RU2785446C1 - Method and device for control of lateral movement of self-drivering vehicle and self-driving vehicle - Google Patents
Method and device for control of lateral movement of self-drivering vehicle and self-driving vehicle Download PDFInfo
- Publication number
- RU2785446C1 RU2785446C1 RU2022117588A RU2022117588A RU2785446C1 RU 2785446 C1 RU2785446 C1 RU 2785446C1 RU 2022117588 A RU2022117588 A RU 2022117588A RU 2022117588 A RU2022117588 A RU 2022117588A RU 2785446 C1 RU2785446 C1 RU 2785446C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- vehicle
- control
- gain
- obtaining
- control parameter
- Prior art date
Links
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims abstract description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 24
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 claims description 9
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 4
- 230000000454 anti-cipatory Effects 0.000 claims 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 22
- 230000003068 static Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006011 modification reaction Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
[0001] Настоящая заявка испрашивает приоритет по заявке на патент Китая №202010456541.0, поданной в Национальное управление интеллектуальной собственности Китая 26 мая 2020 года и озаглавленной «Способ и устройство для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства и самоуправляемое транспортное средство», все содержание которой включено в настоящий документ путем ссылки.[0001] The present application claims priority from Chinese Patent Application No. 202010456541.0 filed with the National Intellectual Property Office of China on May 26, 2020 and entitled "Method and apparatus for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle and a self-driving vehicle", the entire content of which is included in this document by reference.
Область техникиTechnical field
[0002] Настоящее изобретение относится к технической области самоуправляемых транспортных средств, в частности, к способу и устройству для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, и к самоуправляемому транспортному средству.[0002] The present invention relates to the technical field of self-driving vehicles, in particular, to a method and apparatus for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, and to a self-driving vehicle.
Уровень техникиState of the art
[0003] Система управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства вычисляет желаемую команду рулевого управления в режиме реального времени в соответствии с запланированной траекторией и информацией верхнего уровня о положении транспортного средства и управляет транспортным средством для движения по целевой траектории. В настоящее время оптимальный коэффициент усиления параметра управления обычно получают путем решения уравнения Риккати в режиме онлайн, что требует большого объема вычислений и требует большего количества вычислительных ресурсов.[0003] The lateral motion control system of the self-driving vehicle calculates a desired steering command in real time according to the planned trajectory and upper level information about the position of the vehicle, and controls the vehicle to move along the target trajectory. At present, the optimal control parameter gain is usually obtained by solving the Riccati equation online, which is computationally intensive and requires more computing resources.
Раскрытие сущности изобретенияDisclosure of the essence of the invention
[0004] Настоящее изобретение направлено на решение или исправление по меньшей мере одной из вышеупомянутых технических проблем.[0004] The present invention is directed to solving or correcting at least one of the above technical problems.
[0005] Для этого первая задача настоящего изобретения заключается в обеспечении способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства.[0005] To this end, the first object of the present invention is to provide a method for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle.
[0006] Вторая задача настоящего изобретения заключается в создании устройства для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства.[0006] The second object of the present invention is to provide a device for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle.
[0007] Третья задача настоящего изобретения заключается в создании самоуправляемого транспортного средства.[0007] The third object of the present invention is to provide a self-driving vehicle.
[0008] Для решения первой задачи настоящего изобретения варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают способ управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, включающий: установку параметров управления линейно-квадратичного регулятора; получение общих параметров транспортного средства; получение коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства; получение коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления; получение величины обратной связи по ошибке состояния, кривизны траектории и угла наклона транспортного средства; получение управляющей величины и компенсирующей величины в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, величиной обратной связи по ошибке состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства; и получение ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной и вывод ожидаемого угла поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам.[0008] To solve the first object of the present invention, embodiments of the present invention provide a method for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, including: setting control parameters of a linear-quadratic controller; getting the general parameters of the vehicle; obtaining a gain of the control parameter in accordance with the control parameters and the general parameters of the vehicle; obtaining a gain of the control parameter in real time in accordance with the gain of the control parameter; obtaining a feedback value on the status error, the curvature of the trajectory and the angle of the vehicle; obtaining a control quantity and a compensation quantity according to a real-time control parameter gain, a state error feedback quantity, a path curvature, and a vehicle tilt angle; and obtaining an expected steering angle according to the control variable and the compensation variable, and outputting the expected steering angle to the steering-by-wire system.
