东南大学殷国栋教授团队：面向自主电动汽车自适应事件触发车道保持系统的概率容错模糊控制方法

东南大学殷国栋教授团队：面向自主电动汽车自适应事件触发车道保持系统的概率容错模糊控制方法 | CJME论文推荐

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引用论文

Guoshun Cai, Guodong Yin, Jiwei Feng, Weihua Wang, Zhenwu Fang, Chaobin Zhou, Probabilistic fault‐tolerant fuzzy control for adaptive event‐triggered lane‐keeping system of autonomous electric vehicles, Chinese Journal of Mechanical Engineering, 100010, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2026.100010.

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关于文章

研究背景及目的

智能电动汽车的自动车道保持系统中，实际故障或失效的概率通常较高，这显著降低了系统的可靠性，给安全驾驶带来了巨大挑战。然而，当前大多数现有研究忽略了这样一个事实，即在大多数情况下，故障或失效的发生是概率性的，也就是并非所有故障都会导致系统完全不能工作。例如，即使不考虑由内部硬件或软件问题导致的概率故障，进而导致仅有部分探测结果可用，车载摄像头、激光雷达或雷达的性能也可能受到随机环境的概率影响，如雨、雪、雾和灰尘等。因此，只关注某些过度简化的情况会导致保守的结果，不适用于实际应用。此外，对于智能电动汽车的车道保持系统，很少有研究同时考虑发生传感器和执行器故障的弹性容错控制。因此，为了进一步提高抗风险能力，本文提出了一种新的鲁棒模糊容错控制策略，该策略利用自适应事件触发机制来实现针对多种系统不确定性和干扰的稳定、可靠和精确的车道保持控制。

试验方法

本文首先构建了考虑车辆动力学与运动学特性的车道保持系统模型，并采用T-S模糊方法对轮胎侧偏不确定性进行精准建模。其次，为了有效降低车辆网络系统实时通信资源占用率，引入了基于系统输入状态实时判定的自适应事件触发控制机制。同时，为了避免因长时间未有触发而产生的较大系统时滞，采用零阶保持方法对相邻触发时刻间的时序进行分段处理，从而有效降低网络诱导时滞的累计效应。然后，针对传感器和执行器的概率性故障，采用基于分布的概率方法，引入两组无关的随机变量，对控制系统中的随机传感器和执行器故障/失效进行被动容错建模。之后，采用Lyapunov-Krasovski泛函方法，遵循H∞理论设计了鲁棒模糊输出反馈车道保持容错控制器。此外，通过进一步分析确保了闭环系统的均方指数稳定性。

在仿真测试环节，采用高保真车辆动态建模软件（CarSim），构建Carsim/Simulink联合仿真平台，根据MBD开发方式，完成控制算法的高实时性仿真部署。选择常规的S型转弯工况和激进的双移线变道工况进行性能验证测试，其中故障信号采用提前注入方式，并设计了有故障与无故障下的对比测试，验证结果表明所设计的自适应事件触发概率故障容错算法可有效应对系统的随机故障，保证良好的车道保持效果。

结果

图1展示了DLC工况下的测试结果。从图1(a)可以看到采用所设计的控制器，在有故障和无故障的情况下均能实现良好的车道保持效果。此外，有故障情况下的跟踪效果稍逊于无故障情况，这显然是合理且正确的，因为采用鲁棒被动故障容错策略并不能完全抵消故障干扰，尤其是在车辆复杂系统中。图1(b)显示了系统运行过程中的触发时刻，可以看到采用事件触发机制可以显著降低网络资源占用率达到68.90%，从而避免过高的网络负载率。图1(c)和(d)分别展示了车辆横向位置偏差和航向角偏差，可以看到即使在有故障情况下，采用所设计的控制器依然能够取得较好的控制效果。图1(e)给出了前轮转角这一系统控制输入量，可以看到在系统存在概率性故障情况下，所设计的控制器可以通过产生相应的补偿控制输入，进而维持系统稳定运行。图1(f)展示了两种情况下的自适应触发阈值的动态变化。基于以上分析可以看到，本文所设计的自适应事件触发概率容错控制策略可以有效地实现被动容错以及节约网络通信资源，从而达到较好的车道保持性能。

