本发明涉及汽车驱制动控制，具体涉及一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法。
背景技术：
1、目前电动汽车是汽车行业研究的热点及重点，而全矢量动力底盘汽车是电动汽车中着重研究的一种，其具有四轮可以独立驱动、制动的优势，同时也能更好控制各轮的轮胎纵向力，以对车辆进行经济性优化及横摆稳定性控制。并且当出现失效情况时，对各个电机及制动器的精准控制能更好地减小失效带来的危害和损失。
2、在车辆行驶过程中若突然出现驱动、制动失效的情况不及时进行容错控制将会严重影响行车安全性，但全矢量动力底盘汽车现有的经济性优化或稳定性控制策略一般都只针对正常行驶状态下的车辆进行设计，针对上述失效情况下的容错控制策略相关的研究较少；而现有的失效情况下的容错控制策略大多仅针对单一驱动失效或者制动失效，没有充分融合驱制动整体协同，具有局限性，影响车辆操作稳定性以及行驶安全性。
3、比如有的失效情况下的容错控制策略如下：
4、专利201910126899.4公开的一种分布式驱动电动汽车的驱动系统容错控制策略，在上层控制通过滑模变结构控制策略，计算得到期望横摆力矩；下层控制通过滑模变结构控制结合期望横摆力矩，计算出车轮力矩的分配，对正常工作的车轮进行力矩重分配，保证车辆的行驶稳定。但仍具有如下不足：上层计算和下层分配都采用滑模算法，对算力要求高；对于失效后的转矩重构表述方法过于简单，仅给出单轮失效后的控制方法，没有考虑多种失效情况；仅表达了驱动部分失效的控制方法，没有制动系统的表达。
5、专利202010662004.1公开的基于失效状态的分布式驱动电动汽车驱动系统控制方法，对分布式驱动电动汽车驱动系统的失效情况进行分类研究，根据相应的失效转矩再分配控制策略，对失效控制进行了进一步细化；但仍具有如下不足：未提及未失效状态下的策略表达，仅关注了驱动失效状态下的应对策略，并且仅表达了驱动部分失效的控制方法，没有制动系统的表达。
6、专利201711285373.8公开的一种轮毂电机驱动汽车机电液冗余制动系统及控制方法，优先利用轮毂电机进行再生制动，电子机械式制动系统用于行车制动补偿和驻车制动，液压制动系统用于失效补偿，三套制动系统协同，综合路面条件和动力电池状态，判断制动模式，求解总制动力矩需求，合理分配四轮制动力矩，由轮毂电机控制器、电子机械式制动系统控制器、电动机械制动助力器协同进行制动控制，共同达到制动目标并保障行车稳定性；但仍具有如下不足：仅表达了制动部分失效的控制方法，没有驱动系统的表达；未考虑制动器失效下的控制策略；实时监测状态后实时计算的制动力矩分配形式对算力要求高。
7、可见，现有的针对全矢量动力底盘汽车的控制策略无法在汽车驱制动出现异常时进行有效控制同时也未考虑控制过程的算力过大可能会导致控制出现时滞的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，解决现有全矢量动力底盘汽车的驱制动控制策略考虑不够全面并且无法以较低的算力确定控制策略的问题。
2、一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，包括分层控制方法以及智能进化方法，
3、所述分层控制方法包括根据车辆行驶信息计算期望力矩，再根据车辆状态采用规则与查表结合的方式选择相应的力矩分配策略分配期望力矩，所述车辆状态包括驱动状态以及制动状态，所述驱动状态包括驱动正常以及驱动失效，所述制动状态包括制动正常和制动失效，所述期望力矩包括期望纵向力矩和期望横摆力矩；
4、所述智能进化方法包括根据分层控制方法控制过程的相关信息包括车辆行驶信息以及相应确定的力矩分配策略制作数据集对神经网络模型进行训练得到策略生成器，所述策略生成器可根据车辆行驶信息直接输出期望力矩及力矩分配策略对车辆进行控制；
5、所述分层控制方法和智能进化方法交替使用。
6、并且，同时考虑驱动状态和制动状态，相较于单一的驱动控制和制动控制，所能应对的范围更全面，所生成的策略也更完善。
7、进一步地，所述交替使用指在第一切换时机切换为智能进化方法，在第二切换时间切换为分层控制方法，所述第一切换时机指策略生成器输出期望力矩和力矩分配策略的准确率达到预期，所述第二切换时机指采用智能进化方法后车辆行驶里程或时长达到阈值。
8、先利用分层控制方法对车辆进行控制，在保证控制精度的同时实现数据采集训练，待获取到足够的数据后训练生成合格的策略生成器，即可直接用策略生成器代替复杂的策略确定过程，快速及时生成相应策略，降低算力消耗；当车辆行驶里程数达到一定数值，此时车辆本身状态发生改变，原有的策略生成器生成策略的准确率将有所下降，此时重新启用分层控制方法对车辆进行控制，再次收集数据集训练策略生成器，直到策略生成器生成的策略准确率达到预期水平，则重新启用策略生成器，以此往复，从而在保证车辆行驶稳定性、安全性的同时尽量降低生成容错策略的算力要求。
