自動駕駛場景下車輛動力學質量參數的自適應自動控制策略

摘 要：在人工智能、自動駕駛等領域快速發展背景下，自動駕駛車輛正在逐步由實驗室走向實用化，是未來交通領域的一個重要發展趨勢。但在自動駕駛場景中，如何對車輛動力學質量參數進行實時、精確地調控，是保證車輛運行安全和性能的重要手段。文章針對自動駕駛場景下的車輛動力學質量參數自適應自動控制問題展開了研究，包括實時質量參數辨識技術、多場景自適應控制策略設計、模型預測控制與參數自適應融合等，以期為提高自動駕駛車輛的性能與安全水平提供理論和技術支持。

關鍵詞：自動駕駛場景 車輛動力學質量參數 自適應自動控制策略

自動駕駛是近年來發展起來的一項重要研究內容。但是，在自動駕駛場景下，車輛動力學質量參數的控制問題還存在很多問題，車輛質量、質心位置等動態特性會隨著載重、人數和路面狀況的改變而發生變化，如果不能及時、精確地感知并加以調節，就會對車輛運行穩定性與安全性產生很大的影響。因此，如何在自動駕駛場景下對車輛動力學質量參數進行自適應自動控制，是目前自動駕駛領域亟須解決的重要科學問題。

1 自適應自動控制相關概述

自適應自動控制是一種通過反饋系統不斷檢測系統參數，根據參數的變化規律，自動調整控制參數，以實現系統的最優控制效果，從而提高系統的穩定性和可靠性的控制方法[1]。

自適應自動控制的基本原理如下。（1）系統參數檢測：通過反饋系統實時檢測系統的參數變化。（2）參數估計：根據檢測到的參數變化，估計系統的實際參數值。（3）控制參數調整：根據估計的參數值，自動調整控制參數，以適應系統的變化。（4）自適應優化：不斷重復上述步驟，使系統始終處于最優控制狀態。

2 自動駕駛場景下車輛動力學質量參數的自適應自動控制策略

2.1 實時質量參數辨識技術

在自動駕駛場景中，實時質量參數辨識技術是車輛動力學質量參數自適應控制的重要依據，該方法利用車載傳感器和高級算法，實現整車質量、質心位置等動態特性的在線識別，為后續的自適應控制提供精確的數據支持。其中，以車輛上的加速度計、陀螺為代表的傳感器起到了關鍵作用，加速傳感器可以準確地測出車輛在行進時的加速度，而陀螺儀可以得到車輛的運動速度，這些傳感器以超高的頻率收集資料，保證了即使是最細微的車輛狀況變動也能被它們及時發現。高級算法為傳感信息的處理提供了強有力的手段，該算法采用了一套較為復雜的數學模型，實現了對加速傳感器、陀螺等數據的深度處理。在此基礎上，提出了一種車輛動力學模型，并通過濾波等方法，與車輛的運動狀態聯系起來，從而得到車輛的質量、質心位置等信息。同時，結合實際行駛條件、路面狀況等，對算法進行優化與修正，以提高識別精度。假定車輛加速時，加速傳感器測得的加速度為a，通過牛頓第二定律F=ma（F為車輛所受合外力，m為車輛質量），并與車輛動力系統所提供的驅動力等相關信息進行計算與調節，從而獲得車輛的實時質量m，實現車輛在不同工況下的動態響應，為車輛在不同工況下的動態特性與行駛穩定性提供科學依據[2]。

