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第 61 卷 第 11 期Vol.61 No.112023 年 11 月November 2023农业装备与车辆工程AGRICULTURAL EQUIPMENT&VEHICLE ENGINEERING0 引言目前自动驾驶已经成为国内外汽车行业重点研究领域，对于现阶段的智能驾驶难以快速跨越至高度自动化水平的问题，人机共驾的研究提供了一种解决方案1。另外，由于驾驶员分心2、不适当地依赖系统3以及驾驶员驾驶技能不足4，自动化系统的设计过程中需要考虑人为干扰等不确定因素。为了满足人机共驾的可靠性和安全性需求，需检测自动系统的软件故障，包括部件故障、通信故障和电控单元（ECU）故障等5。同时，需要设计一个能够检测和实施任何潜在故障的控制算法6。Aouaouda 等7采用 T-S 模糊模型，在模型不确定性和传感器故障的情况下适应驾驶条件，拓展了主动容错的控制方法；杨涛8设计了主辅双 MCU 协同控制的方法，提高了线控转向车辆控制系统的容错能力，但未考虑软件及硬件的故障注入；Lu 等9设计了能调节四轮电机扭矩以实现紧急转向的容错控制策略，但未进行驾驶平台实验。此外，由于驾驶员疲劳、驾驶技能有限等因素会导致翻车、撞车和驶入对向车道等后果，自动系统需补偿驾驶员的错误操作10。Huang 等11通过执行从驾驶员到自动系统的强制转换以补偿驾驶员的不当转向操作；周晓宇12通过自适应调整驾驶员预瞄时间补偿驾驶员驾驶能力；但他们的研究都未进行仿真平台或实车试验，Tian 等13建立了双环结构的间接共享控制，通过模糊推理规则对转角进行分配，减少驾驶员的错误操作对驾驶安全的影响，但未进行稳定性边界的研究。为应对驾驶员不当转向的问题，本文提出了一种容错控制策略，在检测到驾驶员的不当转向后，执行从驾驶员到自动系统的强制转换以补偿转向错误并沿生成的轨迹行驶。由于现有的人机共驾研究较少以及考虑到低附路面、高速转弯等极限工况下车辆的安全性和稳定性，本文通过在控制器中约束doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2023.11.012极限工况下人机共驾转向稳定性容错控制研究吴佳辉，孙涛，王启明（200093 上海市 上海理工大学 机械工程学院）摘要 针对车辆驾驶员由于转向能力不足或转向负荷过大所造成的转向错误，设计了一种容错控制算法。该算法通过设置驾驶员轨迹误差的阈值，执行从驾驶员控制到自动驾驶控制的平滑切换。为解决车辆在极限工况下轨迹跟踪的安全性与稳定性问题，采用局部轨迹规划和模型预测控制实现了车辆轨迹跟踪；分析质心侧偏角与横摆角速度获得车辆行驶稳定性边界。经搭建的驾驶员在环模拟器进行验证，结果表明，该容错控制算法能实现从有人驾驶到自动驾驶的平滑切换，在跟踪轨迹的同时能够保证车辆的行驶稳定性。关键词 自动驾驶；容错控制；模型预测控制；局部轨迹规划；驾驶员在环模拟器 中图分类号 U462.3 文献标志码 A 文章编号 1673-3142(2023)11-0063-06引用格式：吴佳辉,孙涛,王启明.极限工况下人机共驾转向稳定性容错控制研究 J.农业装备与车辆工程,2023,61(11):63-67,71.Stability fault-tolerant control of human-machine shared steering under extreme conditionsWU Jiahui,SUN Tao,WANG Qiming(School of Mechanical Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)Abstract A fault-tolerant control algorithm was designed to compensate the steering fault caused by driver s inability of steering or overloaded workload.The algorithm set the threshold of trajectory tracking error to ensure the stability and safety of vehicle under extreme conditions,local path planning and MPC were applied to realize vehicle