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面向自動駕駛：四輪獨(dú)立驅(qū)動/轉(zhuǎn)向電動汽車配置與控制綜述與展望

2021-11-23 20:39:55·  來源：同濟(jì)智能汽車研究所  
　
編者按：自動駕駛技術(shù)不僅可以減小駕駛員的負(fù)擔(dān)，還可以提高行駛安全性，減少交通事故的發(fā)生。然而，傳統(tǒng)的燃料汽車由于其復(fù)雜的驅(qū)動和傳動系統(tǒng)具有響應(yīng)速度慢、
編者按：自動駕駛技術(shù)不僅可以減小駕駛員的負(fù)擔(dān)，還可以提高行駛安全性，減少交通事故的發(fā)生。然而，傳統(tǒng)的燃料汽車由于其復(fù)雜的驅(qū)動和傳動系統(tǒng)具有響應(yīng)速度慢、控制精度低的缺點(diǎn)，不能及時有效地執(zhí)行自動駕駛系統(tǒng)中的決策命令。相比之下，電動汽車由于更容易實(shí)現(xiàn)精確控制從而受到更多研究人員的青睞。本文從自動駕駛角度出發(fā)，綜述了四輪獨(dú)立驅(qū)動/轉(zhuǎn)向電動汽車（4WID-4WIS EV）的底盤配置和控制技術(shù)，還包括4WID-4WIS EV樣機(jī)展示和性能分析等。最后針對4WID-4WIS EV的成本、線性模塊集成技術(shù)和控制技術(shù)等方面的難點(diǎn)提出了一些展望。
本文譯自：
《Towards Autonomous Driving: Review and Perspectives on Configuration and Control of Four-Wheel Independent Drive/Steering Electric Vehicles》
文章來源：
Multidisciplinary Digital Publishing Institute，Actuators2021,10, 184.
作者：
Peng Hang，Xinbo Chen
原文鏈接：
http://www.mdpi.com/2076-0825/10/8/184
摘要：本文對四輪獨(dú)立驅(qū)動/轉(zhuǎn)向電動汽車(4WID-4WIS EV)的底盤配置和控制系統(tǒng)的相關(guān)研究進(jìn)行了綜述和討論。首先，本文介紹了4WID-4WIS EV的一些樣機(jī)和線控集成模塊，并對4WID-4WIS EV的底盤配置進(jìn)行分析。然后總結(jié)了4WID-4WIS EV常用的控制模型，即動力學(xué)模型、運(yùn)動學(xué)模型和路徑跟蹤模型。此外，介紹并討論了4WID-4WIS EV的控制框架、控制策略和算法，包括穩(wěn)定性控制、防側(cè)傾控制、路徑跟蹤控制和主動容錯控制。最后，從自動駕駛的角度討論了4WID-4WIS EV面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展前景。
關(guān)鍵詞：自動駕駛；四輪獨(dú)立驅(qū)動；四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向；路徑跟蹤；操縱穩(wěn)定性；主動安全控制；電動汽車
1 引言
自動駕駛技術(shù)不僅可以減小駕駛員的負(fù)擔(dān)，還可以提高行駛安全性，減少交通事故的發(fā)生。并且為了實(shí)現(xiàn)零排放目標(biāo)和減小空氣污染，電動汽車（EV）相較于傳統(tǒng)的燃料汽車有更好的控制性能。因此，自動駕駛汽車（AV）和電動汽車在汽車的開發(fā)中成為熱門話題[1-3]。
近年來，絕大多數(shù)自動駕駛汽車是基于傳統(tǒng)的燃料汽車平臺研究和開發(fā)的，如百度、Waymo，Uber等等。這些所謂的自動駕駛汽車是在現(xiàn)有的商用車輛上應(yīng)用先進(jìn)的感知傳感器、決策和控制系統(tǒng)[4]。絕大多數(shù)的自動駕駛公司不是整車制造商，它們并不能將自動駕駛技術(shù)整合到自動駕駛平臺設(shè)計中，這限制了自動駕駛汽車的商業(yè)化發(fā)展[5]。實(shí)際上，傳統(tǒng)的燃料汽車并不是最好的自動駕駛平臺，其復(fù)雜的驅(qū)動和傳動系統(tǒng)（內(nèi)燃機(jī)、變矩器等）具有響應(yīng)速度慢，控制精度低的缺點(diǎn)[6]。相比之下，電動汽車受到更多研究人員的青睞，因?yàn)槠錄]有復(fù)雜的驅(qū)動和傳動系統(tǒng)，更容易實(shí)現(xiàn)精確的控制[7]，可以更好地執(zhí)行自動駕駛系統(tǒng)中的決策命令[8]。因此，針對于未來的自動駕駛、自動移動平臺正在被廣泛研究，包括舍弗勒，Protean等[9-11]。在自動移動平臺中，線控底盤（X-by-wire）技術(shù)對于精確控制成為關(guān)鍵問題[12, 13]。
傳統(tǒng)的汽車普遍采用集中的驅(qū)動系統(tǒng)和前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（FWS）的底盤配置。隨著底盤模塊化和電動化的發(fā)展，眾多人員著力研究X-by-wire模塊，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)和制動系統(tǒng)都可以采用線控的方式[14]。這些與汽車懸架結(jié)合并且構(gòu)成一個完整的底盤模塊，這有利于根據(jù)不同需求對底盤進(jìn)行改造[15]。采用X-by-wire模塊，車輛可以輕易地實(shí)現(xiàn)精確的動態(tài)控制以提高主動安全性[16]。四個X-by-wire模塊組成了四輪獨(dú)立驅(qū)動/轉(zhuǎn)向電動汽車（4WID-4WIS EV），其轉(zhuǎn)向角和驅(qū)動/制動力矩可以被獨(dú)立控制[17]。因此，4WID-4WIS EV可以輕易實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化控制，如操縱穩(wěn)定性控制、防側(cè)翻控制和路徑跟蹤控制[18]。因此，眾多研究人員認(rèn)為4WID-4WIS EV是一個理想的電動汽車開發(fā)平臺。
近年來，4WID-4WIS EV被廣泛研究。一些整車廠和大學(xué)設(shè)計開發(fā)了相關(guān)樣機(jī)。此外，還研究了各種控制框架、算法和策略。但是4WID-4WIS EV的關(guān)鍵問題并沒有被解決，這阻礙了其商業(yè)化應(yīng)用的進(jìn)程。針對自動駕駛，本文綜述了4WID-4WIS EV的底盤配置和控制技術(shù)，最后針對4WID-4WIS EV的技術(shù)難點(diǎn)提出了一些展望。
本文其余部分內(nèi)容如下：第2章介紹并分析了4WID-4WIS EV的底盤配置，第3章介紹了4WID-4WIS EV的典型控制模塊，第4章綜述了4WID-4WIS EV的控制框架和控制算法，第5章提出了4WID-4WIS EV未來發(fā)展的挑戰(zhàn)和展望，最后第6章總結(jié)全文。

