JPH05216530A - Automatic driving controller for vehicle - Google Patents

Automatic driving controller for vehicle

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Publication number
JPH05216530A
JPH05216530A JP4017857A JP1785792A JPH05216530A JP H05216530 A JPH05216530 A JP H05216530A JP 4017857 A JP4017857 A JP 4017857A JP 1785792 A JP1785792 A JP 1785792A JP H05216530 A JPH05216530 A JP H05216530A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
steering
teaching
error
turning
Prior art date
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Pending
Application number
JP4017857A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshiyuki Hashimoto
佳幸 橋本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
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Publication of JPH05216530A publication Critical patent/JPH05216530A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

PURPOSE:To accurately run a vehicle on a target course even in the case of the difference between the running condition (the wet state on the road surface or the like) for teaching operation and that for automatic running operation. CONSTITUTION:At the time of teaching operation, a vehicle position (x), a vehicle velocity v, a transverse deviation DELTA1, a yaw angle DELTAtheta, a yaw rate omega, and an extent F of steering are stored in maps 141 and 143. The radius of turning is detected by the vehicle velocity V and the yaw rate omega, and correspondence relations between the extent of steering and the radius of turning (correspondence relations between the extent of steering and the curvature of turning) are calculated as an ideal model. At the time of actual automatic running operation, the taught extent F of steering is corrected by a forecasted error DELTAl-L.DELTAtheta (DELTAl is the transverse deviation error and DELTAtheta is the yaw angle error) at the position Lm ahead to obtain an extent delta of steering, and a gain K is so adjusted by an adjuster 144 that an error (e) between a curvature rho0 of turning and an actual curvature rho of turning in the ideal model of this extent delta of steering is dissolved, and it is outputted.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は車両用自動操縦制御装
置、特に予め定められている誘導路に従い車両を自動的
に走行させるための自動操縦制御装置の制御内容に関す
るものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic steering control device for a vehicle, and more particularly to the control contents of the automatic steering control device for automatically traveling a vehicle according to a predetermined guideway.

【0002】[0002]

【従来の技術】予め定められた走路を自動的に走行する
自動操縦車が周知であり、工場内の無人搬送車や耐久走
行試験などで用いられている。このような自動操縦車
は、例えば走路に誘導ケーブルを設け、この誘導ケーブ
ルの位置を車両に設けられた磁界センサによって検出し
ながらハンドルやアクセル、ブレーキなどをアクチュエ
ータにて操作しこの誘導ケーブルに沿った自動走行を実
現するものであり、これにより車両をコースに忠実に走
行させることができる。
2. Description of the Related Art Autonomous vehicles that automatically travel on a predetermined running path are well known and are used in automated guided vehicles in factories and in durability running tests. Such a self-driving vehicle has, for example, an induction cable provided on the track, and while operating the steering wheel, accelerator, brake, etc. with an actuator while detecting the position of the induction cable with the magnetic field sensor provided on the vehicle, It realizes automatic driving, which allows the vehicle to run faithfully on the course.

【0003】また、従来においては、特開昭63−33
15号公報に示されているように、実際のコースを有人
操縦で走らせてコース情報を採取し、前もって走行コー
スの設定に必要な情報を車両に与えるものがある。これ
によれば、比較的複雑な地形であっても所定のコースを
外れることなく円滑に走行させることができる。
Further, in the past, Japanese Patent Laid-Open No. 63-33
As disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 15-15, there is a system in which an actual course is run by manned operation to collect course information, and the vehicle is provided with information necessary for setting a traveling course in advance. According to this, even if the terrain is relatively complicated, it is possible to smoothly travel without deviating from the predetermined course.

【0004】ところが、このような従来の車両自動操縦
においては、機械的に作成されたプログラムにより車両
の操縦を行うので、人間が実際に操縦するようなきめの
細かい運転はできず、乗り心地が悪いという問題があっ
た。
However, in such a conventional automatic vehicle control, since the vehicle is controlled by a program created mechanically, it is not possible to carry out the fine-tuned driving that a human actually controls, and the ride comfort is improved. There was a problem of being bad.