trajectory tracking and slip angle and yaw rate,and slip angle and yaw rate were analyzed to obtain the stability boundary of vehicle.After the experiment of DIL simulator,the results showed that the system was able to realize the smooth takeover of the automated system and ensure the stability while tracking the path.Key words autonomous vehicle;fault-tolerant control;model predictive control;local path planning;DIL simulator收稿日期：2022-10-2864农业装备与车辆工程 2023 年前后轮质心侧偏角的阈值定义了车辆转向的稳定性边界，保证车辆在驾驶权切换过程中的稳定性和安全性。最后通过硬件在环和驾驶员在环平台对所设计算法进行性能测试。1 车辆动力学模型采用三自由度车辆动力学模型，如图 1 所示。图 1 中：Fyr后轮的侧向力；Fyf 前轮的侧向力；Fxr后轮的纵向力；Fxf 前轮的纵向力；m 车辆质量；b质心到后轮的距离；a质心到前轴的距离；f 前轮转角；r 后轮胎的侧偏角，f 前轮胎的侧偏角；v车辆横向速度；u车辆纵向的速度；车辆的质心侧偏角；车辆的横摆角。车辆动力学公式为 cossinsincosmumvFFmvmuFFIaFbFXuvYuv222222xfxryfyrzyfyr-=+=+=-=-=+oooopooZ (1)为描述极限工况下轮胎饱和的车辆特性，引入准线性轮胎模型13：Fyr=kC (2)式 中：C 侧 偏 刚 度；轮 胎 侧 偏 角；k侧偏刚度的百分比，取值范围 0k1。忽略前后轮驱动力 Fxf与 Fxr的影响，并假设纵向速度恒定，结合式（1）与式（2）可得到非线性车辆动力学模型为 cossinsincosmvmuk Cfuvak CubvIak Cuvabk CubvXuvYuv22fffrzcfffcrrdd=-+-+-=-+-=-=+aaaaaaoooopooooccmmFFZ (3)车辆的动力学模型可由状态空间公式描述为 uCxAxByx=+=o*(4)其中，系统的状态变量,u vX Yx=o6，控制量 u=f，输出为 y0=,Y。将连续系统离散化后可得()()()()()kku kkCkxA xByx1sss+=+=*(5)式中：As、Bs、Cs 系统离散化后 A、B、C 所对应的矩阵，As=Ts B+I，Bs=TsB，Cs=C，Ts采样时间，Ts=0.05 s，I 单位矩阵。将上述离散系统模型迭代后，可以得到 MPC系统在未来时刻的输出为 ()()()W kk kU kstT pH=+(6)MPC 的目标函数为()()()Jki kki ku ki kpiNrefQiNR121122pcT;hhf=+-+=-/(7)式中：Q、R状态变量、输入变量的权重矩阵，分别代表轨迹跟踪性能和控制增量的变化；松弛因子。2 容错控制策略该方案的目的是识别驾驶员的意图和异常转向动作。如图 2 所示，容错检测系统检测实际车辆轨迹与参考轨迹之间的差异。若检测为有错误，基于模型预测算法的轨迹规划方案将生成局部最优轨迹，模型预测控制器负责控制转角，防止车辆因驾驶员的错误操作导致的碰撞、追尾、偏离车道等危险情况。图 2 中：rref 参考路径；r 车辆实际路径；rd局部规划路径；y 横向偏差；c控制器转角；d驾驶员转角。容错检测系统的具体定义如图 3 所示。参考路径容错检测 MP 路径规划模型预测控制器驾驶员容错检测有错误容错检测无错误车辆rref有错误无错误rcdrdy 图 2 容错控制系统示意图Fig.2 Fault-tolerant control system diagram 图 1 3 自由度车辆动力学模型Fig.1 Three degree-of-freedom dynamics modelabFxrFyrFyfFxfffuvr65第 61 卷第 11 期轨迹跟踪误差是车辆的实际位置与参考位置之间的差，定义轨迹跟踪误差为()()EXXYYrtrtr22=-+-(8)式中：Xt车辆相对于 X 轴的实际坐标；Xr车辆相对于 X 轴的参考坐标；Yt车辆相对于 Y轴的实际坐标；Yr车辆相对于Y轴的参考坐标。