2 4WID-4WIS EV的底盤配置
該章節(jié)主要側(cè)重于4WID-4WIS EV底盤配置分析。首先，將會介紹4WID-4WIS EV的典型樣機(jī)并分析其配置。然后綜述4WID-4WIS EV的關(guān)鍵部件——X-by-wire模塊，并對不同模塊進(jìn)行了比較分析。最后分析了4WID-4WIS EV的轉(zhuǎn)向方式，介紹了不同轉(zhuǎn)向方式之間的切換邏輯。
2.1 4WID-4WIS EV的底盤配置分析


圖1 4WID-4WIS EV的底盤配置
如圖1所示，4WID-4WIS EV由四個集成了轉(zhuǎn)向、驅(qū)動、制動和懸架系統(tǒng)的X-by-wire（線控）模塊組成。線控模塊中包括三種執(zhí)行器：線控轉(zhuǎn)向執(zhí)行器、線控驅(qū)動執(zhí)行器和線控制動執(zhí)行器。線控轉(zhuǎn)向執(zhí)行器通常與轉(zhuǎn)向主銷集成在一起，該主銷可以是虛擬主銷亦可是懸架系統(tǒng)的一個部件。與輪輞集成的輪輞電機(jī)通常作為線控驅(qū)動執(zhí)行器，與傳統(tǒng)的集中式驅(qū)動系統(tǒng)相比，取消了減速器、差速器和半軸。電動液力制動系統(tǒng)（EHB）和電動機(jī)械制動系統(tǒng)（EMB）通常作為線控制動執(zhí)行器[19-21]。
由于采用X-by-wire模塊，轉(zhuǎn)向角和驅(qū)動/制動力矩可以被獨(dú)立控制，因此4WID-4WIS EV相比于傳統(tǒng)車輛有更多的自由度（DOF），這使其有更多的轉(zhuǎn)向和運(yùn)動模式。
2.2 4WID-4WIS EV樣機(jī)
近年來，許多公司企業(yè)和大學(xué)正在著力研究4WID-4WIS EV，圖2中展示了一些4WID-4WIS EV樣機(jī)。作為一款外觀前衛(wèi)的車輛，豐田的Fine-T配備了4WID-4WIS技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)原地轉(zhuǎn)向，有利于在狹窄區(qū)域內(nèi)停車[22]。此外，日產(chǎn)還設(shè)計了三代4WID-4WIS EV的概念車，即PIVO1,PIVO2和PIVO3[23]。ROboMObil是一款4WID-4WIS自動駕駛的電動汽車。隨著4WID-4WIS技術(shù)應(yīng)用，它不僅展現(xiàn)了在低速情況下強(qiáng)大的機(jī)動性，如停車，還展現(xiàn)了高速情況下的操縱穩(wěn)定性[24, 25]。DFKI EO Smart 2是一款專門為巨型城市設(shè)計的高度靈活的微型概念汽車。此外，4WID-4WIS可以改變汽車高度和長度以進(jìn)一步提高機(jī)動性能。除單車自動駕駛外，EO Smart 2還可實(shí)現(xiàn)編隊(duì)自動駕駛[26]。通過智能轉(zhuǎn)角模塊，舍弗勒的Mover可以作為在城市空間中自動和可持續(xù)移動的解決方案[27]。通過底盤配置重構(gòu)，舍弗勒的Mover可以應(yīng)用在不同類型的車輛上。除了汽車公司，一些大學(xué)也開發(fā)了一些4WID-4WIS EV樣機(jī)，包括吉林大學(xué)[28, 29]、香港中文大學(xué)（CUHK）[30-32]、麻省理工學(xué)院（MIT）[33]、馬來西亞理工大學(xué)（UTM）[34]、同濟(jì)大學(xué)[35-37]、釜山國立大學(xué)[38]和愛荷華州立大學(xué)[39]。


圖2 4WID-4WIS EV樣機(jī) (a) 豐田Fine-T;(b)日產(chǎn)PIVO3; (c)ROboMObil;(d) DFKIEO Smart 2; (e) 舍弗勒Mover;(f) 吉林大學(xué);(g)CUHK OK-1;(h) MIT Hiriko; (i)UTM;(j) 同濟(jì)大學(xué)
表1顯示了幾種4WID-4WIS EV樣機(jī)的性能分析。大多數(shù)樣機(jī)的轉(zhuǎn)向角范圍可達(dá)180°，有利于提高車輛的機(jī)動性。與高校設(shè)計的原型車相比，汽車公司開發(fā)的原型車具有更高的車速，更接近乘用車的性能要求。一些4WID-4WIS EV樣機(jī)可以實(shí)現(xiàn)簡單的自動駕駛功能，例如自動泊車。ROboMObil和DFKI EO Smart 2可以實(shí)現(xiàn)高級自主駕駛。
表1 4WID-4WIS EV樣機(jī)性能分析