【0005】また、一般に自動操縦車ではコースを忠実
に走行することが最も重要な課題であり、従ってフィー
ドバックゲインを高くした高速の制御が行われるため人
間が操縦したものとは大きく異なり、制御の安定性が悪
化してしまう問題があった。そこで、本願出願人は先に
特開平2−231609号公報にて次のような車両用自
動操縦制御装置を提案した。すなわち、まず誘導路を運
転者が実際に走行して誘導路が目標コースとして教示さ
れ、この教示運転時の各種アクチュエータの操作量、例
えば操舵量などが検出され目標コースと共に記憶手段に
格納される。そして、この教示内容に従って車両を走行
制御する際、現在位置から所定距離先まで走行した場合
の予測誤差を逐次演算し、この予測誤差に応じて教示内
容を修正しアクチュエータの操作量を演算するものであ
る。
Generally, in an autopilot, running the course faithfully is the most important issue. Therefore, since high-speed control with a high feedback gain is performed, it is very different from the one operated by a human, and the control There was a problem that stability deteriorated. Therefore, the applicant of the present application has previously proposed the following automatic vehicle control device in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-231609. That is, first, the driver actually travels on the taxiway to teach the taxiway as the target course, and the operation amounts of various actuators during the teaching operation, for example, the steering amount are detected and stored in the storage means together with the target course. .. Then, when the vehicle is controlled to travel in accordance with the teaching content, the prediction error when traveling from the current position to a predetermined distance ahead is sequentially calculated, and the teaching content is corrected according to the prediction error to calculate the operation amount of the actuator. Is.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、運転者
が実際に走って目標コースを教示した場合の走行条件と
この教示内容に従って車両が目標コースに従い自動走行
する場合の走行条件とが路面の摩擦係数μや車速の変化
により異なる場合、必ずしも目標コース上を正確に走行
できない問題があった。
However, the running condition when the driver actually runs and teaches the target course and the running condition when the vehicle automatically runs according to the teaching content according to the teaching contents are the friction coefficient of the road surface. There was a problem that it was not always possible to drive accurately on the target course when the value varied depending on μ and changes in vehicle speed.

【0007】すなわち、路面の濡れ具合などにより路面
の摩擦係数μや車速が教示時の値と異なると、前後輪コ
ーナリングフォース及び車両自体の運動特性が変化し、
車両のステアリング特性が変化するため教示内容と同一
の操舵量で車両が制御されているにも拘わらず車両の旋
回半径が教示時と異なりコースずれが生じてしまうので
ある。
That is, when the friction coefficient μ of the road surface and the vehicle speed are different from the values at the time of teaching due to the wetness of the road surface, the front and rear wheel cornering forces and the motion characteristics of the vehicle itself change.
Since the steering characteristic of the vehicle is changed, the turning radius of the vehicle is different from that at the time of teaching even though the vehicle is controlled with the same steering amount as the teaching content, and a course deviation occurs.

【0008】勿論、このような走行条件の相違を考慮
し、この走行条件の違いによって生じる予測誤差を用い
て教示データを走行条件に合致させることも考えられる
が(本願出願人提案の特願平3−13595号)、従来
のフィードバック制御内容の変更を余儀なくされてしま
う。
Of course, it is considered that the teaching data is made to match the running condition by using such a difference in the running condition and using a prediction error caused by the difference in the running condition. No. 3-13595), the conventional feedback control contents are forced to be changed.

【0009】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は教示運転時と実際の自
動操縦走行時との走行条件が異なる場合においても教示
データや従来のフィードバック制御内容を変更すること
なく正確に目標コース上を走行させることが可能な車両
用自動操縦制御装置を提供することにある。
The present invention has been made in view of the above problems of the prior art, and its object is to provide teaching data and conventional feedback control contents even when the traveling conditions are different between the teaching operation and the actual automatic pilot traveling. An object of the present invention is to provide an automatic steering control device for a vehicle, which is capable of accurately traveling on a target course without changing.