容错控制的阈值设定为 (9)式中：Emax设定的阈值，一旦驾驶员转向操作偏差所造成的车辆跟踪误差超过该阈值，自动系统将接管车辆，避免危险情况的发生。3 容错局部路径规划系统由于路径规划中对车辆的实时性和稳定性有较高要求，因此采用点质量车辆动力学模型以减小计算量。如图 4 所示，模型忽略了车辆的尺寸信息以及由横、纵向加速度引起的载荷转移14。路径跟踪控制器通过跟踪所输出的局部路径，以实现手动驾驶到制动驾驶的平稳过渡。车辆点质量模型方程式为 cossinsincosyxxXxyYxy0yyaa=-=+ppooooooooZ (10)其约束为gy1;an (11)局部路径规划的目标是降低原轨迹与实际规划轨迹之间的偏移量。局部 MPC 的成本函数为()().mins tJki kki kUUUUminmaxrefUiNiiQR122ip;GGhh=+-+=/(12)由于规划的轨迹是离散的点，为对接路径规划与跟踪控制，需要进行离散点的拟合。本文采用5 次多项式作为拟合的形式，以满足车辆位置连续、横摆角连续等运动约束，表达式为Ya ta ta ta ta tab tb tb tb tb tb05142332450514233245=+=+*(13)4 车辆稳定性边界为保证车辆在轨迹跟踪中的稳定性，对车辆稳定性区域进行界定，相平面法是车辆稳定性分析的常用方法。由于质心侧偏角与横摆角速度可体现车辆运动姿态等稳定性信息，采用横摆角速度o 和质心侧偏角 构造车辆安全包络线。如图 5 所示，相平面边界可以用平行四边形定义，包络线边界的表达式为:tantanLLubLLub,maxmaxminmaxRR1234baba=+=-ooooooZ (14)其中，横摆角速度o的限制为ugug#nn-o (15)由于在车辆行驶时后轮载荷会大于前轮，后轮相较于前轮更容易饱和。质心侧偏角 的边界 L2、L4来自 Pacejka 轮胎模型后轮最大侧偏角公式。该稳定性区域作为轨迹跟踪控制器的安全约束，保证极限工况下车辆的稳定性。吴佳辉 等：极限工况下人机共驾转向稳定性容错控制研究图 3 路径误差定义Fig.3 Definition of tracking errorXEr实际路径参考路径Y 图 4 车辆点质量模型Fig.4 Vehicle point-mass modelXYOyyayxfx 图 5 稳定包络线Fig.5 Envelope of stability横摆角速度L2L3L4L1质心侧偏角66农业装备与车辆工程 2023 年5 驾驶员在环仿真实验5.1 驾驶员在环仿真平台为达到更真实的仿真效果，人-车-路-交通等场景协同的闭环仿真平台借助航空驾驶模拟器原型搭建。本文采用罗技 G27 搭建人-车-场景协同的闭环仿真平台，如图 6 所示。该模拟器硬件由方向盘、油门制动踏板的罗技 G27、PC 组成；软件部分有 PreScan、MATLAB/Simulink 和 CarSim联合仿真。模拟器的原理如图 7 所示。5.2 驾驶员在环实验平台搭建完成后，验证采用的工况如图8所示。该工况类似双移线工况，车辆行驶时首先变入左车道，随后由于左车道前方车辆阻挡，再次变道进入右车道。当车辆速度较高时，变道及超车需要驾驶员拥有较高的驾驶水平，此时驾驶员的错误操作极易发生碰撞。仿真实验在此工况中模拟驾驶员易发生的错误操作：在驾驶员变道并超过第 1 辆车后，变回原道路时由于错误估计了与前车的距离，造成与前车距离过近。5.2.1 良好路面条件下的容错控制在车速 v=72 km/h、路面附着系数为=0.85情况下进行试验。驾驶员在第 2 次换道时与前方车辆距离过近，可能会导致追尾。由图 9、图 10 可知：当容错控制系统检测到路径偏离时，自动驾驶将接管车辆并平稳过渡至参考轨迹。由图 9 可知，在检测到驾驶员转向错误时，容错控制系统仅用 0.9 s左右就回到了参考路径，避免了事故的可能。相较不带安全包络线的控制器，带安全包络线的控制器牺牲了部分路径跟踪能力以增加车辆稳定性，侧向偏差增加 0.035 m。图 11 表示车辆在高附着路面下的稳定性区域，两控制器都在稳定性安全域内。但带有安全包络线的控制器的横摆角速度的峰值减小了 12.12%（质心侧偏角峰值减小 27.98%）。5.2.2 低附着路面下的容错控制在车速 v=72 km/h，路面附着系数=0.3 情况下进行试验。在检测到错误后，容错控制系统生效并在 1.1 s 内使车辆回到了参考路径，由图 12 所示。