的，根据弯道特征计算稳态漂移状态量，凭借根轨迹进行稳定性分析。平衡必须满足稳态方程，稳态方程由动力学方程的导数项等于零构成。

其中，R_road为道路曲率。基于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，从而实现辅助漂移控制。根据道路曲率和实时车速求解出车辆平衡态状态量[v_xeq v_yeq γ_eq]与平衡态控制量[δ_feq F_xmeq F_xreq]，下标eq均表示各变量平衡态的稳定值。采用线性化微分动力学模型作为预测模型，在稳态漂移平衡状态下，根据车辆系统动力学公式，通过雅可比矩阵得到状态转移矩阵A_{df_c}和控制矩阵B_{df_c}，

其中，x(t)＝[v_x-v_xeq v_y-v_yeqγ-γ_eq eΔψ]^T u(t)＝[δ_f-δ_feq F_xm-F_xmeq F_xr-F_xreq]^T，

对其线性化得动力学方程，经模型离散化与系统迭代，通过使用非线性最优解算器滚动优化成本函数，可以获得控制时域中的一系列控制增量，在获得控制增量序列后，可以通过控制序列的第一个元素计算系统的实际控制输入量。

优选的，通过实时预瞄道路信息，当前方道路出现弯道时，计算道路曲率，结合三自由度三轴车辆模型与当前车速计算稳态漂移状态量与控制量。根据道路特征，进行辅助漂移控制与航向稳定控制的模式切换，实现大质心侧偏角辅助漂移提前进弯、航向稳定提前出弯。

优选的，在弯道临近结束时，停止辅助漂移控制，同时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制。以车辆质心侧偏角为约束，并将其控制在稳定范围内，同时保证路径跟踪精度。基于等效刚度建立二自由度车辆动力学模型，

改写状态方程，

y_st(t)＝x_st(t)

其中，M_Fx为依赖于车轮纵向力的附加横摆力矩；

为前、中、后轴的等效车轴轮胎刚度(k_i＝k_il+k_ir,i＝f,m,r),上标表示实时更新,x_st＝[v_y γ X Y]^T u_st＝[δ_f M_Fx]^T；A_{st_c}与B_{st_c}为状态转移矩阵，h_{st_c}为附加矩阵。

对模型进行离散化，求出系统迭代方程，制定车辆动力学约束与代价函数，求解所需前轮转角与附加横摆力矩。以基于规则的平均分配及动态分配策略，囊括执行器约束以及路面约束，以4个轮胎负荷率的加权平方和最小为优化目标，提升车辆稳定性，并通过消元代换法求解目标函数的极值，获取各驱动轮的驱动力矩。

优选的，将计算所得控制指令通过CAN总线传输到线控执行机构进行车辆姿态控制。

本发明还提出一种应对极限工况的商用车双阶段漂移安全辅助系统。包括智能交通运输系统(V2X)、环境感知系统，车辆状态规划单元，车辆状态观测单元，车辆参数估计单元，工控机中央计算单元(IPC)，车辆线控驱动与转向单元。

所述智能交通运输系统(V2X)主要包括路侧端道路信息采集传输模块(RSU)、车端信息接收模块(OBU)，负责采集所覆盖路段的道路曲率与预瞄点位置信息，并根据前期行车经验获取路面附着情况，将道路动态信息传送到车端工控机中央计算单元。

所述环境感知系统包括激光雷达、毫米波雷达，视觉摄像头与P2组合导航，基于多传感器融合技术实现车辆周围环境信息感知和精确定位。

所述车辆状态规划单元根据智能交通运输系统提供的道路信息计算期望的车辆行驶状态量，并根据车辆行驶横向误差与航向误差对期望状态量进行修正。

所述车辆状态观测单元结合车端ESP采集到车辆状态信息，与期望状态量求得误差，传输到工控机中央计算单元(IPC)。

所述车辆参数估计单元根据车辆状态信息，对轮胎侧偏刚度、路面附着情况等重要参数进行估计，传输到工控机中央计算单元(IPC)。

所述工控机中央计算单元(IPC)结合上述道路信息与自车信息，利用S1-S5控制方案进行控制量计算，并将计算所得控制指令通过CAN总线传输到线控执行机构进行车辆姿态控制。