【0010】[0010]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る車両用自動操縦制御装置は、予め定め
られた誘導路を運転者が運転して教示した目標コース、
及びこの目標コースを運転する時の操舵量及び旋回半径
を教示データとして記憶する教示データ記憶手段と、車
両が現在位置から所定距離先まで走行する場合の予測誤
差を演算する予測誤差演算手段と、この予測誤差を解消
するように教示操舵量を補正するフィードバック制御手
段とを備え、かつ教示運転時の操舵量と旋回半径との対
応関係を理想モデルとして算出するモデル算出手段と、
この理想モデルにおける旋回半径と自動操縦走行時の旋
回半径との誤差を算出するモデル誤差算出手段と、この
モデル誤差を解消するように前記教示操舵量を補正しア
クチュエータの操作量を演算するアクチュエータ操作量
調整手段と有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, an automatic vehicle control system for a vehicle according to the present invention is a target course in which a driver drives and teaches a predetermined taxiway,
And teaching data storage means for storing the steering amount and turning radius when driving this target course as teaching data, and a prediction error calculation means for calculating a prediction error when the vehicle travels a predetermined distance from the current position, Feedback control means for correcting the teaching steering amount so as to eliminate this prediction error, and model calculation means for calculating the correspondence between the steering amount and the turning radius during teaching operation as an ideal model,
Model error calculating means for calculating an error between a turning radius in this ideal model and a turning radius during automatic driving, and an actuator operation for correcting the teaching steering amount so as to eliminate the model error and calculating the operation amount of the actuator. It is characterized by having an amount adjusting means.

【0011】[0011]

【作用】前述したように、教示運転時の走行条件と実際
の自動操縦走行時とで走行条件が異なる場合、前後輪コ
ーナリングフォースや車両自体の運動特性が変化し車両
のステアリング特性が変化するため教示内容と同一の操
舵量で車両が制御されても車両の旋回半径が教示時と異
なってしまう。
As described above, when the driving condition during teaching driving differs from that during actual autopilot driving, the front / rear wheel cornering force and the motion characteristics of the vehicle itself change, and the steering characteristics of the vehicle change. Even if the vehicle is controlled with the same steering amount as the teaching content, the turning radius of the vehicle is different from that at the time of teaching.

【0012】そこで、本発明においては、教示運転時に
おける操舵量と旋回半径から理想的な両データの対応関
係を算出し、実際の自動操縦走行時において教示運転時
と走行条件が変化した場合でも常に、この理想的な対応
関係を保つように最終的なアクチュエータ操作量を調整
する。
Therefore, in the present invention, the ideal correspondence between the two data is calculated from the steering amount and the turning radius during the teaching operation, and even when the teaching operation and the traveling conditions change during the actual automatic pilot traveling. The final actuator operation amount is always adjusted so as to maintain this ideal correspondence.

【0013】すると、教示運転時の旋回半径と実際の自
動操縦走行時の旋回半径とが一致することとなり(この
場合教示運転時の操舵量と自動操縦走行時の操舵量とは
走行条件の変化に伴い変化することとなる)目標コース
上を正確に走行することが可能となる。
Then, the turning radius during the teaching operation matches the turning radius during the actual automatic steering traveling (in this case, the steering amount during the teaching driving and the steering amount during the automatic steering traveling change in traveling conditions). It will be possible to drive accurately on the target course.

【0014】なお、このように教示運転時の操舵量−旋
回半径関係から理想モデルを抽出し、この理想モデルに
一致するように操舵量を補正する構成を採用することに
より、予測誤差や教示データを走行条件の相違に応じて
個別に調整する必要がなく、従来の制御内容を変更する
ことなく目的を達成することが可能となる。
Note that, by adopting a configuration in which an ideal model is extracted from the steering amount-turning radius relationship during teaching operation and the steering amount is corrected so as to match the ideal model, prediction error and teaching data are obtained. Does not need to be individually adjusted according to the difference in traveling conditions, and the purpose can be achieved without changing the conventional control content.

【0015】[0015]

【実施例】以下、図面を用いながら本発明に係る車両用
自動操縦制御装置の一実施例を説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an automatic vehicle control system according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0016】図2には本実施例の構成が示されており、
車両の横偏位を検出するための前部磁界センサ110
a、前部横偏位検出回路111a、後部磁界センサ11
0b、後部横偏位検出回路111bが設けられ、誘導路
に設けられた誘導ケーブル20から出力される磁界を検
出して車両の横偏位を求めると共に、ヨー角を求めてい
る。すなわち、前部の横偏位をYf、後部の横偏位をY
rとすると、車両28の横偏位Yは、 Y=(Yf+Yr)/2 となり、また車両28の全長をaとすると、車両のヨー
角θは、 θ=(Yf−Yr)/a となる。
FIG. 2 shows the configuration of this embodiment.
Front magnetic field sensor 110 for detecting lateral deviation of a vehicle
a, front lateral displacement detection circuit 111a, rear magnetic field sensor 11
0b, a rear lateral deviation detection circuit 111b is provided, and the lateral deviation of the vehicle is obtained by detecting the magnetic field output from the induction cable 20 provided in the guide path, and the yaw angle is obtained. That is, the front lateral displacement is Yf, and the rear lateral displacement is Yf.
Letting r be the lateral displacement Y of the vehicle 28, Y = (Yf + Yr) / 2, and letting the total length of the vehicle 28 be a, the yaw angle θ of the vehicle is θ = (Yf−Yr) / a. ..