9、进一步地，当制动正常时，采用制动转矩分配map将期望力矩分配到制动执行器，所述制动执行器包括电制动执行器和液压制动执行器，所述制动转矩分配map的分配规则为：若电制动执行器满足期望力矩则采用纯电制动，若电制动执行器无法满足期望力矩则利用液压制动执行器弥补电制动执行器不足的部分。
10、进一步地，当制动失效时，采用制动转矩分配规则将期望力矩分配到制动执行器，所述制动执行器包括电制动执行器和液压制动执行器，所述制动转矩分配规则为：若电制动执行器中前轴或后轴出现电制动器失效，则采用未出现失效的轴对应的电制动器以及液压制动执行器进行制动，若前轴与后轴均出现电制动器失效，则完全由液压制动执行器进行制动；若液压制动执行器中前轴或后轴出现液压制动器失效，则采用未出现失效的轴对应的液压制动器以及电制动执行器进行制动，若前轴与后轴均出现液压制动器失效，则完全由电制动执行器进行制动，若电制动执行器不足以提供期望力矩则降低车速以减小制动需求力矩并停车。
11、进一步地，当驱动正常时，采用驱动转矩分配map对期望力矩进行分配，所述驱动转矩分配map形成过程如下：
12、定义扭矩分配系数λ：
13、
14、式中，td为期望力矩，tfl、tfr为分配到左前轮、右前轮的转矩，trl、trr为分配到左后轮、右后轮的转矩，λ为前后轴转矩分配系数；
15、当λ＝0时，表示后轮驱动，λ＝1时，表示前轮驱动，得到总的驱动效率如下式所示:
16、
17、式中，ηfl(tfl，n*)为左前轮转矩tfl在转速n*下的前轮效率，ηfr(tfr，n*)为转矩tfr在转速n*下的右前轮效率，ηrl(trl，n*)为转矩trl在转速n*下的左后轮效率，ηrr(trr，n*)为转矩trr在转速n*下的右后轮效率，η为车辆总的驱动效率，td为驾驶员期望转矩，ηfl、ηfr、ηrl、ηrr分别为左前、右前、左后、右后车轮电机转速；
18、根据上述公式进行遍历循环计算，得到不同总期望力矩与电机转速之间效率最优的扭矩分配系数为λ，即得到由期望力矩td、电机转速作为输入，扭矩分配系数为λ作为输出的驱动转矩分配map。
19、进一步地，当驱动失效时，先判断失效位置再根据既定规则进行处理，所述驱动失效的失效位置包括单电机失效、同轴双电机失效、同侧双电机失效、异轴异侧双电机失效及三电机失效，若失效位置为单电机失效或同轴双电机失效，则由未出现失效的轴对应的电机提供期望力矩，若失效位置为异轴异侧双电机失效，则由未失效的电机提供期望力矩，若失效位置为同侧双电机失效或三电机失效，则由未失效的电机提供期望力矩，同时保持单个未失效电机的输出力矩小于标定值，以保证车辆低速行驶，避免左右力矩不平衡影响安全性。
20、进一步地，所述策略生成器包括力矩生成模块和力矩分配模块，所述力矩生成用于直接输出期望力矩，所述力矩分配模块用于直接根据期望力矩和车辆状态确定力矩分配策略；
21、针对力矩生成模块，其状态空间及执行动作可以定义为：
22、
23、式中，α为加速踏板信号，β为制动踏板信号，fx为期望纵向力矩，δm为期望横摆力矩；是纵向车速；vy是侧向车速；ωz是横摆角速度；
24、针对力矩分配模块，其状态空间及执行动作可以定义为：
25、
26、式中，etij(i＝1，2；j＝1，2)为四个电机状态，ebij(i＝1，2；j＝1，2)为四个液压制动器状态，ttij(i＝1，2；j＝1，2)为输出到四个电机的转矩指令，tbij(i＝1，2；j＝1，2)为输出到四个液压制动器的制动力矩指令。
27、进一步地，所述期望纵向力矩计算过程中以期望速度作为控制目标，所述期望横摆力矩计算过程中以横摆角速度和质心偏转角作为控制目标，期望横摆力矩的由车身姿态决定，当车辆无失稳时，则期望横摆力矩为0，此时期望力矩即为期望纵向力矩；当车辆有失稳趋势时，则此时期望力矩同时包括期望驱动转矩和期望横摆力矩。
28、进一步地，所述车辆行驶信息包括车辆位姿传感器反馈的车辆运行状态和驾驶员操作信号即高阶智能驾驶指令包括加速踏板信号及制动踏板信号。
29、进一步地，所述分层控制方法包括上层控制及下层控制，所述上层控制包括根据车辆驾驶信息计算期望力矩；所述下层控制包括判断驱动执行器或制动执行器的状态，再根据状态采用规则与查表结合的方式选择相应的力矩分配策略分配期望力矩。
30、本发明的有益效果包括：
31、(1)将全矢量动力底盘汽车驱动系统执行器及制动系统执行器协同纳入考虑，相较于目前现有的基于规则的驱动、制动故障处理方法或是单独的驱动稳定性控制策略更完善更全面。
