基于视觉识别的线控制动压力滑模控制

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.01.009

摘要/Abstract

摘要：

制动安全是车辆主动安全的关键技术之一。制动决策和执行器控制是影响线控制动系统性能的两个主要因素。路面自适应性和控制器鲁棒性分别对制动决策和执行器控制有着重要影响，制约着线控制动系统的发展。本文中以一种液压调控的线控制动系统为基础，针对路面自适应性和控制器鲁棒性问题，提出一种双层结构的制动系统控制器，上层采用计算机视觉的方法对路面类型进行识别，根据识别结果制定当前路面的最佳滑移率；下层针对制动系统参数不确定性问题，引入滑模控制理论对制动过程中的最佳滑移率进行跟踪控制。通过仿真与实验验证，结果表明，双层结构的制动系统控制器相比传统控制器，路面的自适应性好，制动距离更短，控制器鲁棒性好。

关键词: 计算机视觉, 双层结构控制器, 路面自适应, 线控制动, 压力控制

Abstract:

Brake safety is one of the key technologies for vehicle active safety. Braking decision and actuator control are two main factors that affect the performance of the brake by wire system. Road surface adaptability and controller robustness have important influence on braking decision and actuator control respectively， restricting the development of brake by wire system. In this paper， based on a hydraulic brake by wire system， a double-layer structure brake system controller is proposed to solve the problems of road surface adaptability and controller robustness. The upper layer uses computer vision to identify the type of road surface， and formulates the optimal slip rate of the current road surface according to the recognition result； the lower layer introduces the sliding mode control theory in track and control of the optimal slip rate during the braking process to solve the problem of brake system parameters uncertainty. Through simulation and experimental verification， the results show that the double-layer structure brake system controller has better road surface adaptability， shorter braking distance and better controller robustness than the traditional controller.

Key words: computer vision, double-layer structure controller, road surface adaptation, brake by wire, pressure control

邱明明,曹龙凯,黄康,张义雷,刘浩. 基于视觉识别的线控制动压力滑模控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(1): 68-76.

Mingming Qiu,Longkai Cao,Kang Huang,Yilei Zhang,Hao Liu. Brake by Wire Pressure Sliding Mode Control Based on Visual Recognition[J]. Automotive Engineering, 2021, 43(1): 68-76.