【0017】また、車速を求めるためのマグネットピッ
クアップ114が設けられ、マグネット回転板113の
回転数を検出することにより車速を検出する。
A magnet pickup 114 for determining the vehicle speed is provided, and the vehicle speed is detected by detecting the number of rotations of the magnet rotating plate 113.

【0018】そして、誘導路における車両の位置を検出
するためのアンテナ115及び基準位置検出回路116
が設けられ、誘導路の所定地点毎に設けられている位置
ビーコンから出力される電波をアンテナ115にて受信
し基準位置検出回路116に供給することにより、コー
ス上の基準位置が検出される。
Then, the antenna 115 for detecting the position of the vehicle on the taxiway and the reference position detection circuit 116.
Is provided, and the radio wave output from the position beacon provided at each predetermined point of the taxiway is received by the antenna 115 and supplied to the reference position detection circuit 116, whereby the reference position on the course is detected.

【0019】また、前述した各種センサから検出信号を
入力して演算処理を行う演算処理回路ECU24と、車
両を操縦する各種アクチュエータの操作量をフィードバ
ックして所定の処理を行うフィードバック処理回路26
が設けられ、車両のステアリング30を制御する構成で
ある。
Further, an arithmetic processing circuit ECU 24 for inputting detection signals from the above-mentioned various sensors to perform arithmetic processing, and a feedback processing circuit 26 for feeding back operation amounts of various actuators for steering the vehicle to perform predetermined processing.
Is provided to control the steering 30 of the vehicle.

【0020】なお、本実施例においては教示運転モード
と自動運転モードとを切り換えるマニュアルスイッチ3
4と、このモード状態を識別するための表示ランプ36
を車両の運転席近傍に設けている。
In the present embodiment, the manual switch 3 for switching between the teaching operation mode and the automatic operation mode.
4 and an indicator lamp 36 for identifying this mode state
Is provided near the driver's seat of the vehicle.

【0021】図1には教示データから最終的なアクチュ
エータ操作量を求めるための演算処理の原理説明図が示
されている。現在の車両の位置が目標コースからΔlだ
け離れており、ヨー角がΔθである場合、所定距離Lm
先ではL・Δθの誤差が新たに生じることになり、従っ
てLm先の予測誤差はΔl−L・Δθとなる。この予測
誤差を解消するために、この予測誤差に所定のゲインK
p を常時、教示運転により与えられた教示データFに付
加して補正する。通常教示データとしては操舵量δが用
いられる。教示運転時の走行条件と自動操縦制御時の走
行条件とが同一である場合にはこの制御で目標コース上
を走行させることが可能であるが、前述したように走行
条件が異なる場合、このような予測誤差制御のみでは目
標コース上を走行することが不可能となる。これは、走
行条件が異なると同一操舵量でも旋回半径が異なるため
である。そこで、本実施例においては教示運転時の教示
データから理想モデルを算出し、この理想モデルの出力
に一致するように操舵量制御を行うものである。理想モ
デルとしては、操舵量と旋回半径との関係が採用され、
自動操縦走行時にはこの理想モデルからの出力としてそ
の地点における操舵量に対応する理想旋回半径が出力さ
れる。そしてこの理想旋回半径と自動操縦走行時におけ
る実際の旋回半径との比較が行われ、誤差を解消するよ
うに操舵量データを調整器によるゲイン調整で補正して
アクチュエータに供給する。
FIG. 1 shows a principle explanatory diagram of a calculation process for obtaining a final actuator operation amount from teaching data. When the current position of the vehicle is away from the target course by Δl and the yaw angle is Δθ, the predetermined distance Lm
An error of L.DELTA..theta. Is newly generated in the above, and therefore, the prediction error of Lm ahead is .DELTA.l-L.Δθ. In order to eliminate this prediction error, a predetermined gain K is added to this prediction error.
The p is constantly added to the teaching data F given by the teaching operation and corrected. The steering amount δ is usually used as the teaching data. When the driving condition during teaching operation is the same as the driving condition during automatic pilot control, it is possible to drive on the target course by this control. It is impossible to drive on the target course only with such predictive error control. This is because the turning radius is different even if the steering amount is the same, under different traveling conditions. Therefore, in this embodiment, an ideal model is calculated from teaching data during teaching operation, and steering amount control is performed so as to match the output of this ideal model. As the ideal model, the relationship between the steering amount and the turning radius is adopted,
During automatic driving, the ideal turning radius corresponding to the steering amount at that point is output as the output from this ideal model. Then, this ideal turning radius is compared with the actual turning radius during automatic driving, and the steering amount data is corrected by gain adjustment by the adjuster so as to eliminate the error and supplied to the actuator.