2.2 多場景自適應控制策略設計

在自動駕駛場景下，為保證車輛在各種工況下的穩定和安全運行，需要進行多場景自適應控制策略設計。在高速行駛、城市擁堵、復雜路況等不同駕駛環境下，車輛所面對的駕駛要求與挑戰也不盡相同，需有針對性地進行動態調節控制。在高速行駛的情況下，車輛的車速越快，駕駛的穩定性越好，在這種情況下，控制策略主要集中在維持車輛速度的平穩與精確的車道追蹤。比如，通過對發動機功率、轉向等參數的準確調節，實現車輛在平穩軌道上的高速行駛，并借助自適應巡航技術，對前方車輛進行速度調節，以保證安全的車距。在城市擁堵環境中，車輛啟停頻繁、車速慢、路況復雜，為了適應頻繁的加減速和近距離的車輛交互等情況，文章提出了一種基于該行駛狀態下的車輛控制方法。例如，優化傳動系統的反應速度，使得車輛在啟動、停止時，能更順暢、更快速，同時，要加強對周邊車輛、行人的監控，對可能出現的隱患進行預警，并及時調整行車路線。針對復雜道路環境，如彎道、坡道、濕滑路面等，其控制策略主要集中在提高行駛平順性和平穩性上。在轉彎過程中，根據曲線的彎曲程度及車速，對懸掛及轉向助力進行動態調節，以保證車輛能順利通過彎道；在斜坡行駛時，能自動調節功率及剎車系統，避免打滑或功率過低；在濕滑路面上，為了防止側滑和失去控制，應減速并調節車輪與地面的摩擦。因此，該方法可以在車輛行駛過程中根據具體情況進行自動切換與調節，可保證自動駕駛系統在復雜工況下的動態特性與行駛穩定性，從而確保自動駕駛的安全性與可靠性。

2.3 模型預測控制與參數自適應融合

在自動駕駛領域，將模型預測控制與參數自適應相融合，是提高車輛操縱精度和質量的重要方法。通過基于多傳感器的協同控制方法，可以有效提高傳感器的魯棒性和抗干擾能力，但車輛在實際運行中，其質量等動態特性會隨著乘客人數、運載量和車輛運行狀態的改變而發生變化，如果不能對這些參數進行快速的調整，將會降低系統的控制精度，從而影響車輛的動力性和安全性。在這種情況下，參數自適應技術就顯得尤為重要。在此基礎上，提出了一種基于模糊神經網絡的整車動態質量評價方法。假定整車的實際質量為m，通過對整車的預測控制，研究了整車的加速度和制動距離等主要性能指標[3]。在此基礎上，提出了一種基于模糊神經網絡的多目標優化方法，該方法能夠有效地提高系統的動態性能。比如，當整車質量增大時，為了獲得同樣的加速度，模型預測控制將使其功率輸出增大；在剎車過程中，剎車力的大小將被預先調節，以保證車輛能夠在預定的距離內停車。通過將模型預測控制與參數自適應融合，將有助于提升自動駕駛車輛在復雜路況下的自適應能力，提升車輛的動力學性能，保證自動駕駛車輛在不同工況下的穩定、安全和高效運行，為自動駕駛技術深入發展奠定堅實的基礎。

2.4 基于強化學習的參數自適應優化

基于強化學習的參數自適應優化是提高自動駕駛車輛應對復雜路況的一種重要方法。增強學習是一種通過反復試驗并獲取反饋信息的方法，它可以對車輛動態質量進行自適應優化，從而提高車輛在駕駛狀態下的控制性能。在這個過程中，車輛被看作是一個主體，周圍就是它所處的環境。車輛在行駛過程中，會持續面對路面坡度、交通流變化等多種工況，從而形成增強學習的狀態空間。車輛的轉向角，加速度，剎車等控制參量是主體所能采取的動作。每次執行一次動作，都會有獎懲措施。比如，如果車輛能夠順利地規避障礙，并且繼續平穩地行進，那么它將獲得積極的回報；相反，一旦出現沖突或駕駛不穩，將被處罰。基于此，增強學習算法將依據回饋信息，持續地對車輛控制參數進行優化選取，并在較長時期內尋求最大累計回報的最佳參數組合。假定車輛在起伏不平的路面上行駛，初始的控制參數導致了車輛劇烈顛簸和運動軌跡的不穩定性，從而降低了系統的收益。當增強學習演算法執行時，系統會試著修正一些參數，如改變懸掛的剛性與阻尼。當這些參數被調節后，車輛的駕駛更順暢，舒適度更好，回報也就更高。因此，該算法經過反復的摸索與學習，逐步研究出了適合該路面狀況的最佳參數設定。同時，該方法不需要事先設置特定的控制參數，就能在多種復雜工況下自主優化控制參數，有效提高車輛對外界干擾和外界干擾的魯棒性，為實現自動駕駛的安全可靠運行奠定基礎。