[0009] Данный вариант осуществления позволяет реализовать оптимальное управление боковым движением самоуправляемого транспортного средства без статической ошибки, значительно сократить объем вычислений, обеспечить сходимость оптимального коэффициента усиления системы управления и учитывать влияние кривизны дороги, уклона дороги и неопределенности общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0009] This embodiment makes it possible to realize the optimal control of the lateral movement of a self-driving vehicle without static error, significantly reduce the amount of calculations, ensure the convergence of the optimal gain of the control system, and take into account the influence of road curvature, road slope and uncertainty of the overall parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0010] Кроме того, варианты осуществления, предусмотренные вышеупомянутыми вариантами осуществления настоящего изобретения, могут также иметь следующие дополнительные технические признаки.[0010] In addition, the embodiments provided by the above embodiments of the present invention may also have the following additional technical features.
[0011] В вышеупомянутом варианте осуществления этап установки параметров управления линейно-квадратичного регулятора включает: параметры управления включают первую весовую матрицу Q и вторую весовую матрицу R, Q=diag[q1, q2, q3, q4], R=[r], где q1, q2, q3, q4 и r являются пятью параметрами управления, соответственно, q2, q4 и r устанавливаются на фиксированные значения, a q1, q3 получают в соответствии со следующей формулой:[0011] In the above embodiment, the step of setting the control parameters of the linear-quadratic controller includes: the control parameters include the first weight matrix Q and the second weight matrix R, Q=diag[q 1 , q 2 , q 3 , q 4 ], R=[ r], where q 1 , q 2 , q 3 , q 4 and r are the five control parameters, respectively, q2, q4 and r are set to fixed values, and q1, q3 are obtained according to the following formula:
[0012] Где q1max - максимальное значение q1, q1min - минимальное значение q1, q3max - максимальное значение q3, q3min - минимальное значение q3, Vx - продольная скорость транспортного средства, V1 - первое пороговое значение скорости, a V2 - второе пороговое значение скорости.[0012] Where q1max is the maximum value of q1, q1min is the minimum value of q1, q3max is the maximum value of q3, q3min is the minimum value of q3, Vx is the longitudinal speed of the vehicle, V1 is the first speed threshold, and V2 is the second speed threshold.
[0013] В данном варианте осуществления q2, q4, и r устанавливают на фиксированные значения, выполняют линейную регулировку параметров q1, q3 в соответствии с продольной скоростью Vx транспортного средства, то есть весовая матрица параметров управления линейно-квадратичного регулятора использует метод линейной регулировки скорости, который может значительно уменьшить объем вычислений.[0013] In this embodiment, q 2 , q 4 , and r are set to fixed values, the parameters q 1 , q 3 are linearly adjusted in accordance with the longitudinal speed V x of the vehicle, that is, the weight matrix of the control parameters of the linear-quadratic controller uses speed linear adjustment method, which can greatly reduce the amount of computation.
[0014] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства включает: получение коэффициента усиления параметра управления в соответствии со следующей формулой:[0014] In any of the above embodiments, the step of obtaining the control parameter gain according to the control parameters and the general vehicle parameters includes: obtaining the control parameter gain according to the following formula:
[0015] Где m - масса транспортного средства, Iz - инерция вращения транспортного средства вокруг вертикального направления, If - расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс, Ir - расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс, Cf - жесткость переднего колеса при прохождении поворотов и Cr - жесткость заднего колеса при прохождении поворотов, Vx - продольная скорость транспортного средства, k14 - матрица сходимости коэффициента усиления системы управления, k14(1), k14(2), k14(3) и k14(4) - четыре элемента в матрице сходимости коэффициента усиления системы управления, соответственно, k1, k2, k3 и k4 - четыре коэффициента усиления параметра управления, соответственно.[0015] Where m is the mass of the vehicle, I z is the inertia of rotation of the vehicle about the vertical direction, I f is the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass, I r is the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass, C f is front wheel stiffness in cornering and C r rear wheel stiffness in cornering, V x longitudinal vehicle speed, k 14 convergence matrix of control gain, k 14(1) , k 14(2) , k 14( 3) and k 14(4) are four elements in the convergence matrix of the control system gain, respectively, k 1 , k 2 , k 3 and k 4 are four control parameter gains, respectively.