本发明的有益效果：

(1)所提方法实现了弯道漂移与直线段路径跟踪的融合，改进了现有方法仅能进行稳态圆周工况漂移控制的不足，满足无人驾驶商用车复杂工况漂移行驶的控制需求。

(2)所提方法能够实现三轴商用车辆复杂对象的动力学漂移控制，丰富了漂移技术的应用对象。

(3)所提方法为车辆动力学稳定边界之外的安全行驶提供了可控方案，对于提升三轴商用车辆在极限工况下的安全行驶性能具有重要意义，为一种应对极限工况的车辆安全辅助漂移系统的诞生提供理论基础。

附图说明

图1双阶段辅助漂移路径跟踪控制方案架构图；

图2三轴分布式驱动商用车辅助漂移系统配置；

图3双阶段辅助漂移TruckSim仿真场景；

图4三轴商用车辅助漂移路径跟踪鸟瞰图；

图5三轴商用车辅助漂移过程车辆状态相图。

具体实施方式

本发明提供了一种应对极限工况的商用车双阶段漂移控制方法及安全辅助系统，为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图说明及实施方式具体对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不仅限于此。本发明依据图1所示的双阶段辅助漂移路径跟踪控制的方案架构图展开实施，其中，分布式驱动三轴商用车的辅助漂移系统配置见图2所示。

步骤1：见图4大质心侧偏角的漂移态车辆路径跟踪鸟瞰图所示，a、b、c分别表示前轴、中轴、后轴到质心G.G的最短距离。t_i(i＝f,m,r)分别表示前轴、中轴、后轴的轮距。v_x,v_y,β,Ψ,r分别表示纵向速度、横向速度、车身质心侧偏角、车速航向角和车辆横摆角速度。F_xij,F_yij,α_ij分别表示各车轮的横向力、纵向力与轮胎侧偏角，下标ij(i＝f,m,r；j＝l,r)表示车轮序号，其中i＝f,m,r分别表示前、中、后，j＝l,r分别表示左、右，δ_fj(j＝l,r)表示前左、前右轮转向角。对模型其他状态量展开进一步说明

F_xi＝F_xil+F_xir，F_yi＝F_yil+F_yir(i＝f,m,r)

式中，V表示车速，δ_f表示等效前轮转向角，F_xi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效纵向轮胎力，F_yi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效横向轮胎力。

该鸟瞰图中所示车辆共包含大地坐标系XOY、车身坐标系xoy以及相对于所需参考路径位置定义的曲线坐标系，车辆质心位置可通过下式获得

式中，X、Y表示在绝对坐标系XOY下车辆质心的纵、横坐标。曲线坐标系描述了车辆相对于参考路径的位置，横向误差e是从路径上最近点到车辆质心的距离。s为沿路径行驶距离，Δψ是车辆航向与最近点路径切线之间的角度。漂移过程中，因车辆航向角不再等于道路航向角，Δψ＝ψ-ψ_ref，导致Δψ不等于零。当达到漂移稳态时，质心侧偏角与航向误差保持不变且符号相反。路径误差动力学可以表示为

双轨模型在模型复杂性和准确性之间取得了平衡。在漂移稳态求解阶段采用三轴车辆双轨模型，为进一步准确表达大质心侧偏角下的车辆状态，考虑以V,β,r为模型状态量，以前轮转角、中后轴驱动力为控制量进行车身姿态调整，建立下述动力学模型，

式中，I_z表示车辆转动惯量，m为车辆总质量。

便于控制层根据轮胎垂向载荷进行驱动力矩优化，进一步基于各轴静态载荷，分别依据车辆横、纵向加速度对各轮垂向载荷转移情况进行建模。

其中，F_Zij(i＝f,m,r，j＝r,l)是各轮垂向载荷，m_s是整车簧载质量，m_ui(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴的非簧载质量，且满足m＝m_s+m_uf+m_um+m_ur。h_g是车辆质心到侧倾中心的高度，P_f，P_r，P_m分别是前、中、后轴上发生的横向重量转移的比例，L为最大轴距，a_x,a_y分别是纵向加速度和侧向加速度，可由下式计算，