【0022】図6には操舵量δと旋回半径の逆数である
旋回曲率ρの関係が模式的に示されている。図中一点鎖
線が教示運転時の操舵量と旋回半径のデータから得られ
る理想的な対応関係、図中実線が実際の自動操縦走行時
における操舵量と旋回半径から得られる対応関係とす
る。なお、実際にはこれらの対応関係は線形ではない
が、図6においては説明の便宜上、線形関係と仮定して
いる。
FIG. 6 schematically shows the relationship between the steering amount δ and the turning curvature ρ which is the reciprocal of the turning radius. The one-dot chain line in the figure shows an ideal correspondence obtained from the steering amount and turning radius data during teaching operation, and the solid line in the figure shows the correspondence obtained from the steering amount and turning radius during actual automatic pilot traveling. Note that, in reality, these correspondence relationships are not linear, but in FIG. 6, it is assumed that they are linear relationships for convenience of explanation.

【0023】ここで、教示運転時と実際の自動操縦走行
時で走行条件が異なる場合、同一操舵量でも旋回半径が
異なってくるから、一点鎖線と実線は図に示すように一
致しない。従って、実際の走行時において、教示運転時
と同一の操舵量δ0 で操舵しても得られる旋回半径はρ
0 ではなくρ1 となってしまう。そこで、操舵量をδ0
からδ1 に補正すれば、実際の走行条件においても旋回
半径ρ0 が得られ、目標コース上を走行することができ
ることになる。
Here, when the traveling conditions differ between the teaching operation and the actual automatic steering traveling, the turning radius differs even with the same steering amount, and therefore the one-dot chain line and the solid line do not match as shown in the figure. Therefore, in actual traveling, the turning radius obtained by steering with the same steering amount δ 0 as in teaching operation is ρ
It becomes ρ 1 instead of 0 . Therefore, the steering amount is set to δ 0
Therefore, if the correction is made to δ 1 , the turning radius ρ 0 can be obtained even under actual traveling conditions, and the vehicle can travel on the target course.

【0024】図3には本実施例の演算処理のより詳細な
ブロック図が示されており、図4には本実施例の処理フ
ローチャートが示されている。まず、図4において教示
運転が終了したか否かが判定される(S101)。教示
運転中である場合には走行距離x、操舵量δ、車速V、
ヨーレートω、横偏位Δl、ヨー角Δθ及び旋回半径の
逆数である旋回曲率ρが検出され記憶される(S103
〜S104)。具体的には、教示運転の際に位置ビーコ
ン22などから検出した位置xとこの位置xにおける横
偏位Δl、ヨー角Δθ、ヨーレートωが平均化部241
にて平均化され目標コースマップ141に格納される。
また、教示運転時において運転者がステアリングを操作
した操舵量δが同様に平均化部242にて平均化され操
舵量マップ142に格納される。従って、教示マップに
はS104にて示されているように位置xの関数として
車速V、ヨーレートω、旋回曲率ρ(=ω/V)、操舵
量δが時系列データとして格納されることになる。
FIG. 3 shows a more detailed block diagram of the arithmetic processing of this embodiment, and FIG. 4 shows a processing flow chart of this embodiment. First, in FIG. 4, it is determined whether or not the teaching operation is completed (S101). When the teaching operation is in progress, the traveling distance x, the steering amount δ, the vehicle speed V,
The yaw rate ω, the lateral deviation Δl, the yaw angle Δθ, and the turning curvature ρ that is the reciprocal of the turning radius are detected and stored (S103).
~ S104). Specifically, the position x detected from the position beacon 22 or the like during teaching operation and the lateral deviation Δl, yaw angle Δθ, and yaw rate ω at this position x are averaged by the averaging unit 241.
Are averaged and stored in the target course map 141.
Further, the steering amount δ at which the driver operates the steering wheel during the teaching operation is similarly averaged by the averaging unit 242 and stored in the steering amount map 142. Therefore, the vehicle speed V, the yaw rate ω, the turning curvature ρ (= ω / V), and the steering amount δ as a function of the position x are stored in the teaching map as time series data, as shown in S104. ..