带安全包络线的控制器将误差限制在 0.26 m以内，提高了车辆在低附路面上的准确性。但不带图 6 驾驶模拟器Fig.6 Driving simulator 图 7 标定数据采集Fig.7 Data collection for calibration驾驶员罗技 G27上位机（交通场景）CarSim（动力学模型）Simulink（控制模型）PreScan（场景）硬件部分软件部分 图 8 车辆行驶工况与错误路径Fig.8 Vehicle driving condition and path error of driver0 20 40 60 80 100 120 140 160 180距离/m6420-2参考路径 错误路径80 m40 m图 9 高附路面下带安全包络线的车辆轨迹Fig.9 Vehicle path with envelop under high adhesion road conditions0 20 40 60 80 100 120 140 160 180X/m4.54.03.53.02.52.01.51.00.50-0.5Y/m参考路径容错控制自动驾驶手动驾驶图 10 高附路面下未带安全包络线的车辆轨迹Fig.10 Vehicle path without envelop under high adhesion road conditions参考路径容错控制自动驾驶手动驾驶0 20 40 60 80 100 120 140 160 180X/m4.54.03.53.02.52.01.51.00.50-0.5Y/m67第 61 卷第 11 期包络线的控制器在切换至自动驾驶时，车辆失去了路径跟踪能力并发生了失稳，如图 13 所示。图 14表示车辆在低附着路面下的安全包络线，带约束的控制器让车辆始终保持在稳定区域内，无约束的控制器的质心侧偏角与横摆角速度发生了较大的波动并超出了安全区域的范围，车辆发生侧滑等现象。6 结论（1）本文考虑驾驶员转向能力不足与转向负荷过大，设计了容错控制算法。通过检测驾驶员的轨迹误差进行有人驾驶到自动驾驶的平滑切换，实验证明该策略可以在驾驶员不当转向时进行切换，并跟踪局部路径规划系统的轨迹，该切换过程的时间被控制在 1.1 s 以内；（2）为保证车辆在极限工况下的稳定性，限制质心侧偏角和横摆角速度的范围，实验证明该策略可以将横摆角速度和质心侧偏角限制在安全的范围内，保证车辆在低附着路面下的行驶稳定性；（3）搭建了基于 Simulink、CarSim、PreScan 软件、以罗技 G27 为硬件的闭环仿真平台，在高附着路面和低附着路面下进行了基于联合仿真平台实验，测试证明了该策略的有效性和可行性；（4）本文只涉及超车的工况，下一步将对该容错控制策略在闭环模拟器进行更多场景、工况下的实验，并进行低附着路面下的实车验证。另外传感器的故障会导致车辆信息不准确进而影响控制策略，后续工作可以通过故障注入的方式进一步研究容错控制策略。参考文献1 宗长富,代昌华,张东.智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势 J.中国公路学报,2021,34(06):214-237.2 OWENS J M,DINGUS T A,GUO F,et al.Crash risk of cell phone use while driving:a case-crossover analysis of naturalistic driving dataC.Transportation Research Board,2018.3 FREDERIK N,SEBASTIAN H,KATHARINA W,et al.Test procedure for evaluating the human-machine interface of vehicles with automated driving systemsJ.Traffic injury prevention,2019,20(supp1):146-151.4 吴超仲,吴浩然,吕能超.人机共驾智能汽车的控制权切换与安全性综述 J.