[0016] Общие параметры транспортного средства включают массу транспортного средства и/или инерцию вращения транспортного средства вокруг вертикального направления и/или расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс и/или расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс и/или жесткость передних колес при прохождении поворотов и/или жесткость задних колес при прохождении поворотов. В соответствии с общими параметрами транспортного средства и моделью управляемого объекта оптимальные коэффициенты k1, k2, k3 и k4 усиления параметра управления вычисляют в режиме офлайн с помощью функции Iqr в MATLAB, что значительно сокращает объем вычислений по сравнению с решением коэффициента усиления параметров управления в режиме онлайн.[0016] General parameters of the vehicle include the mass of the vehicle and/or the inertia of rotation of the vehicle about the vertical direction and/or the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass and/or the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass and/or the stiffness of the front wheels when cornering and/or stiffness of the rear wheels when cornering. In accordance with the general parameters of the vehicle and the model of the controlled object, the optimal coefficients k 1 , k 2 , k 3 and k 4 of the control parameter gain are calculated offline using the Iqr function in MATLAB, which significantly reduces the amount of calculation compared to the parameter gain factor solution online control.
[0017] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления включает: принятие скорости в качестве независимой переменной и выполнение полиномиальной аппроксимации коэффициента усиления параметра управления для получения первого полинома; и получение коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с первым полиномом и продольной скоростью транспортного средства в режиме реального времени.[0017] In any of the above embodiments, the step of obtaining a real-time control parameter gain in accordance with the control parameter gain includes: taking the speed as an independent variable and performing a polynomial approximation of the control parameter gain to obtain the first polynomial; and obtaining a real-time control parameter gain according to the first polynomial and the real-time longitudinal speed of the vehicle.
[0018] Для получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени применяют метод вычисления полиномиальной аппроксимации на основе коэффициента усиления параметра управления, полученного в режиме офлайн, и оптимизируют величину вычисления.[0018] To obtain the control parameter gain in real time, a polynomial approximation calculation method is applied based on the control parameter gain obtained offline, and the calculation value is optimized.
[0019] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления включает: принятие скорости в качестве независимой переменной и выполнение полиномиальной аппроксимации коэффициента усиления параметра управления третьего порядка, и первый полином получают в виде:[0019] In any of the above embodiments, the step of obtaining the real-time control parameter gain according to the control parameter gain includes: taking the speed as an independent variable and performing a polynomial approximation of the control parameter gain of the third order, and the first polynomial is obtained in form:
[0020] Где а31, a21, a11 и a01 - полиномиальные коэффициенты параметров k1 управления третьего порядка, а32, a22, а12 и а02 - полиномиальные коэффициенты параметров k2 управления третьего порядка, а33, а23, a13 и а03 - полиномиальные коэффициенты параметров k3 управления третьего порядка, а34, a24, a14 и а04 - полиномиальные коэффициенты параметров k4 управления третьего порядка, v - скорость; получение коэффициента K усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с первым полиномом и продольной скоростью транспортного средства в режиме реального времени:[0020] Where a 31 , a 21 , a 11 and a 01 are the polynomial coefficients of the third order control parameters k 1 , and 32 , a 22 , a 12 and a 02 are the polynomial coefficients of the third order control parameters k 2 , and 33 , a 23 , a 13 and a 03 - polynomial coefficients of the parameters k 3 control of the third order, and 34 , a 24 , a 14 and a 04 - polynomial coefficients of the parameters k 4 control of the third order, v is the speed; obtaining the real-time control parameter gain K according to the first polynomial and the longitudinal speed of the vehicle in real time:
[0021] Где Vx - продольная скорость транспортного средства.[0021] Where V x is the longitudinal speed of the vehicle.
