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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：基于协进化遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法涉及智能电动汽车路径跟踪控制领域。本发明首先根据车辆的动力学运动机理建立路径跟踪系统的数学模型；然后，考虑四个车轮的滑转状态、轨迹跟踪误差及横摆稳定性，重新定义路径跟踪系统的输出，通过输入输出线性化将路径跟踪系统分解输入输出子系统和零动态子系统。针对输入输出子系统，权衡系统性能和计算效率，提出基于多智能体的自适应滑模控制策略，使输入输出子系统的状态快速跟随其理想值；针对零动态子系统，提出基于协进化遗传算法优化的控制器参数设计方法，使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定。本发明提高了智能电动汽车的路径跟踪能力，保证了其在极限工况下的动力学稳定性。

主权项：1.基于协进化遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、根据车辆的运动学和动力学机理，建立四轮转向与四轮独立驱动智能电动汽车的路径跟踪模型；步骤二、根据步骤一获得的路径跟踪模型，重新定义系统的输出，通过输入输出线性化，将路径跟踪模型分解为输入输出子系统和零动态子系统；步骤三、将输入输出子系统中的6个自由度方程看做6个智能体，根据6个智能体的内部工作通讯，确定输入输出子系统6智能体的拓扑结构，基于图论方法获得6个智能体之间用于信息交换的邻接矩阵A、入度矩阵D、拉普拉斯矩阵L以及关联矩阵B；步骤四、利用CarSim汽车模型获得车辆实时参数：Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力；步骤五、根据步骤四CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力，以步骤二获得的零动态子系统状态快速收敛为目标，通过基于协进化遗传算法优化的控制器参数设计模块，获取控制器设计参数；步骤六、根据给定参考轨迹，步骤二获得的输入输出子系统，步骤三获得的6个智能体之间用于信息交换的邻接矩阵、入度矩阵、拉普拉斯矩阵以及关联矩阵，步骤四CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力，步骤五获得的控制器参数，通过基于多智能体的输入输出子系统自适应滑模控制模块，获得四轮转向角和四轮驱动力矩，并将其输入至CarSim汽车模型。

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