交通运输工程学报,2018,18(06):131-141.5 ZHANG Youpeng,LU Gang.Research on control method of four-wheel-independent-driving system based on X-by-wire chassisC/2020 中国汽车工程学会年会论文集(3),上海:机械工业出版社,2020:272.6 HUANG C,NAGHDY F,DU H P.Delta operator-based fault estimation and fault-tolerant model predictive control for steer-by-wire systemsJ.IEEE Transactions on Control Systems Technology,2018,26(5):1810-1817.7 AOUAOUDA S,CHADLI M,BOUKHNIFER M,et al.Robust fault tolerant tracking controller design for vehicle dynamics:A descriptor approachJ.Mechatronics,2015,30:316-326.8 杨涛.面向自动驾驶的车辆线控制动系统功能安全研究 D.长春:吉林大学,2022.图 11 高附着路面的稳定性安全区域Fig.11 Safety area under high adhesion road conditions0.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.3-0.2-0.1 0 0.1 0.2 0.3质心侧偏角/(rad/s)横摆角速度 r/(rad/s)0.180.160.140.12-0.02 0带包络线的控制器不带包络线的控制器稳定性区域 图 12 低附路面下带安全包络线的车辆轨迹Fig.12 Vehicle path with envelop under low adhesion road conditions参考路径容错控制自动驾驶手动驾驶0 20 40 60 80 100 120 140 160 180X/m4.54.03.53.02.52.01.51.00.50-0.5Y/m 图 13 低附路面下未带安全包络线的车辆轨迹Fig.13 Vehicle path without envelop under low adhesion road conditions43210-1-2-3参考路径容错控制自动驾驶手动驾驶0 20 40 60 80 100 120 140 160 180X/mY/m 图 14 低附着路面的稳定性安全区域Fig.14 Safety area under low adhesion road conditions0.50.40.30.20.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4质心侧偏角/(rad/s)横摆角速度/(rad/s)带包络线的控制器不带包络线的控制器稳定性区域吴佳辉 等：极限工况下人机共驾转向稳定性容错控制研究（下转第 71 页）71第 61 卷第 11 期刘啸春 等：热电耦合模拟脉冲电流愈合铝合金内部缺陷研究材料内部的孔洞缺陷可以视为一个阻值无限大的电阻，其导电率几乎为 0，电流通过试件内部到达孔洞缺陷位置时，因为孔洞缺陷阻碍而发生绕行，此时在孔洞缺陷的两侧，电流发生较为明显的聚集，此时孔洞缺陷附近的电流密度相较于基质中的电流密度发生了变化，同时产生了焦耳热，电流聚集位置的温度远大于孔洞边缘位置以及基质中的温度，从而使得该处与孔洞以及基质之间形成了较为明显的温度差，温度差的产生意味着在试件内部，因为电流的绕道效应，在孔洞缺陷与基质之间形成了一定的温度梯度。因此，在试件内部就发生了不同程度的膨胀。这是由于试件内部不均匀的温升和热膨胀使得电流流经孔洞缺陷时产生了热压应力，在热压应力作用下，孔洞缺陷会发生变形并逐渐闭合，当闭合到一定程度时，原子间的运动因为温度的持续升高逐渐加速，这使得孔洞缺陷进一步发生愈合。3 结论本文基于 CT 扫描和 AVIZO 三维重构获得的细观缺陷信息建立等效损伤模型，并将模型导入ABAQUS 进行热电耦合，模拟了电脉冲处理过程中6061-T6 铝合金试件内部及缺陷周围电流强度变化和电流的流向，并结合应力云图和应力的矢量图，分析了愈合机理。得到的结论如下：（1）电流在缺陷附近聚集的原因是缺陷本身导致的电流绕道。从热电耦合的结果中可知，缺陷附近的电流强度明显高于基质中的电流强度，说明在缺陷附近电流发生聚集，从电流流向的矢量图中也可以发现电流在遇到缺陷时发生了绕行；（2）促使缺陷愈合的驱动力是不均匀温升和热膨胀导致的热压应力。电流在缺陷周围聚集导致缺陷附近电流密度升高，进而导致缺陷和基质中的温升以及热膨胀不同步，产生了热压应力，从热电耦合结果中得到的应力分布云图和应力的矢量图中证实了这一点。