[0022] В данном варианте осуществления применяют полиномиальную аппроксимацию третьего порядка, и оптимальный коэффициент усиления параметра управления вычисляют в режиме реального времени в соответствии с фактической скоростью, передаваемой обратно транспортным средством, что не только уменьшает объем вычислений оптимального коэффициента усиления параметра управления, но также обеспечивает сходимость и надежность оптимального коэффициента усиления параметра управления.[0022] In this embodiment, a third-order polynomial approximation is applied, and the optimal control parameter gain is calculated in real time according to the actual speed fed back by the vehicle, which not only reduces the amount of calculation of the optimal control parameter gain, but also provides convergence and reliability of the optimal control parameter gain.
[0023] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения величины обратной связи по ошибке состояния включает:[0023] In any of the above embodiments, the step of obtaining a status error feedback value includes:
[0024] получение величины обратной связи по ошибке состояния в соответствии со следующей формулой:[0024] Obtaining a status error feedback value according to the following formula:
[0025] Где ey - отклонение бокового положения, - скорость изменения отклонения бокового положения, eψ - отклонение курсового угла, - скорость изменения отклонения курсового угла, X - величина обратной связи по ошибке состояния, Vx - продольная скорость транспортного средства, Vy - боковая скорость транспортного средства, (х,y) - положение транспортного средства в текущий момент, (xdes,ydes) - желаемое положение траектории, ψ - курсовой угол транспортного средства в текущий момент, ψdes - курсовой угол желаемой траектории, ω - скорость рыскания транспортного средства и ρ - кривизна желаемой целевой точки.[0025] Where e y is the deviation of the lateral position, - rate of change of lateral position deviation, e ψ - heading angle deviation, - the rate of change of the heading angle deviation, X - the value of the status error feedback, V x - the longitudinal speed of the vehicle, V y - the lateral speed of the vehicle, (x,y) - the position of the vehicle at the current moment, (x des ,y des ) is the desired position of the trajectory, ψ is the heading angle of the vehicle at the current moment, ψ des is the heading angle of the desired trajectory, ω is the yaw rate of the vehicle, and ρ is the curvature of the desired target point.
[0026] За счет обновления ошибки состояния и передачи ее обратно в коэффициент усиления системы управления эффект бокового управления становится более точным.[0026] By updating the state error and passing it back to the control system gain, the side control effect becomes more accurate.
[0027] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения управляющей величины и компенсирующей величины в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, ошибкой состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства включает:[0027] In any of the above embodiments, the step of obtaining a control quantity and a compensation quantity according to a control parameter gain, a real-time control parameter gain, a state error, a path curvature, and a vehicle pitch angle includes:
[0028] получение управляющей величины обратной связи в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени и величиной обратной связи по ошибке состояния, составляющей:[0028] Obtaining a feedback control value in accordance with the real-time control parameter gain and the state error feedback value of:
δsw_b=-KXδ sw_b =-KX
[0029] где K - коэффициент усиления параметра управления в режиме реального времени, X - величина обратной связи по ошибке состояния;[0029] where K is the real-time control parameter gain, X is the state error feedback amount;
[0030] получение управляющей величины суммарной ошибки положения в соответствии с суммарной ошибкой положения, составляющей:[0030] obtaining a control value of the total position error in accordance with the total position error of:
[0031] где ki - коэффициент суммирования, ey - отклонение бокового положения, Т - период управления, - величина периода управления предыдущего цикла, составляющее δsw_i.[0031] where k i is the summation factor, e y is the lateral position deviation, T is the control period, - the value of the control period of the previous cycle, which is δ sw_i .