为降低控制算法计算负荷，将其形式简化并对轮胎线性区侧偏刚度进行估计，

其中，μ为轮胎的路面附着系数，F_zij为轮胎的垂直载荷，B,C,D,E为Magic轮胎模型参数。基于轮胎动力学分析，轮胎侧偏角α_ij(i＝f,m,r，j＝r,l)可表示为

单轨模型等效轮胎侧偏角为两侧车轮侧偏角平均值

据此可计算轮胎临界侧偏角α_cr，超过该值则无法产生更多的侧向力，同时更新线性轮胎刚度

以提高车辆在极限工况的鲁棒性，借助线性轮胎刚度求得轮胎侧向力为

步骤2：通过实时预瞄道路信息，当前方道路出现弯道时，计算道路曲率，结合三自由度三轴车辆模型与当前车速计算稳态漂移状态量与控制量。稳态方程由动力学方程的导数项等于零构成，约束通过iter迭代优化算法数值求解微分方程式。根据道路曲率和实时车速求解出车辆平衡态状态量[v_xeq v_yeqγ_eq]与平衡态控制量[δ_feq F_xmeq F_xreq]。

因此，

基于MPC的控制器用于跟踪参考稳态漂移平衡状态。采用线性化微分动力学模型作为预测模型，并考虑行驶过程中的路径跟踪误差，状态空间方程推导如下，其中，在稳态漂移平衡状态下，根据车辆系统动力学公式，通过求解雅可比矩阵得到A_{df_c}和B_{df_c}，

Where x＝[v_x-v_xeq v_y-v_yeq γ-γ_eq e Δψ]^T u＝[δ_f-δ_feq F_xm-F_xmeq F_xr-F_xreq]^T，

至此，得到线性化后得动力学方程，进行模型离散化，推导系统迭代方程，过程附下文。

在三轴商用车漂移过程中，约束车辆运动学和动力学是非常必要的。首先，控制输出F_xi和δ_f的极限值δ_fmax和变化率极限值Δδ_fmax需要满足以下车辆动力学约束。

此外，轮胎纵向力和轮胎侧向力应满足摩擦椭圆约束。前轮无驱动力，故仅考虑因转向引起的侧向力，漂移时中、后轴饱和因此超过附着极限。

由于控制系统的控制输入与每个状态之间存在耦合关系，因此有必要添加权重系数来平衡优化目标。为促进漂移态的实现，拓展稳定边界，应鼓励后轮饱和使车辆具备过度转向的倾向，以轮胎侧偏角极值α_cri为基准设置指数型代价函数，其表达式为下式：

因此，最终MPC优化目标函数为：

本控制器设置预测步长Np等于控制步长Nc，即Np＝Nc＝15。该代价函数第一项y(k)以实现车身稳定漂移和路径跟踪为目标，第二项u(k)以平滑控制量为目标，最后一项以g(k)促进后轮饱和为目标，g(k)＝[J(α_m(k)),J(α_r(k))]^T。矩阵Q_df、R_df、W_df分别为权重矩阵。为使权重调整更加直观，Q_df、R_df和W_df矩阵(如下所示)是对角线矩阵，分别对状态量和控制量进行权衡。每个对角线数值为基于平衡值可接受最大偏差倒数的平方。

通过使用非线性最优解算器滚动优化成本函数，可以获得控制时域中的一系列控制增量

U(k)＝[u(k) u(k+1) …u(k+N_p-1)]^T

在获得控制增量序列后，选取控制序列的第一个元素计算系统的实际控制输入量。

u_real(k)＝u_eq(k)+u(k)

步骤3：根据道路特征，进行辅助漂移控制与航向稳定控制的模式切换，实现大质心侧偏角辅助漂移提前进弯、航向稳定提前出弯。见下表所示流程，根据预瞄弯道路段曲率κ_{road_pre}，预瞄弯道路段总长s_{c_pre}以及(X_o,Y_o)为车辆坐标点，决策提前进弯坐标点(X_{c_in},Y_{c_in})，由辅助漂移控制器预瞄距离确定，并计算提前出弯坐标点(X_{c_out},Y_{c_out})，因质心侧偏角的存在，此时车辆航向角提前对准出弯方向。