2.5 分層式自適應控制架構

分層式自適應控制架構可以實現對車輛動力學質量參數的精確控制。該架構建立了分層式的控制系統，合理劃分了各子系統的控制任務，達到了多層次的協作優化，提高了整車的綜合性能。在該體系架構中，高層任務是進行整體軌跡規劃和參數預測，該算法綜合考慮了地圖信息、交通狀態和車輛的運動目標，確定了車輛的全局運動軌跡。比如，利用實時交通狀況，規避交通堵塞，制定最快的出行路徑。在此基礎上，通過采集到的傳感器數據，結合相應的算法，對車輛動力學質量參數進行預測[4]。例如，基于負載狀態、運行狀態等，對整車質量、質心位置等可能發生的變化進行預測，為低層控制器的設計提供前瞻性的參考依據。底層主要負責實時控制命令的執行，該系統在接受了上層計劃信息及參數預估的基礎上，并與車輛目前的速度、加速度等實際狀況相結合，對動力、轉向、制動等系統進行調整，從而達到對車輛進行實時、準確的控制。在此基礎上，文章提出了一種新的研究思路，在預判車輛將要駛入曲線，并且由于貨物分配的不同，其重心位置也會發生相應的變化，從而使車輛在轉彎過程中能夠保持良好的穩定性。這種分層體系架構的好處是上下兩個部門分工明確，高層側重于宏觀計劃的制定、參數的預測，為下層決策提供基礎，底層根據上層的信息以及實際運行狀態，及時準確地執行控制命令，保證車輛平穩運行。

2.6 虛擬參數校驗與容錯機制

在自動駕駛場景中，虛擬參數校驗與容錯機制是保證動力學質量參數控制可靠性與穩定性的重要防線。車輛在復雜多變的工況下，動態質量參量的精確采集與可靠利用是關鍵，其機理從多個層面保障參數可信性及系統容錯性。通過參數校驗模塊，利用冗余的傳感器數據，完成了虛擬參數的校驗。車輛上裝有多個同類或互補的傳感器，如多個加速度計，陀螺等，并同步進行數據采集。在此基礎上，設計了多個冗余傳感器，并對其進行了參數校驗。例如，當一只加速計測得的加速度值與其他加速計相差太遠時，模組便會報警，將多個傳感器的測量結果進行比較，可以判定動力學質量參數的準確性。假定由兩種傳感方式測得的車體重量，分別為m1和m2，若|m1－m2|超出預定的閥值，則需對傳感器進行檢測或校正。如果有什么不對的地方，就會觸發一個容錯機制。針對不同的異常狀況，采用不同的處理方法。當某一傳感器發生故障而不能精確測量時，該系統可根據其他傳感器的檢測結果，對故障傳感器進行估計，從而保證車輛的基本控制功能。比如，在某一陀螺發生故障時，通過其他傳感器的信息，結合車輛動力學模型，估計出車輛的轉角速度，從而確保了車輛轉向的基本精度[5]。同時，虛擬參數校驗與容錯機制的結合，保證了車輛在不正常工況下的安全運行，將有助于提升自動駕駛系統對傳感器失效的容忍能力，提升車輛動力學質量參數控制的可靠性，為復雜環境下自動駕駛技術的平穩運行，降低因參數誤差帶來的安全隱患提供重要支持。

3 結語

總之，隨著自動駕駛技術的飛速發展，車輛動力學質量參數的自適應控制成為提高自動駕駛安全可靠的關鍵。文章針對自動駕駛車輛的高精度控制問題，通過對實時質量參數辨識技術、多場景自適應控制策略、模型預測控制與參數自適應融合、基于強化學習的參數優化、分層式控制架構以及虛擬參數校驗與容錯機制等方面的研究，為自動駕駛車輛精確控制提供了新的思路與方法。未來，隨著人工智能、大數據和傳感器等技術的發展，車輛動態特性自適應控制將向智能化、精確化方向發展，并促進自動駕駛車輛在實際場景中的廣泛應用。

參考文獻：

[1]李勇.考慮車輛橫向穩定性的連續彎道自動駕駛車輛速度控制方法[J].西部交通科技，2024（08）：171-174+178.

[2]李彥鋒.面向自動駕駛虛擬測試的場景車輛行為與運動規劃方法研究[D].長春：吉林大學，2024.

[3]伍孟海.高速工況下自動駕駛車輛的路徑規劃與軌跡跟蹤控制研究[D].長春：長春工業大學，2024.

[4]曹天恒.多場景下具有動力學特性的自動駕駛車輛路徑跟蹤控制策略研究[D].南昌：華東交通大學，2024.

[5]閆春來.自動駕駛車輛局部軌跡規劃與跟蹤控制算法研究[D].濟南：齊魯工業大學，2023.