[0032] получение величины упреждающей компенсации кривизны дороги в соответствии с кривизной траектории, составляющей:[0032] Obtaining the road curvature forward compensation value according to the path curvature of:
[0033] где m - масса транспортного средства, Vx - продольная скорость транспортного средства, If - расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс, Ir - расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс, Cf - жесткость переднего колеса при прохождении поворотов, Cr - жесткость заднего колеса при прохождении поворотов, Rdes - радиус траектории, L - сумма If и Ir;[0033] where m is the mass of the vehicle, V x is the longitudinal speed of the vehicle, I f is the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass, I r is the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass, C f is the stiffness of the front wheel when cornering, C r - rigidity of the rear wheel when cornering, R des - radius of the trajectory, L - the sum of I f and I r ;
[0034] получение величины упреждающей компенсации уклона дороги в соответствии углом наклона транспортного средства, составляющей:[0034] Obtaining the value of forward compensation of the slope of the road in accordance with the angle of the vehicle, component:
[0035] где A(i,j) параметр, соответствующий i-й строке и j-му столбцу матрицы A, B(i,j) - параметр, соответствующий i-й строке и j-му столбцу матрицы В, g - ускорение силы тяжести, γ - угол наклона транспортного средства.[0035] where A(i,j) is the parameter corresponding to the i-th row and j-th column of matrix A, B(i,j) is the parameter corresponding to the i-th row and j-th column of matrix B, g is the acceleration gravity, γ - the angle of inclination of the vehicle.
[0036] Конкретные способы получения управляющей величины обратной связи, управляющей величины суммарной ошибки положения, величины упреждающей компенсации кривизны дороги, величины упреждающей компенсации уклона дороги представлены вышеупомянутыми формулами. В данном варианте осуществления кривизна дороги, определяемая желаемой траекторией, используется для выполнения упреждающей компенсации кривизны дороги, информация о положении используется для выполнения упреждающей компенсации уклона дороги, и вводится элемент суммарного отклонения положения для уменьшения ошибки положения. И всесторонне учитывают влияние неопределенности кривизны дороги, уклона дороги и общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0036] Specific methods for obtaining a feedback control quantity, a position sum error control quantity, a road curvature forward compensation quantity, a road slope forward compensation quantity are represented by the above formulas. In this embodiment, the road curvature determined by the desired trajectory is used to perform forward road curvature compensation, position information is used to perform forward road slope compensation, and a position sum deviation element is introduced to reduce the position error. And comprehensively take into account the influence of the uncertainty of the curvature of the road, the slope of the road and the general parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0037] В любом из вышеупомянутых вариантов осуществления этап получения ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной и вывод ожидаемого угла поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам включает:[0037] In any of the above embodiments, the step of obtaining the expected steering angle according to the control variable and the offset value, and outputting the expected steering angle to the steering-by-wire system includes:
[0038] получение ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии со следующей формулой:[0038] obtaining the expected steering angle according to the following formula:
[0039] где δsw_b - управляющая величина обратной связи, δsw_i - управляющая величина суммарной ошибки положения, δsw_c - величина упреждающей компенсации кривизны дороги, δsw_r - величина упреждающей компенсации уклона дороги, I - передаточное отношение рулевого колеса.[0039] where δ sw_b is the feedback control value, δ sw_i is the total position error control value, δ sw_c is the road curvature forward compensation value, δ sw_r is the road slope forward compensation value, I is the steering wheel ratio.
[0040] В соответствии с результатами расчета управляющей величины обратной связи, величины упреждающей компенсации кривизны дороги, величины упреждающей компенсации уклона дороги и управляющей величины суммарного положения, результаты вычислений суммируются и затем умножаются на передаточное отношение рулевого колеса для получения окончательного ожидаемого угла поворота рулевого колеса, который выводится в систему рулевого управления по проводам, для обеспечения отслеживания траектории, чтобы гарантировать, что ошибка установившегося режима все же может быть полностью устранена, если общие параметры транспортного средства не определены.[0040] According to the calculation results of the feedback control quantity, the road curvature forward compensation quantity, the road slope forward compensation quantity, and the total position control quantity, the calculation results are summed and then multiplied by the steering gear ratio to obtain the final expected steering angle, which is output to the steering-by-wire system to provide trajectory tracking to ensure that the steady state error can still be completely eliminated if the overall vehicle parameters are not determined.