2.3 4WID-4WIS EV的集成線控模塊
4WID-4WIS EV的關(guān)鍵部件是集成了轉(zhuǎn)向、驅(qū)動、制動和懸架系統(tǒng)的集成線控模塊。四個線控模塊構(gòu)成了4WID-4WIS EV的底盤。圖3展示了四種典型的線控模塊，其中前三個是成熟的產(chǎn)品樣機(jī)，（b）和（c）已應(yīng)用于Schaeffler Mover和ROboMObi。圖（d）是由作者自行開發(fā)的。


圖3 4WID-4WIS EV的集成線控模塊
表2展示了四種集成線控模塊的結(jié)構(gòu)分析情況。四個線控模塊的轉(zhuǎn)向執(zhí)行器具有類似的結(jié)構(gòu)，即伺服電機(jī)和減速器。但是，四個轉(zhuǎn)向執(zhí)行器的布置位置不同，即位于車輪上方（圖3a和b）、車輪內(nèi)部（圖3c）和車輪旁邊（圖3d）。由于轉(zhuǎn)向執(zhí)行器的布局位置不同，因此會產(chǎn)生不同的轉(zhuǎn)向范圍和控制問題。如果將轉(zhuǎn)向執(zhí)行器位于車輪上方，則可以實(shí)現(xiàn)零主銷偏移從而降低轉(zhuǎn)向阻力。但是會增加線控模塊垂直方向上的尺寸。如果將轉(zhuǎn)向執(zhí)行器位于輪車旁，則線控模塊垂直方向上的尺寸可以減小，但會帶來較大的轉(zhuǎn)向主銷偏移量，對轉(zhuǎn)向電機(jī)性能要求較高。如果轉(zhuǎn)向執(zhí)行器布置在車輪內(nèi)，則可以減小線控模塊垂直方向上的尺寸和轉(zhuǎn)向主銷偏移量，但會增大輪內(nèi)空間布局的難度。
表2 4WID-4WIS EV的集成線控模塊結(jié)構(gòu)分析


種線控模塊的執(zhí)行器均采用輪轂電機(jī)。Protean 線控模塊采用PD18輪轂電機(jī)，輸出的功率和轉(zhuǎn)矩是四種線控模塊中最高的。制動執(zhí)行器均采用液力制動和電機(jī)再生制動的混合制動系統(tǒng)。所采用的懸架系統(tǒng)可以分為燭式、縱臂式和雙叉臂式三種。相比于燭式懸架和縱臂式懸架，雙叉臂懸架有更好的橫向剛度和側(cè)傾剛度，有利于提升車輛在側(cè)向加速度較大的情況下的安全性。從表1可以看出，ROboMObil的設(shè)計速度100 km/h是所有原型車中是最大的。
2.4 轉(zhuǎn)向模式和切換邏輯


圖4 4WID-4WIS EV的轉(zhuǎn)向模式
（a）前輪轉(zhuǎn)向（b）后輪轉(zhuǎn)向（c）四輪轉(zhuǎn)向（d）斜向移動（e）橫向移動（f）原地轉(zhuǎn)向
如上所述，由于采用了線控模塊，每個車輪的轉(zhuǎn)向角都可以獨(dú)立控制。因此，4WID-4WIS EV比傳統(tǒng)車輛具有更多的轉(zhuǎn)向模式。如圖4所示，包括前輪轉(zhuǎn)向（FWS）、后輪轉(zhuǎn)向（RWS）、四輪轉(zhuǎn)向（4WS）、斜向移動、橫向移動和在狹小空間內(nèi)原地轉(zhuǎn)向[40]。主動四輪轉(zhuǎn)向除了可以提高汽車低速條件下的機(jī)動性，還可以改善高速時的操縱穩(wěn)定性[41,42]。
為了應(yīng)對不同工況，高效的轉(zhuǎn)向模式切換是十分必要的。同濟(jì)大學(xué)的陳辛波等基于轉(zhuǎn)向中心連續(xù)原理提出了一種轉(zhuǎn)向模式的切換邏輯，該方案可實(shí)現(xiàn)低速行駛時不停車的平穩(wěn)切換[43]。通過實(shí)車測試[44]，研究了FWS和RWS、RWS和4WS的切換邏輯。為了使模式切換過程中車輛動力學(xué)參數(shù)的突變和能量消耗達(dá)到最低，研究者們提出了B樣條曲線來設(shè)計切換軌跡，并用多目標(biāo)遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化[45]。陳辛波等基于4WID-4WIS EV的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)模型，設(shè)計并驗(yàn)證了轉(zhuǎn)向模式切換策略[46]。為了在高速條件下實(shí)現(xiàn)FWS和4WS之間的切換控制，設(shè)計了魯棒控制器[47]，旨在實(shí)現(xiàn)側(cè)偏角和橫擺角速度的平滑過渡。

3 4WID-4WIS EV的控制模型
該章節(jié)主要綜述了4WID-4WIS EV常用的控制模型，包括車輛動力學(xué)模型、車輛運(yùn)動學(xué)模型和路徑跟蹤模型。
3.1 車輛動力學(xué)模型
車輛動力學(xué)模型通常用于描述車輛高速條件下的動力學(xué)特性，主要通過牛頓定律推導(dǎo)。根據(jù)控制自由度的數(shù)量，車輛動力學(xué)模型有各種演變形式[48]。一個復(fù)雜的動力學(xué)模型可以精確地描述車輛的動力學(xué)特性。然而，由于復(fù)雜模型具有很強(qiáng)的非線性和耦合性，這將給控制器的設(shè)計帶來困難[49]。雖然可以通過一些假設(shè)來簡化車輛動力學(xué)模型，但在某些情況下假設(shè)條件是無效的。例如，線性輪胎模型的假設(shè)在極端條件[50]下是不成立的。
在車輛動力學(xué)控制方面，研究人員通?？紤]縱向運(yùn)動、橫向運(yùn)動、橫擺運(yùn)動和側(cè)傾運(yùn)動。圖5顯示了4WID-4WIS EV的動力學(xué)模型。根據(jù)圖5，四自由度車輛動力學(xué)模型可以用以下表示[51,52]：


