分布式驱动无人驾驶汽车运动控制方向小总结

近些年，在万物互联概念的驱动下，无人驾驶汽车以其预期可观的经济效益和市场价值，无论在学术界还是产业界都已经成为新兴的研究热点。除此之外，汽车新四化中的‘电动化’要求车辆在驱动形式上由传统的发动机驱动转变电机驱动。其中，电驱动可分为集中式驱动和分布式驱动，分布式驱动又可划分为轮边电机驱动和轮毂电机驱动。轮毂电机以其便于驱/制动防滑、主动横摆控制、差动助力转向、车身运动姿态控制、传动链短、驱动效率高等特点，已经成为引起国内外的广泛关注。本文献调研主要针对轮毂电机驱动的无人驾驶汽车在运动控制方向。主要从三个方面对轮毂电机驱动的无人驾驶汽车在运动控制方向进行。

1 轮毂电机的应用对汽车稳定性的影响

轮毂电机在车辆驱动系统上的应用极大简化了车辆的传动系统，取消了传动半轴，差速器等机械结构，提高了整车的传动效果。然而，当一侧电机因意外故障失效，而另一侧电机驱动力矩不能瞬时减小时，由于两侧驱动力不等，极有可能导致车辆发生剧烈横摆，甚至激转。张雷等构建了基于车辆预估跑偏距离和附加横摆角速度的控制方法切换规则，不仅保证了车辆的动力性和横摆稳定性，也能提高控制策略的执行效率。罗禹贡等依据不同的失效状况和车辆状态制定了基于规则的驱动系统失效控制算法。为解决路径跟踪时电机失效导致的偏航问题，GUO[等提出了一种自适应快速终端滑模容错控制方法。驱动电机的故障失效极具偶然性，不同位置的驱动电机失效后，引起的车辆状态变化也不相同，WANG等提出了一种主动故障诊断方法，其可以在多种场景下预估失效驱动轮的控制增益。以上文献都严重依赖车辆动力学模型，LUO等提出了一种主动容错控制方法，基于伪偏导数的新型动力学线性化技术，在控制系统设计时仅需要输入、输出数据，而无需考虑驱动系统的协同作用、转向系统或模型的精确度。
由于在加工制造过程中，无法保证驱动电机的完全一致性，故驱动电机参数误差以及不平衡力也会影响车辆的驱动性能以及稳定性控制作用 。
轮毂电机的引入无疑也会导致簧下质量增加，轮胎动载冲击变大，恶化操纵稳定性。针对此问题的解决方法有：轮边系统轻量化设计、轮边构型创新设计动力减振法[等。

2 轮毂电机驱动对车辆动力学的控制优势

轮毂电机具有响应速度快、扭矩输出精确、正负力矩输出等效等优势，在车辆驱动、启停、稳定性控制方面具有极大优势。轮毂电机驱动车辆可以独立控制各车轮的转矩和转速，张利鹏等针对低附路面上轮胎驱动力不一致易导致车辆失稳的问题，开发了一种适用于分布式驱动电动汽车电动机转矩自适应驱动防滑控制器，有效保证了分布式驱动电动汽车的横向稳定性。但该方法提前假定轮胎最佳滑移率为定值，未考虑附着系数对最佳滑移率的影响。为更精确地保证车轮处于最佳滑移率，熊璐等设计了一种模糊自适应路面附着系数融合估计方法，利用车辆纵/侧向激励，实现算法对车辆不同行驶工况的估计适应能力。Arash等结合扩展卡尔曼滤波、递推最小二乘法和神经网络算法设计了一种路面附着系数估计方法。Han等提出了一种纵向轮胎-路面附着系数估计方法，此估计方法考虑了路面的非结构化。
在解决车辆驱动防滑的问题之后，通过轮毂电机的差动驱动可以更高效地实现车辆横摆力矩控制，此时关键问题是驱动力矩的分配策略。陈无畏等基于分层控制策略设计了三种控制模式，采用伪逆优化算法对各车轮的驱动力矩进行优化分配，保证横摆稳定性的同时降低了整车驱动能耗。Kobayashi等基于自行车模型在驱动力矩分配过程中考虑了转向阻力矩和功率损耗，优化了整车能耗。张利鹏等利用轮毂电机的差动驱动对车辆的侧倾和横摆运动进行了解耦控制，保证横摆稳定性的前提下有效控制侧倾运动,从而大幅提高整车的空间稳定性.