[0041] Для решения второй задачи настоящего изобретения варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают устройство для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, содержащее: модуль установки; первый модуль получения; второй модуль получения; третий модуль получения; четвертый модуль получения; пятый модуль получения и шестой модуль получения, причем параметры управления линейно-квадратичного регулятора устанавливаются модулем установки, первый модуль получения выполнен с возможностью получения общих параметров транспортного средства, второй модуль получения выполнен с возможностью получения коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства, второй модуль получения выполнен с возможностью получения коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства, третий модуль получения выполнен с возможностью получения коэффициент усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, четвертый модуль получения выполнен с возможностью получения ошибки состояния, кривизны траектории и угла наклона транспортного средства, пятый модуль получения выполнен с возможностью получения управляющей величины и компенсирующей величины в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, ошибкой состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства, шестой модуль получения выполнен с возможностью получения ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной и вывода ожидаемого угла поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам.[0041] To solve the second object of the present invention, embodiments of the present invention provide a device for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, comprising: a setting module; the first acquisition module; a second acquisition module; a third acquisition module; a fourth acquisition module; a fifth acquisition module and a sixth acquisition module, wherein the linear quadratic controller control parameters are set by the setting module, the first acquisition module is configured to obtain general vehicle parameters, the second acquisition module is configured to obtain a control parameter gain in accordance with the control parameters and the general parameters vehicle, the second acquisition module is configured to obtain the control parameter gain in accordance with the control parameters and the general parameters of the vehicle, the third acquisition module is configured to obtain the control parameter gain in real time in accordance with the control parameter gain, the fourth module acquisition module is configured to obtain state error, trajectory curvature and vehicle inclination angle, the fifth acquisition module is configured to obtain the control variable and the compensation variable according to the control parameter gain, the real-time control parameter gain, the state error, the path curvature and the vehicle inclination angle, the sixth acquisition module is configured to obtain the expected steering angle according to the control variable and a compensating value, and outputting the expected steering angle to the steering-by-wire system.
[0042] Данный вариант осуществления позволяет реализовать оптимальное управление боковым движением самоуправляемого транспортного средства без статической ошибки, значительно сократить объем вычислений, обеспечить сходимость оптимального коэффициента усиления системы управления и учитывать влияние кривизны дороги, уклона дороги и неопределенности общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0042] This embodiment makes it possible to realize the optimal control of the lateral motion of a self-driving vehicle without static error, significantly reduce the amount of calculations, ensure the convergence of the optimal gain of the control system, and take into account the influence of road curvature, road slope and uncertainty of the overall parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0043] Для решения третьей задачи настоящего изобретения, вариант осуществления настоящего изобретения предусматривает самоуправляемое транспортное средство, содержащее: корпус транспортного средства и управляющее устройство; причем управляющее устройство выполнено с возможностью управления перемещением корпуса транспортного средства с использованием способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, как описано в любом из вариантов осуществления настоящего изобретения.[0043] To solve the third object of the present invention, an embodiment of the present invention provides a self-driving vehicle, comprising: a vehicle body and a control device; moreover, the control device is configured to control the movement of the vehicle body using the method of controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, as described in any of the embodiments of the present invention.
[0044] Самоуправляемое транспортное средство, предусмотренное вариантами осуществления настоящего изобретения, реализует этапы способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, как и в любом варианте осуществления настоящего изобретения. Следовательно, оно обладает всеми полезными эффектами способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, как и в любом варианте осуществления настоящего изобретения, которые не будут повторяться в данном документе.[0044] The self-driving vehicle provided by the embodiments of the present invention implements the steps of the self-driving vehicle lateral movement control method as in any embodiment of the present invention. Therefore, it has all the beneficial effects of the self-driving vehicle lateral control method, as in any embodiment of the present invention, which will not be repeated here.
[0045] Дополнительные аспекты и преимущества настоящего изобретения станут очевидными в нижеследующем описании или будут изучены путем реализации настоящего изобретения на практике.[0045] Additional aspects and advantages of the present invention will become apparent in the following description or will be learned by putting the present invention into practice.
Краткое описание чертежейBrief description of the drawings
[0046] Дополнительные аспекты и преимущества настоящего изобретения станут очевидными в нижеследующем описании или будут изучены путем реализации настоящего изобретения на практике.[0046] Additional aspects and advantages of the present invention will become apparent in the following description or will be learned by putting the present invention into practice.