Figure 1. DLC 工况仿真测试结果 (a) 全局路径, (b) 触发时刻, (c) 横向偏差, (d) 航向角偏差, (e) 前轮转角, (f) 自适

应触发阈值

结论

本文提出了一种基于自适应事件触发的鲁棒模糊车道保持控制策略，以解决智能电动汽车的传感器和执行器概率性故障/失效以及其他不确定性和干扰问题。本文的主要结论总结如下：

（1）在所提出的鲁棒容错控制框架中，可以很好地解决传感器和执行器概率性故障/失效问题，使得系统具有与无故障注入情况下相当的性能。

（2）在事件触发控制机制下，可以有效减少网络通信资源的占用。在测试场景I中，根据是否存在故障，其减少的占用率分别达到71.13%和75.62%。在测试场景II中，与有故障或无故障的情况相对应的占用率减少分别为68.90%和75.04%。

（3）通过采用Lyapunov-Krasovski泛函方法，可以同时满足闭环系统的H∞性能和均方值渐近稳定性，进一步分析表明系统的均方值指数稳定性同样能够保证。基于Carsim-Simulink联合仿真验证了所设计算法在不同场景下的可行性和有效性。

关于作者

作者团队介绍

殷国栋，东南大学首席教授，江苏特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，科研院院长，机械工程学院教授，网络空间安全学院智能网联汽车信息安全研究中心主任，江苏省智能电动运载装备工程研究中心主任。现兼任教育部高等学校工程训练教学指导委员会委员、江苏省智能网联汽车标准化技术委员会副主任委员、江苏省汽车工程学会副理事长等。

近五年主要从事车辆动力学与控制、电动汽车与智能网联汽车、车联网与车路协同、高端机械装备等研究。主持国家杰出青年科学基金项目、国家自然基金中国汽车产业创新发展联合基金重点项目、国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目（课题）等20项；主持获得教育部科技进步一等奖、江苏省科学技术一等奖；江苏省“最美科技工作者”；担任《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》副主编、《Journal of Intelligent and Connected Vehicles》副主编、《Chinese Journal of Mechanical Engineering》编委、《机械工程学报》编委、《中国机械工程》编委。发表高水平论文150余篇，翻译3部英文著作，主编3部学术著作；授权/受理80余件发明专利。

团队研究方向

近年来，团队围绕车辆系统动力学与控制，以及智能电动底盘开展了系统性的研究工作，包括工况自适应随动建模，状态与参数感知/估计，以及车辆瞬态操稳控制等方面。

近两年发表文章

[1] Cai G, Yin G*, Pi D, et al. Safety region-based event-driven lateral stability control for DDEVs with energy conservation[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2025, 11(6): 13976-13989.

[2] Cai G, Yin G*, Liu Y, et al. Stochastic cooperative adaptive cruise control with sensor data distortion and communication delay. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025, 26(7): 9500-9515.

[3] Cai G, Xu L, Yin G*, et al. Fuzzy adaptive event-triggered path tracking control for autonomous vehicles considering rollover prevention and parameter uncertainty. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2024, 54(8): 4896-4907.

[4] Bai S, Wang W, Yin G*, et al. An integrated dual event‑driven approach for motion state estimation of surrounding vehicles under complex connected scenarios[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2025, 30(6): 6142-6154.

[5] Wang F, Yin G*, Lu Y, et al. Reachability-constrained motion planning and control integration framework for DDEVs: A forward set propagation method[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2026, 23: 12940-12958.

责任编辑：杜蔚杰

责任校对：向映姣

审核：张彤

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