其中，vx是縱向速度，β是側(cè)偏角，r是重心的橫擺角速度，?是側(cè)偏角。另外∑Fx是輪胎的總縱向力，∑Fy是輪胎側(cè)總側(cè)向力，∑Mz是橫擺力矩，∑Lx是側(cè)傾力矩。Fw是空氣阻力，F(xiàn)f是滾動阻力。m是汽車的質(zhì)量，ms是汽車的簧上質(zhì)量。Iz是橫擺慣性矩，Ixz是慣性積，Ix是側(cè)傾慣性矩。δi (i=fl,fr,rl,rr)是每個車輪的轉(zhuǎn)角（fl是左前輪，fr是右前輪，rl是左后輪，rr是右后輪）。Fxi和Fyi是每個輪胎的縱向力和側(cè)向力。k?是懸架的側(cè)傾剛度，b?是懸架的阻尼。?Mz是因左右車輪受力不同而產(chǎn)生的外部橫擺力矩。
其中，
是左右輪胎中心距。根據(jù)不同的控制目標(biāo)，上述的4自由度車輛模型可以被簡化成一個3自由度車輛模型或者2自由度車輛模型。


圖5 4WID-4WIS EV的動力學(xué)模型
方程組（2）表明車輛的動力學(xué)模型主要取決于輪胎的受力
和
。輪胎是車輛的一個關(guān)鍵部件，它的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和力學(xué)性能（垂向力、縱向力、側(cè)向力和回正力矩）對車輛的動態(tài)性能（行駛、操縱穩(wěn)定性和安全性）[53]有重大的影響。輪胎的力學(xué)性能主要受輪胎類型、側(cè)偏角、滑移率、速度等因素的影響。輪胎模型描述了車輪受力和影響因素之間的關(guān)系[54]。
輪胎模型主要分為三類：通過對輪胎的受力進(jìn)行簡化而得到理論模型和解析公式，通過分析和擬合輪胎受力特性試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，結(jié)合理論模型和試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚55]。大多數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突蛘甙虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ途哂斜硎竞唵?、便于計算和對特定輪胎擬合精度高的優(yōu)點(diǎn)，如魔術(shù)輪胎模型[56]、Dugoff輪胎模型[57]、UniTire模型[58]、Burckhardt輪胎模型[59]、HSRI輪胎模型等[60]。理論模型不需要對試驗(yàn)的參數(shù)進(jìn)行擬合，通用性較強(qiáng)，如Gim輪胎模型[61]、String輪胎模型[62]、Fiala輪胎模型[63]等。輪胎模型的選擇取決于所需要解決的實(shí)際車輛動力學(xué)問題，是需要更加精確的理論模型進(jìn)行建模還是需要面向?qū)嶋H工程應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/span>
為了降低控制器設(shè)計的復(fù)雜性，四輪車輛輪胎模型通常被簡化為一個單軌模型，如圖6所示。事實(shí)上，四個轉(zhuǎn)向控制變量減少到兩個。兩種模型的轉(zhuǎn)向角轉(zhuǎn)換關(guān)系均遵循阿克曼轉(zhuǎn)向幾何學(xué)[64]。


式中
和
分別表示前輪和后輪的轉(zhuǎn)角，
是軸距。


圖6 4WID-4WIS EV的單軌模型
3.2 車輛運(yùn)動學(xué)模型
車輛運(yùn)動學(xué)模型通常用于解決車輛在低速條件下的運(yùn)動規(guī)劃與控制問題，如自動泊車控制[65]。對于高速條件下車輛的運(yùn)動控制，車輛的動力學(xué)模型更加適用[66]。
4WID-4WIS EV的單軌運(yùn)動學(xué)模型如下[67]。


其中
是車輛的縱向加速度，（X,Y）是車輛的位置坐標(biāo)。
3.3 路徑跟蹤模型
根據(jù)目標(biāo)路徑的信息差異，即目標(biāo)位置的坐標(biāo)或者目標(biāo)路徑的曲率，路徑跟蹤模型可以分為兩種類型：一種是基于給定的
，X和Y，其目標(biāo)是使以下誤差最小化[68]。


其中
，
和
是目標(biāo)路徑的期望值。
第二種路徑跟蹤模型是根據(jù)目標(biāo)路徑的曲率信息推導(dǎo)出來的，如圖7所示。為了使車輛精確地跟蹤目標(biāo)路徑，路徑跟蹤問題等價于使橫擺角誤差
和側(cè)向偏移
最小化，如下所示[69]。


其中
是目標(biāo)路徑的曲率。


圖7 4WID-4WIS EV的路徑跟蹤模型

4 4WID-4WIS EV自動駕駛的控制
在本章節(jié)介紹4WID-4WIS EV的控制模型。綜述并討論了操縱穩(wěn)定性的控制算法和策略、防側(cè)翻和路徑跟蹤。最后介紹4WID-4WIS EV的主動容錯控制算法。
4.1 4WID-4WIS EV的控制框架
4WID-4WIS EV的控制框架分為兩個類型，即耦合控制框架[70]和解耦控制框架[71]，如圖8所示。在耦合控制框架中，縱向運(yùn)動控制和橫向運(yùn)動控制耦合，這就產(chǎn)生了多目標(biāo)控制，給控制算法的設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)。在解耦控制框架中，縱向運(yùn)動控制與側(cè)向運(yùn)動控制解耦，這減小了控制器設(shè)計的復(fù)雜性。