[0047] На фиг. 1 представлено схематическое изображение управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства соответствующего уровня техники;[0047] FIG. 1 is a schematic representation of the lateral control of a self-driving vehicle of the related art;
[0048] на фиг. 2 представлена блок-схема способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства одного варианта осуществления настоящего изобретения;[0048] in FIG. 2 is a flowchart of a self-driving vehicle lateral control method of one embodiment of the present invention;
[0049] на фиг. 3 представлена блок-схема способа получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени одного варианта осуществления настоящего изобретения;[0049] in FIG. 3 is a flowchart of a method for obtaining a real-time control parameter gain of one embodiment of the present invention;
[0050] на фиг. 4 представлена блок-схема способа получения управляющей величины и компенсирующей величины одного варианта осуществления настоящего изобретения;[0050] in FIG. 4 is a flowchart of a method for obtaining a control variable and a compensating variable of one embodiment of the present invention;
[0051] на фиг. 5 представлена структурная функциональная схема устройства для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства одного варианта осуществления настоящего изобретения;[0051] in FIG. 5 is a block functional diagram of a device for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle of one embodiment of the present invention;
[0052] на фиг. 6 представлена структурная функциональная схема самоуправляемого транспортного средства одного варианта осуществления настоящего изобретения;[0052] in FIG. 6 is a block functional diagram of a self-driving vehicle of one embodiment of the present invention;
[0053] на фиг. 7 представлено схематическое изображение управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства конкретного варианта осуществления настоящего изобретения; и[0053] in FIG. 7 is a schematic representation of the lateral control of a self-driving vehicle of a specific embodiment of the present invention; and
[0054] на фиг. 8 представлена блок-схема способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства конкретного варианта осуществления настоящего изобретения.[0054] in FIG. 8 is a flowchart of a self-driving vehicle lateral control method of a particular embodiment of the present invention.
[0055] Соответствующая взаимосвязь между ссылочными обозначениями и названиями компонентов на фиг. 1-8 является следующей:[0055] The corresponding relationship between reference signs and component names in FIG. 1-8 is as follows:
[0056] 100: устройство для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, 110: модуль установки, 120: первый модуль получения, 130: второй модуль получения, 140: третий модуль получения, 150: четвертый модуль получения, 160: пятый модуль получения, 170: шестой модуль получения, 200: самоуправляемое транспортное средство, 210: корпус транспортного средства, 220: управляющее устройство.[0056] 100: Self-driving vehicle lateral movement control device, 110: setting module, 120: first acquisition module, 130: second acquisition module, 140: third acquisition module, 150: fourth acquisition module, 160: fifth acquisition module, 170 : sixth acquisition module, 200: self-driving vehicle, 210: vehicle body, 220: control device.
Осуществление изобретенияImplementation of the invention
[0057] Для того, чтобы вышеупомянутые задачи, особенности и преимущества настоящего изобретения могли быть поняты более четко, дальнейшее подробное описание настоящего изобретения будет дано ниже в связи с прилагаемыми чертежами и конкретными вариантами осуществления. Следует отметить, что варианты осуществления настоящего изобретения и признаки в вариантах осуществления могут быть объединены друг с другом, если отсутствует конфликт.[0057] In order that the above objects, features and advantages of the present invention can be understood more clearly, further detailed description of the present invention will be given below in connection with the accompanying drawings and specific embodiments. It should be noted that the embodiments of the present invention and the features in the embodiments can be combined with each other if there is no conflict.
[0058] В последующем описании изложены многочисленные конкретные детали для того, чтобы обеспечить полное понимание настоящего изобретения. Однако настоящее изобретение также может быть реализовано другими способами, отличными от описанных в настоящем документе. Следовательно, объем защиты настоящего изобретения не ограничивается конкретными вариантами осуществления, раскрытыми ниже.[0058] In the following description, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of the present invention. However, the present invention may also be practiced in other ways than those described herein. Therefore, the protection scope of the present invention is not limited to the specific embodiments disclosed below.
[0059] Способ и устройство для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства в некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения описаны ниже со ссылкой на фиг. 1-8.[0059] A method and apparatus for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle in some embodiments of the present invention is described below with reference to FIG. 1-8.