【0025】そして、教示運転が終了すると、理想モデ
ル計算が行われる(S102)。この理想モデル計算は
教示マップに格納された時系列操舵量データδ0
δ1 、δ2 ……とこの操舵量データに対応する時系列旋
回曲率データρ0 、ρ1 、ρ2 ……との対応関係として
算出される。
When the teaching operation is completed, ideal model calculation is performed (S102). This ideal model calculation is based on the time series steering amount data δ 0 stored in the teaching map,
δ 1, δ 2 ...... chronological turning curvature data [rho 0 corresponding to the steering amount data of Toko, [rho 1, it is calculated as the corresponding relationship between the [rho 2 .......

【0026】以下、この理想モデル(ARMAモデル)
を求める手法を説明する。まず、この理想モデルを以下
のような数式で記述する。
Hereinafter, this ideal model (ARMA model)
A method for obtaining is described. First, the ideal model is described by the following mathematical formula.

【0027】 ρ(k)+a1 ρ(k−1)+a2 ρ(k−2) =b1 δ(k−1)+b2 δ(k−2) ρ(k)=ω(k)/V(k) 但し、kは走行位置を表すパラメータである。今、教示
データとしてδ(1)、δ(2)、δ(3)、……、δ
(N−1)とρ(1)、ρ(2)、ρ(3)、……、ρ
(N)が検出され格納されているとする。これらのデー
タを基に前式のa1 、a2 、b1 、b2 を決定すれば理
想モデルが得られることになる。教示データを前式に代
入すると、 ρ(3)=−a1 ρ(2)−a2 ρ(1)+b1 δ(2)+b2 δ(1) ρ(4)=−a1 ρ(3)−a2 ρ(2)+b1 δ(3)+b2 δ(2)…… ρ(N)=−a1 ρ(N−1)−a2 ρ(N−2)+b1 δ(N−1)+b2 δ(N−2) というN−2個の漸化式が得られることになる。そして
これらN−2個の漸化式から最小2乗法によりa1 、a
2 、b1 、b2 を決定すれば良い。
Ρ (k) + a 1 ρ (k-1) + a 2 ρ (k-2) = b 1 δ (k-1) + b 2 δ (k-2) ρ (k) = ω (k) / V (k) where k is a parameter indicating the traveling position. Now, as teaching data, δ (1), δ (2), δ (3), ..., δ
(N-1) and ρ (1), ρ (2), ρ (3), ..., ρ
It is assumed that (N) is detected and stored. An ideal model can be obtained by determining a 1 , a 2 , b 1 , and b 2 in the above equation based on these data. Substituting the teaching data into the above equation, ρ (3) = − a 1 ρ (2) −a 2 ρ (1) + b 1 δ (2) + b 2 δ (1) ρ (4) = − a 1 ρ ( 3) -a 2 ρ (2) + b 1 δ (3) + b 2 δ (2) ... ρ (N) =-a 1 ρ (N-1) -a 2 ρ (N-2) + b 1 δ ( N−1 recurrence formulas of N−1) + b 2 δ (N−2) are obtained. Then, from these N−2 recurrence formulas, a 1 , a
It suffices to determine 2 , b 1 and b 2 .

【0028】このN−2個の漸化式を行列によって表現
すると、
Expressing the N-2 recurrence formulas by a matrix,

【数1】 となり、これをρN =ΦN aと表現した場合、aの推定
値aN を最小2乗法によって求めると、 aN =(ΦN T ΦN -1ΦN T ρN となり、a1 、a2 、b1 、b2 を求めることができ
る。
[Equation 1] When this is expressed as ρ N = Φ N a, the estimated value a N of a is calculated by the least-squares method: a N = (Φ N T Φ N ) −1 Φ N T ρ N , and a 1 , A 2 , b 1 , b 2 can be obtained.