圖8 4WID-4WIS EV的控制框架
（a）耦合控制框架 （b）解耦控制框架
從圖8中我們發(fā)現(xiàn)耦合控制框架和解耦控制框架都由兩個級別組成。高級是控制器設(shè)計。根據(jù)路徑跟蹤、側(cè)向穩(wěn)定性、操縱性能、防側(cè)翻和速度跟蹤的控制目標(biāo)，來跟蹤各種參考目標(biāo)，如：目標(biāo)路徑、側(cè)偏角、橫擺角速度、側(cè)傾角和速度。在路徑跟蹤控制過程中，必須考慮各種控制約束。所有的控制算法都采用集成控制器設(shè)計，然后集成控制器將控制信號輸出到低級的控制系統(tǒng)，即分配層。
分配層次包括轉(zhuǎn)向角分配和扭矩分配。轉(zhuǎn)向角分配基于等式（4）。扭矩分配算法用于調(diào)整總縱向力 Fx 和外部橫擺力矩 DMz，即直接橫擺力矩控制 (DYC)。已經(jīng)研究了各種扭矩分配算法，包括直接分配方法[72]、仿射控制分配[73]、序列最小二乘法[74]、加權(quán)最小二乘法[75]、動態(tài)分配[76]、模型預(yù)測控制 (MPC)[77]等。扭矩分配后，將計算出四個車輪的目標(biāo)驅(qū)動/制動扭矩。
最后，分配級別將四個車輪的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角和扭矩輸出到 4WID-4WIS EV控制系統(tǒng)。對于閉環(huán)控制，車輛的運(yùn)動狀態(tài)和位置信息將反饋給集成控制器和速度控制器。由于4WID-4WIS技術(shù)的應(yīng)用，4WID-4WIS EV動態(tài)控制有四種控制策略，即主動前轉(zhuǎn)向（AFS）、AFS+DYC、4WS和4WS+ DYC，如表3所示?；谶@些控制策略，4WID-4WIS 電動汽車在路徑跟蹤、操縱穩(wěn)定性和側(cè)翻預(yù)防方面與傳統(tǒng)車輛相比有著卓越的駕駛性能。
表3 4WID-4WIS EV的控制策略


4.2 操縱穩(wěn)定性控制
車輛的操縱穩(wěn)定性控制被定義為跟蹤所需的側(cè)滑角和偏航率[78]。對于傳統(tǒng)的 FWS 車輛，只能控制前輪轉(zhuǎn)向角。在高速條件下進(jìn)行轉(zhuǎn)向操縱時，前輪胎橫向力可能進(jìn)入飽和區(qū)，無法提供足夠的力來保證車輛的橫向穩(wěn)定性[79]。對于4WID-4WIS EV控制系統(tǒng)，由于可以獨(dú)立控制每個車輪的制動和驅(qū)動扭矩，因此可以輕松實(shí)現(xiàn)DYC。因此，外部橫擺力矩可以彌補(bǔ)輪胎側(cè)向力的不足，增加操縱穩(wěn)定性。在[80]中，提出了一種基于 BP-PID 控制器的多模型控制系統(tǒng)，用于通過 DYC 提高橫向穩(wěn)定性。在 [81] 中，設(shè)計了一種基于校正 LQR 的新型 DYC 控制算法來實(shí)現(xiàn)車輛動態(tài)穩(wěn)定性控制?；诨瑒幽Ｐ涂刂疲⊿MC），提出了一種基于DYC 的分層控制策略，以提高行駛極限時的橫向穩(wěn)定性[82]。通過相平面法計算穩(wěn)定性邊界，設(shè)計了一種新的可擴(kuò)展協(xié)調(diào)控制器來提高行駛穩(wěn)定性和操縱性能，可以在AFS和DYC之間找到最佳平衡點(diǎn)[83]。為了增強(qiáng)橫向穩(wěn)定性，將一種結(jié)構(gòu)改進(jìn)的魯棒內(nèi)模控制方法應(yīng)用于AFS+DYC的集成控制器設(shè)計[84]?？刂茍D如圖 9 所示。