步骤4：在弯道临近结束时，停止辅助漂移控制，同时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制。以车辆质心侧偏角为约束，并将其控制在稳定范围内，同时保证路径跟踪精度。对轮胎刚度进行了在线估计，实时求解轮胎侧偏刚度，将车辆横向加速度和横摆角速度加速度建模为二自由度方程，以此保证模型的准确性。

其中，M_Fx为依赖于车轮纵向力的附加横摆力矩；

为等效前、中、后车轴轮胎刚度(k_i＝k_il+k_ir,i＝f,m,r),上标表示实时更新。因漂移结束之初，车身存在较大质心侧偏角与横摆角速度，超出车辆稳定性边界，为降低状态量之间的耦合，选取车辆全局坐标X、Y为状态量进行路径跟踪，以v_y为约束进行车身姿态纠正，建立连续时间状态方程，模型离散化与系统迭代方程附下文，

y_st(t)＝x_st(t)

其中，x_st＝[v_y γ X Y]^T u_st＝[δ_f M_Fx]^T。

分别表示前、中、后轴的等效轮胎刚度。

控制输出δ_f和M_Fx的极限值和变化率需要满足以下车辆动力学约束前轮转角限值为δ_fmax＝(25π/180)rad，且附加横摆力矩约束为M_Fxmax＝(0.2I_z)Nm，u_max＝[δ_fmax M_{Fx_max}]^T

u(k)≤[u_max(k)-u_max(k)]^T

当漂移结束时，减小质心侧偏角恢复车身姿态是首要任务，因此设置横向速度期望值v_ydes为0。为确保姿态调整与路径跟踪过程中的稳定性，根据车辆前轮转角，可以获得稳态横摆角速度γ_ss，

where

为中间变量。

横摆角速度γ_tire还受道路附着条件的限制

式中，μ_ij是每个车轮的摩擦系数；F_zij表示每个车轮的轮胎垂向载荷。因此，所需横摆角速度γ_des可以表示为

γ_des＝min{|γ_ss|,|γ_tire|}sgn(δ_f)

路径跟踪通过先进感知预瞄技术，对道路前方坐标X，Y进行采集，分别赋值给X_des与Y_des。

同时最小化控制器的输出，考虑系统对目标函数的约束，本控制器设置预测步长等于预测补偿，即Np＝Nc＝10。得到如下所示的MPC成本函数：

其中，y_des＝[v_ydes γ_des X_des Y_des]，des表示相关状态量的期望值。Q_st，R_st为权重矩阵，相关组成见下式

通过求解公式中的优化问题，可以得到一个最优控制序列，即U(k)，选择第一个控制向量作为反馈量u(k)，即

基于规则的平均分配及动态分配策略，优化分配能更好地适应车辆载荷转移等动态表现与路面附着条件，并一定程度上服务于上层附加横摆力矩控制，在漂移结束时实现更小的质心侧偏角及横摆角速度跟随偏差，使车身姿态迅速恢复。囊括执行器约束及路面约束，以4个轮胎负荷率的加权平方和最小为优化目标，提升车辆稳定性，并通过消元代换法求解目标函数的极值。

minJ＝u^TΦu+(χu-u_ref)^TΘ(χu-u_ref)

s.t.u_min≤u≤u_max

式中：u＝(T_ml,T_mr,T_rl,T_rr)^T，为待优化向量，T_i为第i个轮胎的力矩命令，i＝ml,mr,rl,rr分别为中左、中右、后左及后右；u_min，u_max分别为由各电机力矩上、下限组成的向量；u_ref＝[T_Fx，M_Fx]，为虚拟控制参考向量；T_FX为纵向总驱动力矩；

a_xdes为目标纵向加速度，增益K_vx＝8000Ns/m足以实现速度跟踪。Φ,Θ为对角权重矩阵；χ为效力矩阵。Φ,Θ,χ可表示如下

其中，f_m为中间轴轮距，f_r为后轴轮距。

步骤3与步骤4所述两种模式的MPC控制模型离散化与迭代系统方程在此处进行阐述。使用公式法进行获取动力学得离散模型，

其中，

其中T_s为采样周期，ζ＝(df or st),df表示漂移态，st表示稳态路径跟踪。Ifζ＝df,h_{df_c}＝O.

