Collaborative control of path tracking and roll stability in intelligent commercial vehicle: A minimax robust regulator based on Nash game

计算机科学 极小极大 纳什均衡 路径(计算) 控制(管理) 理论(学习稳定性) 博弈论 调节器 数学优化 运筹学 人工智能 数理经济学 计算机网络 数学 机器学习 生物化学 化学 基因
作者
Jian Wu,Yang Yan,Yahui Liu
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:133: 108321-108321 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2024.108321
摘要

—Currently, most vehicles are generally equipped with roll stability control system or electronic stability control system to improve stability. However, when encountering emergency obstacle avoidance and similar conditions, roll stability control system may compete with path tracking control system for vehicle control, resulting in the inability to balance path tracking and roll stability. Therefore, a closed-loop feedback Nash game collaborative control method is proposed to solve the collaborative problem between the two control systems. Firstly, a fifth-order vehicle model with coupled yaw-roll dynamics is presented, which was extended to a vehicle-road closed-loop model based on lateral position, yaw angle and road preview information. Secondly, the path tracking control system and roll stability control system are regarded as two agents in the dynamic game control process. On this basis, a Nash game collaborative control strategy is designed by fully considering the control interaction between two game agents. Finally, considering the influence of uncertain disturbances, a finite-time minimax robust control strategy is proposed by using minimax optimization theory. Simulation and hardware in loop experiments show that the minimax robust regulator based on Nash game controller can effectively improve the path tracking and roll stability performance of vehicles. Moreover, the regulator improves the robustness of the system when it is subjected to bounded uncertain lateral disturbances.
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