圖9 AFS+DYC控制系統(tǒng)的控制圖
與DYC相比，4WS技術(shù)更容易實(shí)現(xiàn)零側(cè)滑角。同時，不需要處理外部橫擺力矩和總縱向力的分配[85]。在[86]中，線性參數(shù)變化（LPV）模型用于簡化非線性模型，解耦控制應(yīng)用于速度跟蹤控制和操縱穩(wěn)定性控制。在[87]中，考慮到速度變化時的運(yùn)動，LPV 控制器被設(shè)計用于 4WS 的操縱穩(wěn)定性控制。此外，針對 4WS 車輛提出了對角線解耦（ADD）控制的衰減，這在解決不確定性和干擾方面表現(xiàn)出良好的魯棒性 [88]。在[89]中，提出了一種內(nèi)部模型控制（IMC）策略來解決穩(wěn)定性控制系統(tǒng)的非線性問題。此外，采用多輸入多輸出 (MIMO) IMC 進(jìn)行車輛穩(wěn)定性控制[90]。在[91]中，一種操縱修正方法被應(yīng)用于4WS車輛的操縱穩(wěn)定性控制?；赟MC，分散控制算法對任意橫向擾動具有魯棒性，并且可以保證車輛收斂到參考橫擺率和零側(cè)滑[92]。由于魯棒控制具有處理參數(shù)不確定性、外部擾動和傳感器噪聲強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，許多研究人員對魯棒控制進(jìn)行了研究，并將其應(yīng)用于4WS車輛的操縱穩(wěn)定性控制當(dāng)中，包括H2控制、
控制和
綜合控制 [93-96]。在[97]中，H2/
混合魯棒控制器被設(shè)計用于穩(wěn)定性控制。在[98]中，具有
性能的預(yù)補(bǔ)償解耦控制應(yīng)用于縱向運(yùn)動控制和操縱穩(wěn)定性控制。在[99]中，使用綜合魯棒控制器提高了操縱穩(wěn)定性和系統(tǒng)魯棒性。在[100]的車輛模型中考慮了參數(shù)的變化，并且
-綜合控制器是為 4WS 設(shè)計的。雖然魯棒控制方法在處理參數(shù)擾動方面表現(xiàn)出很強(qiáng)的魯棒性，但大范圍的擾動會應(yīng)用到高階控制器，這給硬件帶來了大量的計算。我們需要在控制器設(shè)計中找到控制性能和計算效率之間的良好平衡。
憑借 4WS 和 DYC 的優(yōu)勢，4WS 和 DYC 的組合為 4WID-4WIS 電動汽車提供了卓越的操縱穩(wěn)定性[101]。在[102,103]中，設(shè)計了兩個前饋和反饋控制器，通過4WS和DYC的集成控制實(shí)現(xiàn)零側(cè)滑角和目標(biāo)偏航率跟蹤。在[104]中，將穩(wěn)健的
控制方法應(yīng)用于4WS 和DYC 的協(xié)調(diào)控制，以提高極端條件下的操縱穩(wěn)定性。在[105]中，模糊控制理論被用來設(shè)計4WS+DYC的反饋控制器，以提高高速條件下的橫向穩(wěn)定性。為了獲得增益調(diào)度控制器，LPV 系統(tǒng)與
最優(yōu)控制理論相結(jié)合，用于 4WS 和 DYC 的操縱穩(wěn)定性控制器設(shè)計[106]。此外，考慮到輪胎非線性，4WS和DYC控制與主動懸架控制相結(jié)合，以提高操縱穩(wěn)定性和乘坐舒適性[107]。與AFS相比，4WS和DYC的協(xié)同控制可以提高AV在極端條件下的主動安全性。
4.3 翻車預(yù)防控制
雖然操縱穩(wěn)定性控制可以在限制行駛條件下提高橫向行駛安全，但對于一些大尺寸車輛，例如卡車和公共汽車，有必要考慮側(cè)翻預(yù)防性能[108]。側(cè)翻預(yù)防控制通常與操縱穩(wěn)定性控制一起考慮[109]。側(cè)翻指數(shù)（RI）通常用作防側(cè)翻的控制性能指標(biāo)。在 [110] 中，提出了一種RI算法來評估側(cè)翻效應(yīng)，基于RI算法和側(cè)傾狀態(tài)估計器設(shè)計了側(cè)傾狀態(tài)估計器，并設(shè)計了集成的側(cè)翻緩解控制器，以達(dá)到在不損失車輛橫向損失的情況下降低側(cè)翻危險的目的。此外，提出了一種多側(cè)翻指數(shù)（MRI）最小化方法來實(shí)現(xiàn)重型鉸接式車輛的主動側(cè)翻預(yù)防控制[111]。
不同的控制算法被設(shè)計用于側(cè)翻預(yù)防控制。在[112]中，線性二次靜態(tài)輸出反饋（LQSOF）方法應(yīng)用于預(yù)防車輛側(cè)翻的預(yù)覽控制器設(shè)計。在[113]中，設(shè)計了一種非線性控制策略，可以在防止側(cè)翻的同時保證操縱穩(wěn)定性。在[114,115]中，設(shè)計了脈沖轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和液壓機(jī)械脈沖轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，將操縱穩(wěn)定性控制和側(cè)翻預(yù)防控制集成在一起。在 [116] 中，線性時變 (LTV) MPC 應(yīng)用于集成控制器設(shè)計，可以通過 4WS 技術(shù)提高橫向穩(wěn)定性、操控性能和側(cè)翻預(yù)防。在[117]中，模糊SMC方法應(yīng)用于4WS車輛的車輛動態(tài)控制，可以增強(qiáng)動態(tài)響應(yīng)并處理系統(tǒng)非線性。在 [118] 中，為 4WS 車輛提出了一種新型的分層控制，它使用分?jǐn)?shù) SMC 來獲得良好的魯棒性，控制系統(tǒng)框圖如圖 10 所示。雖然SMC 在處理系統(tǒng)非線性方面表現(xiàn)出良好的性能，但控制器抖動仍然是該應(yīng)用的關(guān)鍵問題。
圖10 118文獻(xiàn)中的4WS控制系統(tǒng)控制框圖
此外，通常將 4WS 和 DYC 結(jié)合使用以提高防側(cè)翻性能。使用 4WS 和 DYC 技術(shù)，提出了一種帶轉(zhuǎn)向的集成動態(tài)控制（IDCS）系統(tǒng)，以通過模糊邏輯提高操縱穩(wěn)定性和側(cè)翻預(yù)防性能[119]。在[120]中，設(shè)計了一個切換式 MPC 控制器，通過主動轉(zhuǎn)向控制和主動差速制動控制實(shí)現(xiàn)側(cè)翻預(yù)防?；赟MC方法，提出了一種集成主動轉(zhuǎn)向控制和驅(qū)動/制動力分配的分層協(xié)調(diào)控制算法，可以提高操縱穩(wěn)定性和防側(cè)翻性能[121]。
