基于Koopman算子的商用车横纵向协同自适应巡航控制

作     者：刘郡亭 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：于树友

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：自适应巡航控制 模型预测控制 Koopman算子 横纵耦合 

摘      要：随着智能汽车的高速发展,自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)已经替代传统巡航控制成为高级辅助驾驶系统的核心功能之一。将ACC系统应用于商用车中,可以显著降低交通事故发生频率、提高道路利用率并且减轻驾驶员驾驶负担。然而传统的ACC系统没有充分考虑车辆横纵耦合特性对建模的影响,以及路面附着系数变化对车辆安全的影响。因此围绕上述问题,本文提出基于Koopman算子的商用车横纵向协同自适应巡航控制,主要研究内容如下: 首先,介绍基于物理模型的建模方法以及基于Koopman算子的数据驱动建模方法。建立车辆横纵耦合特性的五自由度模型,在Truck Sim平台进行验证,结果表明建立的模型可以有效近似车辆实际状态。进一步地,引入基于数据驱动的Koopman算子理论,分析深度神经网络在处理大规模数据中的优势,为后续构建Koopman线性模型提供理论基础与实现方法。 其次,针对模型强非线性导致模型预测控制器求解难以满足实时性,提出基于Koopman算子的商用车跟随控制方法。建立深度神经网络结构,在Truck Sim中采集车辆输入输出数据,通过训练得到近似Koopman线性模型,仿真实验表明近似Koopman算子对非线性系统状态预测的有效性。针对商用车跟随前车行驶,设计商用车跟随行驶控制框架,引入车道保持模型,设计线性模型预测控制器。仿真实验表明所提出的控制算法具有更高的精度,且能够显著降低求解时间,满足控制器实时性要求。 最后,针对路面附着系数变化对车辆动力学行为产生影响,提出考虑路面附着系数变化的商用车自适应巡航控制。根据Weierstrass逼近定理选取观测函数,建立基于Koopman算子的线性变参数模型,仿真实验表明该模型有较高的拟合精度。针对商用车前方交通状况,将ACC系统控制模式分为定速巡航和跟随行驶,并给出两种模式的切换策略。基于线性参变模型与车道保持模型设计线性模型预测控制器,在不同路面附着系数下验证所提控制算法的有效性,仿真实验表明,在不同路面附着系数下本算法均可以满足控制目标与实时性需求。