32、(2)可以在融入驱制动失效容错控制的前提下综合考虑车辆驱动经济性、车辆稳定性、制动回收能量利用效率、制动平顺性。
33、(3)采用规则与map查表结合的方式控制策略，节省算力的同时保障车辆全生命周期运行过程中的经济性、安全性和稳定性。
34、(4)运用智能进化方法训练上下层执行器神经网络，实现了基于车辆状态到指令输出的强化学习控制，最大程度简化了控制系统“信号采集-计算处理-输出执行”等环节，尤其是计算处理环节的迟滞效应，提高了控制效率和精度；
1.一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，包括分层控制方法以及智能进化方法，
2.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，所述交替使用指在第一切换时机切换为智能进化方法，在第二切换时间切换为分层控制方法，所述第一切换时机指策略生成器输出期望力矩和力矩分配策略的准确率达到预期，所述第二切换时机指采用智能进化方法后车辆行驶里程或时长达到阈值。
3.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，当制动正常时，采用制动转矩分配map对期望力矩进行分配，所述制动执行器包括电制动执行器和液压制动执行器，所述制动转矩分配map的分配规则为：若电制动执行器满足期望力矩则采用纯电制动，若电制动执行器无法满足期望力矩则利用液压制动执行器弥补电制动执行器不足的部分。
4.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，当制动失效时，采用制动转矩分配规则将期望力矩分配到制动执行器，所述制动执行器包括电制动执行器和液压制动执行器，所述制动转矩分配规则为：若电制动执行器中前轴或后轴出现电制动器失效，则采用未出现失效的轴对应的电制动器以及液压制动执行器进行制动，若前轴与后轴均出现电制动器失效，则完全由液压制动执行器进行制动；若液压制动执行器中前轴或后轴出现液压制动器失效，则采用未出现失效的轴对应的液压制动器以及电制动执行器进行制动，若前轴与后轴均出现液压制动器失效，则完全由电制动执行器进行制动，若电制动执行器不足以提供期望力矩则降低车速以减小制动需求力矩并停车。
5.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，当驱动正常时，采用驱动转矩分配map将期望力矩分配到制动执行器，所述驱动转矩分配map形成过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，当驱动失效时，先判断失效位置再根据既定规则进行处理，所述驱动失效的失效位置包括单电机失效、同轴双电机失效、同侧双电机失效、异轴异侧双电机失效及三电机失效，若失效位置为单电机失效或同轴双电机失效，则由未出现失效的轴对应的电机提供期望力矩，若失效位置为异轴异侧双电机失效，则由未失效的电机提供期望力矩，若失效位置为同侧双电机失效或三电机失效，则由未失效的电机提供期望力矩，同时保持单个未失效电机的输出力矩小于标定值。
7.根据权利要求1所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，所述策略生成器包括力矩生成模块和力矩分配模块，所述力矩生成用于直接输出期望力矩，所述力矩分配模块用于直接根据期望力矩和车辆状态确定力矩分配策略；
8.根据权利要求1-7任一项所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，所述期望纵向力矩计算过程中以期望速度作为控制目标，所述期望横摆力矩计算过程中以横摆角速度和质心偏转角作为控制目标，期望横摆力矩的由车身姿态决定，当车辆无失稳时，则期望横摆力矩为0，此时期望力矩即为期望纵向力矩；当车辆有失稳趋势时，则此时期望力矩同时包括期望驱动转矩和期望横摆力矩。
9.根据权利要求1-7任一项所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，所述车辆行驶信息包括车辆位姿传感器反馈的车辆运行状态和驾驶员操作信号即高阶智能驾驶指令包括加速踏板信号及制动踏板信号。
10.根据权利要求1-7任一项所述的一种全矢量动力底盘汽车驱制动冗余协同控制方法，其特征在于，所述分层控制方法包括上层控制及下层控制，所述上层控制包括根据车辆驾驶信息计算期望力矩；所述下层控制包括判断驱动执行器或制动执行器的状态，再根据状态采用规则与查表结合的方式选择相应的力矩分配策略分配期望力矩。