4.4 路徑跟蹤控制
路徑跟蹤控制是自動駕駛汽車的主要控制任務(wù)[122]。因此，近年來得到了廣泛的研究，設(shè)計了各種控制算法。在[123]中，DYC 用于提高路徑跟蹤性能，并將穩(wěn)健的
控制方法應(yīng)用于 DYC 控制器設(shè)計。在[124]中，提出了一種基于DYC的耦合控制框架，并且速度跟蹤控制和路徑跟蹤控制都與LTV MPC一起考慮。在[125]中，基于LQR技術(shù)，4WS和DYC都被用來提高路徑跟蹤性能。為了提高路徑跟蹤控制器的魯棒性，使用反推SMC理論[126]為4WID-4WIS農(nóng)業(yè)機(jī)器人車輛設(shè)計了一個魯棒的路徑跟蹤控制器。為了提高反步 SMC 的控制精度，將前饋和反步 SMC 相結(jié)合的綜合方法應(yīng)用于 4WID-4WIS EV 的路徑跟蹤控制[127]。在 [128] 中，四輪 SMC 轉(zhuǎn)向控制器設(shè)計用于 4WID-4WIS EV 的路徑跟蹤。同時，縱向速度控制器采用SMC方法設(shè)計。
對于低速的自動駕駛考慮路徑跟蹤控制就足夠了，但是隨著車速的提高，車輛的操縱穩(wěn)定性和防側(cè)翻問題就越來越突出。路徑跟蹤問題需要與高速條件下的操縱穩(wěn)定性問題一同考慮，尤其是在極端條件下。與傳統(tǒng)車輛相比，4WID-4WIS EV有更多的控制自由度，因此更容易實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤和操縱穩(wěn)定性的集成控制。文獻(xiàn)[130]中將一種LQR反饋控制器應(yīng)用于4WS高速緊急避障條件下的路徑跟蹤。除了路徑跟蹤問題，也考慮了操縱穩(wěn)定性的控制問題。然而LQR方法對系統(tǒng)非線性和不確定性具有較差的魯棒性。文獻(xiàn)[131]通過集成AFS和DYC設(shè)計了具有魯棒性的LQR控制器用于路徑跟蹤?；赟MC理論，設(shè)計了4WS車輛的自動路徑跟蹤控制器，該控制器對于處理轉(zhuǎn)向功率擾動、路徑半徑波動、橫向風(fēng)擾動等系統(tǒng)不確定性具有很強(qiáng)的魯棒性。文獻(xiàn)[133]將哈密頓能量函數(shù)控制理論應(yīng)用于4WS+DYC控制系統(tǒng)的路徑跟蹤和側(cè)向穩(wěn)定性控制。除此之外，將魯棒控制器應(yīng)用在集成4WS+DYC控制系統(tǒng)不僅可以提高路徑跟蹤性能和操縱穩(wěn)定性，而且對參數(shù)擾動也具有較好的魯棒性?？刂茍D如圖11所示。
圖11 文獻(xiàn)134中集成4WS+DYC控制系統(tǒng)的控制圖
此外，MPC被廣泛地應(yīng)用于AV的路徑跟蹤控制[135]。文獻(xiàn)[136]基于MPC設(shè)計了一種耦合控制框架，綜合考慮了速度跟蹤控制，操縱穩(wěn)定性控制和路徑跟蹤控制。此外，估計了道路附著系數(shù)以提高控制精度?；诜蔷€性4WS車輛模型，文獻(xiàn)[137]通過非線性模型預(yù)測控制（NMPC）設(shè)計了一種綜合考慮操縱穩(wěn)定性和路徑跟蹤的集成控制器。盡管MPC相較于其他控制算法有更好的控制精度，但是實(shí)時優(yōu)化給硬件帶來了巨大的計算量。
最后，表4總結(jié)了4WID-4WIS EV的各種控制實(shí)例?？梢园l(fā)現(xiàn)，2自由度單軌模型是對4WID-4WIS EV最常用的控制模型。如果考慮縱向運(yùn)動控制和防側(cè)翻控制，則需要另一個控制自由度，這就產(chǎn)生了3自由度控制模型。為了提高操縱穩(wěn)定性，防側(cè)翻性能和路徑跟蹤性能，不同的控制策略如AFS+DYC,4WS和4WS+DYC等在4WID-4WIS EV的動態(tài)控制中廣泛應(yīng)用。而且，LQR、SMC、魯棒控制和MPC是4WID-4WIS EV最常用的控制算法。LQR只能解決線性系統(tǒng)，SMC和魯棒控制對于解決系統(tǒng)不確定性和擾動有很好的魯棒性，但是它們的控制性能非常容易受到模型精度的影響。憑借模型預(yù)測和實(shí)時優(yōu)化，MPC可以實(shí)現(xiàn)精確控制，但是實(shí)時優(yōu)化會給硬件帶來巨大的計算量。仿真、硬件在環(huán)（HIL）測試和道路測試是三種算法驗(yàn)證的方法?？梢园l(fā)現(xiàn)，大多數(shù)論文都是通過仿真來評價控制算法。只有很少的論文進(jìn)行了道路試驗(yàn)。一個很重要的原因是4WID-4WIS EV所應(yīng)用的技術(shù)還不夠成熟，尤其是X-by-wire技術(shù)，其可靠性和安全性不能完全保證。道路測試涉及到一定的安全風(fēng)險。
表4 不同控制實(shí)例的總結(jié)
其中HS、PT、RP、VC分別為操作穩(wěn)定性、軌跡跟蹤、防止翻車、速度控制的縮寫
4.5 主動容錯控制
雖然X-by-wire模塊可以為4WID-4WIS電動汽車帶來多種控制策略和轉(zhuǎn)向模式，有利于提高駕駛性能。但是一旦其中一個X-by-wire模塊出現(xiàn)故障，就會增加車輛不穩(wěn)定的風(fēng)險[138]。為了解決這個問題，主動容錯控制算法得到廣泛研究[139]。
文獻(xiàn)[140]設(shè)計了一種基于MPC的容錯控制系統(tǒng)，其中一個MPC用于容錯控制，而另一個MPC作為觀測器對執(zhí)行器故障進(jìn)行評估和補(bǔ)償。在文獻(xiàn)[141]中提出了一種基于模糊邏輯和MPC的多重的基于模型容錯控制系統(tǒng)。在文獻(xiàn)[142]中，采用雙環(huán)SMC來處理輪轂電機(jī)故障。在文獻(xiàn)[143]中，設(shè)計了一種自適應(yīng)SMC容錯控制器。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[144]將改進(jìn)SMC應(yīng)用到4WID-4WIS電動汽車的主動容錯控制中，其中轉(zhuǎn)向幾何根據(jù)故障車輪所在位置重新安排。在文獻(xiàn)[145]中，憑借自適應(yīng)快速終端SMC設(shè)計了一種魯棒自適應(yīng)容錯控制方案。此外，博弈論也被應(yīng)用到主動容錯控制中。在文獻(xiàn)[146]中，通過微分對策設(shè)計了一種基于合作博弈的執(zhí)行器容錯控制策略。此外，文獻(xiàn)[147]結(jié)合反饋線性化和合作博弈論設(shè)計容錯控制器。為了提高容錯控制器的魯棒性，文獻(xiàn)[148]設(shè)計了一種與模型無關(guān)的自校正容錯控制框架，可以加強(qiáng)不同故障條件下縱向和側(cè)向跟蹤能力。