【0029】なお、前述した手法はN個の教示データか
らa1 、a2 、b1 、b2 を決定する場合を示したが、
これに対しN+1個目の教示データが新に付加された場
合、このN+1個目の教示データとN個の教示データか
ら求めた結果aN とから逐次的に求めることもできる。
The above-mentioned method has shown the case where a 1 , a 2 , b 1 and b 2 are determined from N teaching data.
On the other hand, when the N + 1th teaching data is newly added, it is possible to sequentially obtain the N + 1th teaching data and the result a N obtained from the N teaching data.

【0030】すなわち、N+1個目の教示データは ρ(N+1)=−a1 ρ(N)−a2 ρ(N−1)+b
1 δ(N)+b2 δ(N−1) であるから、
That is, the N + 1th teaching data is ρ (N + 1) =-a 1 ρ (N) -a 2 ρ (N-1) + b
Since 1 δ (N) + b 2 δ (N-1),

【数2】 [Equation 2]

【数3】 [Equation 3]

【数4】 が成り立つ。従って、これらの式より次式が得られ、逐
次的に求めることが可能となる。
[Equation 4] Holds. Therefore, the following equations are obtained from these equations, and it is possible to obtain them sequentially.

【0031】 aN+1 =SN+1 −ΦN+1 T N+1 N+1 =SN −SN ΦN+1 ΦN+1 T N /(1+ΦN+1 T N ΦN+1 A N + 1 = S N + 1 −Φ N + 1 T y N + 1 S N + 1 = S N −S N Φ N + 1 Φ N + 1 T S N / (1 + Φ N + 1 T S N Φ N + 1 )

【数5】 このようにして理想モデルが算出された後、この理想モ
デルの出力である旋回曲率ρ0 と実際の自動操縦走行時
の旋回曲率ρとの誤差を解消するように制御が行われ
る。すなわち、前述した手法により算出された理想モデ
ルは理想モデルマップ143に格納され(具体的には、
係数a1 、a2 、b1 、b2 が格納される)、教示デー
タδに対応する理想の旋回曲率ρ0 が出力され、このと
きの実際の旋回曲率(=ω/V)との誤差e=ρ0 −ρ
が算出される(S105)。そして、この誤差を解消す
るように、すなわち自動操縦走行時の走行特性を理想の
旋回曲率(旋回半径)に一致させるように操舵角δを調
整する。
[Equation 5] After the ideal model is calculated in this way, control is performed so as to eliminate the error between the turning curvature ρ 0 that is the output of the ideal model and the turning curvature ρ during actual automatic pilot traveling. That is, the ideal model calculated by the method described above is stored in the ideal model map 143 (specifically,
Coefficients a 1 , a 2 , b 1 and b 2 are stored), and an ideal turning curvature ρ 0 corresponding to the teaching data δ is output, and an error from the actual turning curvature (= ω / V) at this time is output. e = ρ 0 −ρ
Is calculated (S105). Then, the steering angle δ is adjusted so as to eliminate this error, that is, to match the traveling characteristics during automatic steering traveling with the ideal turning curvature (turning radius).

【0032】具体的には、誤差eに基づき調整器144
が入力操舵量δと誤差eに基づき
Specifically, the adjuster 144 is based on the error e.
Is based on the input steering amount δ and the error e

【数6】 により調整ゲインKを調整する。そして、操舵量マップ
から教示データF(操舵量)を読み出し、このFに予測
誤差量、すなわちフィードバック補正量Δe=Δl−L
・Δθを付加して得られる操舵角データδを調整ゲイン
Kによって調整しアクチュエータに出力する(S10
7、S108)。
[Equation 6] The adjustment gain K is adjusted by. Then, the teaching data F (steering amount) is read from the steering amount map, and the prediction error amount, that is, the feedback correction amount Δe = Δl−L is read into this F.
The steering angle data δ obtained by adding Δθ is adjusted by the adjustment gain K and output to the actuator (S10
7, S108).

【0033】すると、この時の出力操舵角は理想旋回半
径が得られる値となり、従って目標コース上を正しく走
行できることになる。
Then, the output steering angle at this time has a value at which the ideal turning radius can be obtained, so that the vehicle can travel correctly on the target course.

