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龍圖騰網(wǎng)恭喜吉林大學申請的專利一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119356103B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411918238.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法是由陳國迎;畢晨曉;趙選銘;王鑫煜;董佳豪設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明適用于車輛運動控制技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法，包括以下步驟：基于分布式線控車輛二自由度動力學模型建立系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測的名義模型；將模型失配參數(shù)化為有界擾動，構(gòu)建系統(tǒng)偏差模型與偏差抑制代價函數(shù)，運用LMI方法求解魯棒狀態(tài)反饋矩陣；基于tube?basedMPC理論，近似求解名義模型最小魯棒不變集，重構(gòu)狀態(tài)量與控制量約束，通過滾動優(yōu)化求解前后輪轉(zhuǎn)角與期望附加橫擺力矩；分配車輪驅(qū)動力矩以響應(yīng)期望附加橫擺力矩。本發(fā)明提供的控制方法改善了分布式線控車輛協(xié)同運動控制的參數(shù)魯棒性，能夠有效提高模型失配工況下的車輛操縱穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮參數(shù)魯棒性的分布式線控車輛運動控制方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、駕駛意圖辨識：實時計算并修正反應(yīng)駕駛員意圖的期望橫擺角速度；步驟2、名義模型構(gòu)建：考慮分布式線控車輛過驅(qū)動特性，基于車輛二自由度動力學模型，并進行線性簡化，構(gòu)建反應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)演化的連續(xù)狀態(tài)空間方程；按照控制器運算周期對連續(xù)狀態(tài)空間方程進行離散化，得到用于預(yù)測系統(tǒng)狀態(tài)的名義模型；步驟3、魯棒狀態(tài)反饋矩陣求解，具體包括：將名義模型建立過程中關(guān)鍵參數(shù)不確定引起的模型失配現(xiàn)象結(jié)構(gòu)化為有界擾動引入名義模型，構(gòu)建預(yù)測名義模型與實際系統(tǒng)狀態(tài)誤差的系統(tǒng)偏差模型；構(gòu)建反應(yīng)魯棒控制目標，即抑制名義模型預(yù)測狀態(tài)與實際系統(tǒng)狀態(tài)誤差且確保魯棒控制量平穩(wěn)變化的偏差抑制代價函數(shù)，并確定偏差抑制代價函數(shù)的值最小為魯棒狀態(tài)反饋矩陣的控制目標；引入Lyapunov函數(shù)作為偏差抑制代價函數(shù)的上界；基于Schur補定理將帶約束的代價函數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為標準LMI問題，求解魯棒狀態(tài)反饋矩陣；步驟4、優(yōu)化問題構(gòu)建及求解，具體包括：基于tube-basedMPC理論，采用ε近似法求解名義模型的最小魯棒不變集；結(jié)合魯棒狀態(tài)反饋矩陣與最小魯棒不變集收緊名義模型狀態(tài)量與控制量的約束集，構(gòu)建跟蹤期望狀態(tài)量的模型預(yù)測控制優(yōu)化問題，通過滾動優(yōu)化求解最優(yōu)控制量即前后輪轉(zhuǎn)角與期望附加橫擺力矩；步驟5、驅(qū)動力矩分配：根據(jù)期望附加橫擺力矩與縱向力，分配各車輪的驅(qū)動力矩；所述步驟3的具體步驟如下：將名義模型建立過程中關(guān)鍵參數(shù)不確定引起的模型失配構(gòu)建為有界干擾ωk∈W引入名義模型，W為有界干擾集，系統(tǒng)偏差模型構(gòu)建為： 式中，Ad為系數(shù)矩陣，Ad＝TsAc+I；xk為實際狀態(tài)量，為名義模型狀態(tài)量；B1,d為系數(shù)矩陣；K為魯棒狀態(tài)反饋矩陣；魯棒狀態(tài)反饋矩陣K在抑制系統(tǒng)狀態(tài)偏差的同時，確保控制量平穩(wěn)變化，需滿足以下控制目標： 式中，為k+i時刻的系統(tǒng)偏差模型狀態(tài)量；為k+i時刻的系統(tǒng)偏差模型控制量；Qd和Rd分別為系統(tǒng)偏差模型狀態(tài)量和系統(tǒng)偏差模型控制量的權(quán)重；代價函數(shù)的上界為Lyapunov函數(shù)設(shè)上界為λ，因此反饋控制目標轉(zhuǎn)化為如下帶約束的優(yōu)化問題： 式中，與分別為系統(tǒng)偏差模型k時刻與k+1時刻的Lyapunov函數(shù)；Pd為穩(wěn)定性系數(shù)矩陣；為k時刻的系統(tǒng)偏差模型控制量；將魯棒狀態(tài)反饋矩陣K的求解轉(zhuǎn)化為標準LMI問題，引入Schur補定理處理相關(guān)不等式約束；所述步驟5中，各車輪的驅(qū)動力矩分配公式如下： 式中，Txfl表示左前車輪的驅(qū)動力矩；Txfr表示右前車輪的驅(qū)動力矩；Txrl表示左后車輪的驅(qū)動力矩；Txrr表示右后車輪的驅(qū)動力矩；Ft表示整車驅(qū)動力；wd表示輪距；rw表示車輪半徑；cfl、cfr、crl與crr分別表示左前、右前、左后與右后車輪的載荷轉(zhuǎn)移系數(shù)，定義如下： 式中，F(xiàn)zfl表示左前車輪載荷；Fzfr表示右前車輪載荷；Fzrl表示左后車輪載荷；Fzrr表示右后車輪載荷。

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