為了改善監(jiān)控車輛狀態(tài)的性能，文獻(xiàn)[149]設(shè)計了一種故障檢測和診斷算法來監(jiān)視車輛狀態(tài)并且提供包含控制器錯誤信息的反饋。在文獻(xiàn)[150]中，設(shè)計了一種主動容錯控制框架，包含基線控制器、一組可重構(gòu)控制器、故障檢測和診斷機(jī)制和決策機(jī)制。
此外，在文獻(xiàn)[151]中，控制分配方法已被廣泛用于實(shí)現(xiàn)4WID-4WIS電動汽車的主動容錯控制。在文獻(xiàn)[152]中，提出了一種定向輪胎力分配算法以解決轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在路徑跟蹤過程中的故障。在文獻(xiàn)[29]中，介紹了一種基于偽逆矩陣的控制分配方法來實(shí)現(xiàn)力和力矩的解耦?；贚PV框架，文獻(xiàn)[153]將重構(gòu)控制應(yīng)用于轉(zhuǎn)矩分配，即使在線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)發(fā)生故障時也可以實(shí)現(xiàn)速度和路徑跟蹤。在文獻(xiàn)[154]中，基于故障檢測和診斷模塊，設(shè)計了一種可重構(gòu)控制分配器，將廣義力/力矩最優(yōu)化地分配給四個輪子。
5 4WID-4WIS EV的挑戰(zhàn)與展望
盡管4WID-4WIS EV相較于傳統(tǒng)的車輛有更加卓越的性能，但是一些與機(jī)械和控制相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)問題還沒有得到解決，這阻礙了其商業(yè)化應(yīng)用。
第一個挑戰(zhàn)是4WID-4WIS EV的高成本。由于X-by-wire模塊的應(yīng)用，4WID-4WIS EV 中要用到12個控制執(zhí)行器。與傳統(tǒng)的集中控制式車輛相比，更多的執(zhí)行器會導(dǎo)致更高的成本。因此，成本的降低是首要考慮的。X-by-wire模塊的高度集成化設(shè)計和可重構(gòu)底盤的概念是很好的解決方案。通過高度集成化的X-by-wire模塊，可以根據(jù)不同需求，使用不同數(shù)量的X-by-wire模塊重構(gòu)底盤，并且應(yīng)用到不同的自主移動平臺，例如，四個X-by-wire模塊可構(gòu)成自動乘用車，而八個X-by-wire模塊可組成自動卡車。一旦任務(wù)完成，X-by-wire模塊將被拆分，并為下一次任務(wù)做好重組準(zhǔn)備。
第二個挑戰(zhàn)是集成化X-by-wire模塊的機(jī)械結(jié)構(gòu)和集成技術(shù)不成熟，特別是在處理極端條件方面。從集成X-by-wire模塊的文獻(xiàn)綜述中可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)X-by-wire模塊采用簡單的懸架結(jié)構(gòu)，不足以承受巨大的側(cè)向力。因此，現(xiàn)有的4WID-4WIS EV只能在普通的條件下行駛，不能處理嚴(yán)峻和極端的條件。因此有必要為4WID-4WIS EV的未來應(yīng)用設(shè)計先進(jìn)實(shí)用的X-by-wire模塊。
第三個挑戰(zhàn)是X-by-wire技術(shù)的可靠性。相比于傳統(tǒng)的機(jī)械系統(tǒng)，X-by-wire技術(shù)的可靠性和安全性較差，通常是不可靠的。因?yàn)?WID-4WIS EV有12個涉及轉(zhuǎn)向、驅(qū)動和制動的控制執(zhí)行器，執(zhí)行器的故障可能性仍是一個關(guān)鍵問題。另外，考慮到X-by-wire技術(shù)，尤其是線控轉(zhuǎn)向技術(shù)不是一個成熟的技術(shù)，因此有必要設(shè)計有效的主動容錯控制系統(tǒng)來保證系統(tǒng)功能安全性。
最后的挑戰(zhàn)是控制技術(shù)，對于具有非線性MIMO控制系統(tǒng)的4WID-4WIS EV，用簡單的控制算法來處理參數(shù)的不確定性、外部干擾和傳感器噪聲是不容易的，例如PID控制。
6 總結(jié)
以底盤配置和控制技術(shù)為重點(diǎn)，本文對4WID-4WIS EV進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述和展望。介紹了各種4WID-4WIS EV樣機(jī)和集成化X-by-wire模塊。比較并分析了不同的底盤配置和機(jī)械結(jié)構(gòu)。此外，討論了4WID-4WIS EV的轉(zhuǎn)向方式和轉(zhuǎn)換邏輯?？偨Y(jié)了4WID-4WIS EV常用的控制模型，包括運(yùn)動學(xué)模型、動力學(xué)模型和路徑跟蹤模型。通過不同的控制模型，可以實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)，包括操縱穩(wěn)定性控制、防側(cè)翻控制、路徑跟蹤控制和主動容錯控制。對于不同的控制目標(biāo)，綜述并分析了控制算法。最后，對于4WID-4WIS EV的開發(fā)和應(yīng)用提出了一些挑戰(zhàn)和展望，包括成本、機(jī)械設(shè)計、控制技術(shù)等。
作者貢獻(xiàn)：起草初稿, P .H.; 寫作——評論與編輯, X.C. 兩位作者都已閱讀并同意手稿的出版版本。
撥款：本研究由國家重點(diǎn)R&D項(xiàng)目資助，（批準(zhǔn)編號2018YFB0104802）。
利益沖突：作者聲明沒有利益沖突。

參考文獻(xiàn)





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