在该应力的作用下，缺陷发生变形并逐渐闭合，当闭合到一定程度时，原子间的运动因为温度的持续升高逐渐加速，这使得孔洞缺陷进一步发生愈合。参考文献1 SU Han,WANG Jian,DU Jinsheng.Fatigue behavior of uncorroded butt welded joints made of bridge weathering steelJ.Structures,2020,24(C):377-385.2 AI Y,ZHU S P,LIAO D,et al.Probabilistic modeling of fatigue life distribution and size effect of components with random defectsJ.International Journal of Fatigue,2019,126:165-173.3 周亦胄,周本濂,周本濂,等.脉冲电流对 45 钢损伤的恢复作用 J.材料研究学报,2000(1):29-36.4 张赛军,李康镇,路艳春,等.脉冲电流对 6016-T4 铝合金板材力学性能的影响 J.锻压技术,2020,45(01):173-178.5 TANG Yongpeng,HOSOI A,IWASE Y,et al.Effect of high-density electric current on the microstructure and fatigue crack initiation of stainless steelJ.Materials Transactions,2013,54(11):2085-2092.6 JAEWOONG J,YANG Ju,YASUYUKI M,et al.Delaying effect of high-density electric current on fatigue crack growth in A6061-T6 aluminum alloyJ.Materials Transactions,2016,57(12):2104-2109.7 WANG Feng,QIAN Dongsheng,HUA Lin,et al.Voids healing and carbide refinement of cold rolled M50 bearing steel by electropulsing treatmentJ.Scientific reports,2019,9(1):11315.作者简介 刘啸春（1998-），男，硕士研究生，研究方向：汽车零部件损伤与轻量化。E-mail：9 LU S B,CEN S,ZHANG Y P.Driver model-based fault-tolerant control of independent driving electric vehicle suffering steering failureJ.汽车创新工程(英文),2018,1(1):10.10 MULDER M,ABBINK D A,BOER E R.Sharing control with haptics:seamless driver support from manual to automatic controlJ.Hum Factors,2012,54(5):786-798.11 HUANG C,NAGHDY F,DU H P,et al.Shared control of highly automated vehicles using steer-by-wire systemsJ.自动化学报:英文版,2019(2):14.12 周晓宇.考虑驾驶能力补偿的人车共享转向控制方法D.长春:吉林大学,2021.13 TIAN Y T,ZHAO Y B,SHI Y R,et al.The indirect shared steering control under double loop structure of driver and automationJ.自动化学报(英文版),2020,7(5):14.14 龚建伟,姜岩,徐威.无人驾驶车辆模型预测控制 M.北京:北京理工大学出版社,2014.作者简介 吴佳辉（1996-），男，硕士研究生，研究方向：自动驾驶车辆和纵向控制方向。E-mail：通信作者 孙涛（1974-），男，副教授、博士，研究方向：整车智能化与主被动安全产品匹配与评价技术等。E-mail：tao_（上接第 67 页）