【0034】このように、本実施例においては教示運転
時に得られた操舵角と旋回半径との対応関係から理想モ
デルを抽出し、この理想モデルの出力に一致するように
操舵量を補正することにより従来の予測誤差制御を用い
て目標コース上を正確に走行することが可能となる。
As described above, in this embodiment, the ideal model is extracted from the correspondence between the steering angle and the turning radius obtained during the teaching operation, and the steering amount is corrected so as to match the output of the ideal model. As a result, it becomes possible to travel accurately on the target course by using the conventional prediction error control.

【0035】なお、本実施例においては教示運転終了後
に理想モデルを算出したが、勿論教示運転時の各点にお
いてリアルタイムでモデル計算を行うことも可能であ
る。
In this embodiment, the ideal model was calculated after the teaching operation was completed, but it is of course possible to calculate the model in real time at each point during the teaching operation.

【0036】[0036]

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る車両
用自動操縦制御装置によれば、教示運転時の走行条件と
自動操縦走行時の走行条件とが異なる場合でも、理想モ
デルを抽出し、この理想モデルの出力に一致するように
教示操舵量データを補正するので、目標コース上を正確
に走行することが可能となる。
As described above, according to the vehicular autopilot control device of the present invention, the ideal model is extracted even when the driving condition during teaching driving and the driving condition during automatic driving are different. Since the teaching steering amount data is corrected so as to match the output of this ideal model, it is possible to travel accurately on the target course.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例の原理説明図である。FIG. 1 is a diagram illustrating the principle of an embodiment of the present invention.

【図2】同実施例の構成ブロック図である。FIG. 2 is a configuration block diagram of the embodiment.

【図3】同実施例の演算処理構成ブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a calculation processing configuration of the embodiment.

【図4】同実施例の処理フローチャート図である。FIG. 4 is a processing flowchart diagram of the embodiment.

【図5】同実施例における位置xと操舵角及び旋回曲率
との関係を示すグラフ図である。
FIG. 5 is a graph showing a relationship between a position x, a steering angle and a turning curvature in the embodiment.

【図6】同実施例における操舵量と旋回曲率との対応関
係を模式的に示すグラフ図である。
FIG. 6 is a graph diagram schematically showing a correspondence relationship between a steering amount and a turning curvature in the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

20 誘導ケーブル 22 位置ビーコン 24 演算処理回路ECU 26 フィードバック処理回路 141 目標コースマップ 142 操舵量マップ 143 理想モデルマップ 20 guidance cable 22 position beacon 24 arithmetic processing circuit ECU 26 feedback processing circuit 141 target course map 142 steering amount map 143 ideal model map

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 誘導路に対する現在の車両の位置及び走
行状態を計測しこの位置及び走行状態に基づいて自動操
縦のための各アクチュエータを操作制御する車両用自動
操縦制御装置において、 予め定められた誘導路を運転者が運転して教示した目標
コース、及びこの目標コースを運転する時の操舵量及び
旋回半径を教示データとして記憶する教示データ記憶手
段と、 車両が現在位置から所定距離先まで走行する場合の予測
誤差を演算する予測誤差演算手段と、 この予測誤差を解消するように教示操舵量を補正するフ
ィードバック制御手段と、 を備え、かつ教示運転時の操舵量と旋回半径との対応関
係を理想モデルとして算出するモデル算出手段と、 この理想モデルにおける旋回半径と自動操縦走行時の旋
回半径との誤差を算出するモデル誤差算出手段と、 このモデル誤差を解消するように前記教示操舵量を補正
しアクチュエータの操作量を演算するアクチュエータ操
作量調整手段と、 を有することを特徴とする車両用自動操縦制御装置。
1. An autopilot control device for a vehicle, which measures a current position and running condition of a vehicle with respect to a taxiway and controls operation of each actuator for automatic piloting based on the position and running condition, which is predetermined. A target course taught by the driver by driving the taxiway, and teaching data storage means for storing the steering amount and the turning radius when driving the target course as teaching data, and the vehicle travels a predetermined distance from the current position. And a feedback control unit that corrects the teaching steering amount so as to eliminate the prediction error, and the correspondence relationship between the steering amount and the turning radius during teaching operation is provided. Is calculated as an ideal model, and a model error for calculating an error between the turning radius in this ideal model and the turning radius during automatic driving A calculation unit, autopilot control system for a vehicle, comprising a an actuator operation amount adjusting means for calculating an operation amount of the corrected actuator the teachings steering amount so as to eliminate the modeling error.
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