图/表 18

图1

图2

表1

图3

图4

表2

图5

图6

图7

图8

表3

图9

图10

图11

图12

图13

图14

图15

参考文献 18

1	HAMERSMA H A， ELS P S. Improving the braking performance of a vehicle with ABS and a semi-active suspension system on a rough road［J］. Journal of Terramechanics， 2014， 56： 91-101.
2	刘天洋，余卓平，熊璐，等. 集成式电子液压制动系统防抱死制动控制［J］. 汽车工程， 2017， 39（7）： 767-774.
	LIU T Y， YU Z P， XIONG L， et al. Anti-lock braking control for integrated electro-hydraulic braking system［J］. Automotive Engineering， 2017， 39（7）： 767-774.
3	王骏骋，何仁. 电动车辆ABS的改进线性二次型最优控制［J］. 哈尔滨工业大学学报， 2018， 50（9）： 108-115.
	WANG J C， HE R. Improved linear quadratic optimal control of ABS for an electric vehicle［J］. Journal of Harbin Institute of Technology， 2018， 50（9）： 108-115.
4	刘学军，何仁. 电磁-液压复合防抱死制动系统滑模控制［J］. 农业机械学报， 2014， 45（5）： 1-7.
	LIU X J， HE R. Sliding mode control in electromagnetic-hydraulic hybrid anti-lock braking system［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2014， 45（5）： 1-7.
5	周淑文，陈庆明，孙大明. 基于EMB系统的整车ABS滑模变结构控制［J］. 东北大学学报（自然科学版）， 2016， 37（7）： 994-997.
	ZHOU S W， CHEN Q M， SUN D M. Variable structure control with sliding mode for ABS of vehicle based on EMB system［J］. Journal of Northeastern University（ Natural Science）， 2016， 37（7）： 994-997.
6	WANG B， GUAN H， LU P， et al. Road surface condition identification approach based on road characteristic value［J］. Journal of Terramechanics， 2014，56： 103-117.
7	袁朝春，张龙飞，陈龙，等. 路面峰值附着系数辨识算法研究［J］. 汽车工程， 2017， 39（11）： 1268-1273.
	YUAN Z C， ZHANG L F， CHEN L， et al. A research on the algorithm for identifying the peak adhesion coefficient of road surface［J］. Automotive Engineering， 2017， 39（11）： 1268-1273.
8	彭晓燕，何磊，吕以滨. 基于滑移率的电子机械制动模糊滑模控制［J］. 中南大学学报（自然科学版）， 2018， 49（2）： 360-370.
	PENG X Y， HE L， LV Y B. Fuzzy sliding mode control based on vehicle slip ratio for electro-mechanical braking systems［J］. Journal of Central South University （Science and Technology）， 2018， 49（2）： 360-370.
9	余卓平，韩伟，徐松云，等. 电子液压制动系统液压力控制发展现状综述［J］. 机械工程学报， 2017， 53（14）： 1-15.
	YU Z P， HAN W， XU S Y， et al. Review on hydraulic pressure control of electro-hydraulic brake system［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2017， 53（14）： 1-15.
10	上官文斌，梁土强，蒋开洪，等. 集成式电液制动系统建模与压力控制方法研究［J］. 北京理工大学学报， 2019， 39（4）： 413-418.
	SHANGGUAN W B， LIANG S Q， JIANG K H， et al. Modeling and pressure control of integrated electro-hydraulic brake system［J］. Transactions of Beijing Institute of Technology， 2019， 39（4）： 413-418.
11	YANG I J， CHOI K， HUH K， et al. Development of an electric booster system using sliding mode control for improved braking performance［J］. International Journal of Automotive Technology， 2012， 13（6）： 1005-1011.
12	陈志成，吴坚，赵健，等. 混合线控制动系统制动力精确调节控制策略［J］. 汽车工程， 2018， 40（4）： 457-464.
	CHEN Z C， WU J， ZHAO J， et al. Control strategy for accurate adjustment of braking force in hybrid brake by wire system［J］. Automotive Engineering， 2018， 40（4）： 457-464.
13	WANG X， LI L， HE K， et al. Position and force switching control for gear engagement of automated manual transmission gear-shift process［J］. Journal of Dynamic Systems， Measurement， and Control， 2018， 140（8）： 081010.
14	王治中，于良耀，宋健. 基于制动系统的汽车车轮滑移率控制研究现状［J］. 汽车工程， 2014， 36（1）： 81-87.
	WANG Z Z， YU L Y， SONG J. The status quo of research on vehicle wheel slip control based on brake system［J］. Automotive Engineering， 2014， 36（1）： 81-87.
15	BURCKHARDT M， FAHRWERK T. Roads chlupf regelsysteme ［M］. Vogel-Verlag， 1993： 62-70.
16	彭晓燕. 汽车线控制动系统安全控制技术研究［D］. 长沙：湖南大学， 2013.
	PENG X Y. Reserch on safety control method of automotive brake system based on x-by-wire［D］. Changsha：Hunan University， 2013.
17	SUBUDHI B， Ge S S. Sliding-mode-observer-based adaptive slip ratio control for electric and hybrid vehicles［J］. IEEE Transac-tions on Intelligent Transportation Systems， 2012， 13（4）： 1617-1626.
18	刘金琨. 滑模变结构控制MATLAB仿真［M］. 北京：清华大学出版社， 2012.
	LIU J K. Sliding mode control design and MATLAB simulation［M］. Beijing： Tsinghua University Press， 2012.

路面	c₁	c₂	c₃
干沥青	1.280 1	23.99	0.52
湿沥青	0.857	33.822	0.347
水泥路	1.197 3	25.168	0.537 3
雪路	0.194 6	94.129	0.0646
冰路	0.05	306.39	0
干鹅卵石路	1.371 3	6.456 5	0.669 1

路面类型	定义标识
干沥青路面	1
湿沥青路面	2
水泥路面	3
雪地路面	4
冰路面	5
干鹅卵石路面	6

参数	数值	参数	数值
m/kg	1 700	r/mm	97
K_T/(N·m·A^-1)	0. 13	A₂/A₁	10
p_h/mm	4	R/m	0. 3
μ_r	0. 6	g/(m·s^-2)	9. 8
η_s	0. 6

[1]	熊璐,李聪聪,卓桂荣,程玉林,乔乐,王心坚. 电子机械制动器构型及控制技术发展现状[J]. 汽车工程, 2023, 45(12): 2187-2199.
[2]	刘兆勇,龙一鸣,厉逸航,谭小强,吴光强. 集成式电液制动系统设计及参数匹配的研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(9): 1416-1424.
[3]	石琴,刘鑫,应贺烈,王铭伟,贺泽佳,贺林. 电液线控制动系统压力反步控制算法研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(5): 747-755.
[4]	初亮,常城,王旭,赵迪,许炎武. 面向高级自动驾驶的线控制动系统及压力控制算法研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(3): 308-318.
[5]	常九健,王晓林,方建平,谢地林,王晨. 质子交换膜燃料电池阴阳极压力控制策略研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(10): 1466-1471.