基于上述离散化模型，通过迭代状态方程以预测系统未来的输出

(N＝1,2,...,Np)

Where，

随后，控制器根据车辆的当前状态重新计算新的控制序列，并不断迭代和更新，以实现控制指令的滚动优化。同样，通过根据状态信息预测下一个周期的输出，可以依次生成系统的剩余输入控制量。

步骤5，将计算所得前轮转角与中后轴驱动力控制指令通过CAN总线传输到线控执行机构进行车辆姿态控制，所示图3双阶段辅助漂移TruckSim仿真场景即为该控制系统的直观效果。从图5三轴商用车辅助漂移过程中车辆状态相图，可以看出该方案扩展了车辆稳态控制范围，为三轴商用车在稳定边界之外安全行驶提供了可控方案。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技术所创的等效方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：搭建包含非线性轮胎的双轨三轴车辆路径跟踪模型；

S2：根据弯道特征计算稳态漂移状态量，对状态量根轨迹进行稳定性分析，基于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，实现辅助漂移控制；

S3：通过车载视觉传感器获取预瞄道路信息，计算横向误差e与航向误差ΔΨ，并据此切换控制模式，实现大质心侧偏角辅助漂移提前进弯、航向稳定提前出弯；

S4：在弯道临近结束时，停止辅助漂移控制，同时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制，使车身姿态迅速恢复平稳。

2.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S1中的实现包括：依据车辆横、纵向加速度对各轮垂向载荷转移情况进行建模：

其中，m_s是整车簧载质量，m_ui(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴的非簧载质量，且满足m＝m_s+m_uf+m_um+m_ur。h_g是车辆质心到侧倾中心的高度，P_f，P_r，P_m分别是前、中、后轴上发生的横向重量转移的比例，L为最大轴距，a_x,a_y分别是纵向加速度和侧向加速度，可由下式计算

为降低控制算法计算负荷，将其形式简化并对轮胎线性区侧偏刚度进行估计，

其中，μ为轮胎的路面附着系数，F_zij为轮胎的垂直载荷，B,C,D,E为Magic轮胎模型参数。基于轮胎动力学分析，轮胎侧偏角α_ij可表示为

单轨模型等效轮胎侧偏角为两侧车轮侧偏角平均值

据此可计算轮胎临界侧偏角α_cr，超过该值则无法产生更多的侧向力，同时更新线性轮胎刚度

以提高车辆在极限工况的鲁棒性，借助线性轮胎刚度求得轮胎侧向力为

其中，μ为轮胎的路面附着系数，F_zij为轮胎的垂直载荷，B,C,D,E为Magic轮胎模型参数，α_ij为轮胎侧偏角。

3.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S1的实现还包括：在漂移稳态求解阶段采用三轴车辆双轨模型，为进一步准确表达大质心侧偏角下的车辆状态，以车速V,质心侧偏角β,横摆角速度r为模型状态量，以前轮转角、中后轴驱动力为控制量进行车身姿态调整，建立下述动力学模型

其中，δ_f表示等效前轮转向角，F_xi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效纵向轮胎力，F_yi(i＝f,m,r)分别是前、中、后轴等效横向轮胎力，I_z表示车辆转动惯量，m为车辆总质量，a、b、c分别表示前轴、中轴、后轴到质心G.G的最短距离，t_i(i＝f,m,r)分别表示前轴、中轴、后轴的轮距。

4.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S1的实现还包括：建立包含大地坐标系XOY、车身坐标系xoy以及相对于所需参考路径位置定义的曲线坐标系的路径跟踪模型，获得车辆质心位置状态方程和路径误差运动学方程

其中，X、Y表示在绝对坐标系XOY下车辆质心的纵、横坐标，曲线坐标系描述了车辆相对于参考路径的位置，横向误差e是从路径上最近点到车辆质心的距离，s为沿路径行驶距离，Δψ是车辆航向与最近点路径切线之间的角度。