3 轮毂电机驱动与其他控制系统的耦合作用

轮毂电机驱动电动车辆作为典型的过驱动系统，对某一状态量的控制可以有多种控制方法，同时各作动器的控制域之间存在重叠区域，在车辆控制系统集成化设计时，必须充分考虑控制系统之间的耦合叠加作用。
轮毂电机差动驱动对转向系统的影响：余卓平等根据分布式驱动电动汽车前轮驱动的特点和拓扑结构，分析了差动助力转向的可行性，并提出了差动助力转向闭环控制方法，改善了转向轻便性和回正工况车辆响应。王其东等基于齿轮齿条转向器建立了差动力矩和差动转角之间的动力学模型，便于进一步更精确的动力学控制。
轮毂电机差动驱动对侧倾角的影响：轮毂电机驱动车辆特殊空间拓扑结构使得轮毂电机在差动驱动时，其反作用力可通过悬架导向杆系提供给车身一定的侧倾控制力矩。
横摆角速度控制时轮毂电机差动驱动和方向盘转角的耦合：车辆的横摆角速度控制一般可通过方向盘转角修正和差动驱/制动两种方式实现，两者在控制方式虽然有所不同，但其本质都是控制轮胎纵/侧向力，所以AFS和DYC在控制上存在一定的耦合效应。目前大多采用的控制方法是：当轮胎侧向力处于线性范围内时，AFS介入稳定性控制；当轮胎进入非线性范围之后，DYC介入控制或AFS和DYC协同控制。
侧倾角控制时轮毂电机差动制动、方向盘转角和主动悬架的耦合：车辆的侧倾角控制有两种途径，一是提供侧倾控制力矩抑制侧倾角，一般通过主动悬架实现[；二是减小侧向加速度，间接控制车身侧倾角，一般通过差动制动和方向盘转角修正实现。

4 车辆稳定性控制域的确定

相图理论常用于判断车辆的稳定性，Shoji等利用车辆质心侧偏角及质心侧偏角速度构建相平面来对车辆行驶的侧向稳定性进行分析，认为相平面比由车辆质心侧偏角与横摆角速度构成的相平面更适合分析车辆行驶的侧向稳定特性.熊璐和Kazemi等通过相平面分析了的车辆稳定性。Chen等提出了一种估计车辆稳定域的方法，该方法不用区分车辆和轮胎的稳定性，相比常用的相平面在估计稳定性方面更保守，并基于所提出的稳定性控制方法做了大量的研究工作。
除了利用相图理论判断稳定性之外，通过理论和试验相结合方法，也给出了车辆在一般工况下的期望质心侧偏角和横摆角速度，附着系数良好的路面上时，冰雪路面上 。

5 轮毂电机差动驱动与AFS、ASS等系统的集成控制

随着汽车电子控制系统的发展，车辆结构的模块化、控制系统的集成化程度都越来越高，将已有的分散独立控制器加以整合成为域控制器并配以开放式整体架构，成为现今汽车电系统的发展趋势。基于自顶而下和分层式协同是最常采用的两种集中式控制架构，各子系统通过动力学逆模型以协调，基于约束优化的控制分配方法协调驱动系统执行机构。
ZHAO等基于分层式架构集成了主动悬架、主动前轮转向和直接横摆力矩控制。上层控制器用于计算主动悬架和中层控制器的输出力矩；中间层控制器基于AFS和DYC的作用域控制底层执行器的触发；底层控制器根据上层和中间层的控制信号跟踪状态量期望值。实验结果表明所提出的分层控制方法可以提高车辆的侧向和纵向动力学特性。HE等利用AFS提高车辆在较低侧向加速度时的转向能力，动力学稳定性控制(DSC)用于改善车辆在极限工况下的底盘稳定性，最后提出了一种基于规则的整车性能优化方法。XIAO等也基于分层控制策略提出以一种集成控制方法，上层为协同规划，下层为底层执行。车辆在临界工况时，需要其控制器的计算能力明高于一般工况，否则车辆很可能状态失稳。Eman等利用积分和非奇异快速终端滑模控制策略提高车辆的瞬态响应能力，仿真结果表明所提出的控制策略还具有很强的鲁棒特性。

6 车辆运动学控制的其他问题

车辆的运动学控制所考虑的因素是多方面的，除了以上系统化地文献调研之外，还有其他需要重点关注的问题，如轮胎纵/侧向力达到饱和时的稳定性控制问题，无人驾驶车辆稳定性控制时的轨迹跟踪问题以及稳定性控制时整车能耗优化问题。
WANG和CHEN等都建立了轮胎驱动力分配的损耗函数，对轮胎纵向驱动力和纵向力增量做了加权处理，以避免轮胎驱动力达到饱和。刘力等[45]提出了一种新的主动动态目标调整的全轮纵向分配算法。无人驾驶车辆的稳定性控制和轨迹跟踪之间存在一定的对立关系，在结构化道路上如何根据不同工况研究两者之间的协同关系仍需进一步研究。
分布式驱动无人驾驶车辆运动学控制展望
已有大量的文献研究了基于工况的车辆稳定性控制方法，而随着无人驾驶技术的不断升级，基于高精度地图和环境感知信息的全工况稳定性控制方法有待进一步研究。其控制思想是将稳定性控制集成到实时路径规划算法中，基于稳定性控制的分段限值去完成车辆端到端的路径规划。由于稳定性控制的介入必然会影响车辆的乘坐舒适性，这种全工况稳定性控制的目标是尽可能减少稳定性控制介入的次数的前提下，优化车辆的行驶轨迹，在此过程中还需要对环境信息的预判能力，最终达到路径规划、车辆动力学和稳定性控制系统的应用协同。