5.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S2对状态量根轨迹进行稳定性分析，平衡必须满足稳态方程，稳态方程由动力学方程的导数项等于零构成：

6.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S2，于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，实现辅助漂移控制：

根据道路曲率和实时车速求解出车辆平衡态状态量[v_xeq v_yeq γ_eq]与平衡态控制量[δ_feq F_xmeq F_xreq]，采用线性化微分动力学模型作为预测模型，在稳态漂移平衡状态下，根据车辆系统动力学公式，通过雅可比矩阵得到A_{df_c}和B_{df_c}，

Where x＝[v_x-v_xeq v_y-v_yeq γ-γ_eq e Δψ]^T u＝[δ_f-δ_feq F_xm-F_xmeq F_xr-F_xreq]^T，

对其线性化得动力学方程，经模型离散化与系统迭代，通过使用非线性最优解算器滚动优化成本函数，可以获得控制时域中的一系列控制增量，在获得控制增量序列后，可以通过控制序列的第一个元素计算系统的实际控制输入量。

7.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S3的实现包括：通过实时预瞄道路信息，当前方道路出现弯道时，计算道路曲率，结合三自由度三轴车辆模型与当前车速计算稳态漂移状态量与控制量，根据道路特征，进行辅助漂移控制与航向稳定控制的模式切换，实现大质心侧偏角辅助漂移提前进弯、航向稳定提前出弯。

8.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，所述S4的实现包括：

以车辆质心侧偏角为约束，并将其控制在稳定范围内，同时保证路径跟踪精度，基于等效刚度建立二自由度车辆动力学模型：

改写状态方程，

y_st(t)＝x_st(t)

其中，M_Fx为依赖于车轮纵向力的附加横摆力矩；

为前、中、后轴等效车轴轮胎刚度(k_i＝k_il+k_ir,i＝f,m，r),上标表示实时更新,x_st＝[v_y γ X Y]^T u_st＝[δ_f M_Fx]^T；A_{st_c}与B_{st_c}为状态转移矩阵，h_{st_c}为附加矩阵；

对模型进行离散化，求出系统迭代方程，制定车辆动力学约束与代价函数，求解所需前轮转角与附加横摆力矩；以基于规则的平均分配及动态分配策略，囊括执行器约束以及路面约束，以4个轮胎负荷率的加权平方和最小为优化目标，提升车辆稳定性，并通过消元代换法求解目标函数的极值，获取各驱动轮的驱动力矩。

9.根据权利要求1所述的一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法，其特征在于，还包括S5：经通信总线将S2、S3、S4所得控制指令传输到轮边驱动总成与线控转向机构进行实时执行。

10.一种应对极限工况的商用车双阶段漂移安全辅助系统，其特征在于，包括智能交通运输系统(V2X)、环境感知系统，车辆状态规划单元，车辆状态观测单元，车辆参数估计单元，工控机中央计算单元(IPC)，车辆线控驱动与转向单元；

所述智能交通运输系统(V2X)包括路侧端道路信息采集传输模块(RSU)、车端信息接收模块(OBU)，负责采集所覆盖路段的道路曲率与预瞄点位置信息，并根据前期行车经验获取路面附着情况，将道路动态信息传送到车端工控机中央计算单元；

所述环境感知系统包括激光雷达、毫米波雷达，视觉摄像头与P2组合导航，基于多传感器融合技术实现车辆周围环境信息感知和精确定位；

所述车辆状态规划单元根据智能交通运输系统提供的道路信息计算期望的车辆行驶状态量，并根据车辆行驶横向误差与航向误差对期望状态量进行修正；

所述车辆状态观测单元结合车端ESP采集到车辆状态信息，与期望状态量求得误差，传输到工控机中央计算单元(IPC)；

所述车辆参数估计单元根据车辆状态信息，对轮胎侧偏刚度、路面附着情况等重要参数进行估计，传输到工控机中央计算单元(IPC)；

所述工控机中央计算单元(IPC)结合上述道路信息与自车信息，利用权利要求1-7所述的控制方法进行控制量计算，并将计算所得控制指令通过CAN总线传输到线控执行机构进行车辆姿态控制。

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