[0060] Система управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства вычисляет желаемую команду рулевого управления в режиме реального времени в соответствии с запланированной траекторией и информацией верхнего уровня о местоположении транспортного средства и управляет транспортным средством для управления движением по целевой траектории. В настоящее время линейно-квадратичное оптимальное управление (linear quadratic optimal control, LQR) широко используется для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства. Как показано на фиг. 1, существуют в основном следующие проблемы:[0060] The lateral motion control system of the self-driving vehicle calculates the desired steering command in real time according to the planned trajectory and the upper level information about the position of the vehicle, and controls the vehicle to control the movement along the target trajectory. Currently, linear quadratic optimal control (LQR) is widely used to control the lateral movement of a self-driving vehicle. As shown in FIG. 1, there are mainly the following problems:
[0061] (1) Оптимальный коэффициент усиления системы управления обычно получают путем решения уравнения Риккати в режиме онлайн, что требует большего количества вычислительных ресурсов и не обязательно гарантирует сходимость коэффициента усиления системы управления.[0061] (1) The optimal control gain is usually obtained by solving the Riccati equation online, which requires more computational resources and does not necessarily guarantee the convergence of the control gain.
[0062] (2) В настоящее время большинство систем управления боковым движением самоуправляемых транспортных средств используют внедрение упреждающей компенсации кривизны дороги для уменьшения ошибки установившегося режима и не учитывают ошибку бокового установившегося режима, вызванную уклоном дороги, что снижает качество системы бокового управления транспортным средством.[0062] (2) Currently, most self-driving vehicle lateral motion control systems use the implementation of forward road curvature compensation to reduce the steady state error, and do not take into account the lateral steady state error caused by the road slope, which reduces the quality of the vehicle lateral control system.
[0063] (3) Существует определенная неопределенность в общих параметрах транспортного средства, и нельзя гарантировать полное устранение ошибки установившегося режима бокового управления транспортным средством.[0063] (3) There is a certain uncertainty in the general parameters of the vehicle, and the complete elimination of the error of the steady state lateral control of the vehicle cannot be guaranteed.
[0064] Соответствующий уровень техники представляет собой параметрически адаптивный способ LQR-управления боковым движением для автономных транспортных средств. Метод регулировки параметров LQR-управления, основанный на ошибке отслеживания пути и взаимосвязи положения транспортного средства и дороги, определяет параметры регулятора в текущем состоянии. В соответствии с определенными параметрами управления вычисляют управляющую величину для рулевого управления автономного транспортного средства, и она передается на исполнительный механизм рулевого управления для выполнения, что отличается от данного варианта осуществления в том, что:[0064] The related art is a parametrically adaptive LQR lateral motion control method for autonomous vehicles. The method of adjusting the LQR control parameters based on the path tracking error and the relationship between the position of the vehicle and the road determines the controller parameters in the current state. According to the determined control parameters, a steering quantity for steering the autonomous vehicle is calculated, and it is transmitted to the steering actuator for execution, which differs from this embodiment in that:
[0065] (1) Методы регулировки параметров различаются. Эта соответствующая технология использует метод регулировки параметров ошибки отслеживания пути и взаимосвязи положения транспортного средства и дороги, и в данном варианте осуществления используется метод регулировки параметров скорости.[0065] (1) Parameter adjustment methods vary. This related technology uses a path tracking error parameter and vehicle-road position relationship parameter adjustment method, and in this embodiment, a speed parameter adjustment method is used.
[0066] (2) Процесс вычисления оптимального коэффициента усиления системы управления является другим. Эта соответствующая технология решает уравнение Риккати в режиме онлайн, чтобы получить оптимальный коэффициент усиления системы управления. В данном варианте осуществления оптимальный коэффициент усиления системы управления вычисляют в режиме офлайн, и затем используют полиномиальную аппроксимацию для управления коэффициентом усиления и его обновления в режиме реального времени.[0066] (2) The process for calculating the optimal gain of the control system is different. This related technology solves the Riccati equation online to obtain the optimum control system gain. In this embodiment, the optimal gain of the control system is calculated offline, and then a polynomial approximation is used to control the gain and update it in real time.
[0067] (3) Угол поворота рулевого колеса является другим. Эта соответствующая технология учитывает только управляющую величину обратной связи по ошибке состояния. На основе управляющей величины обратной связи по ошибке состояния, данный вариант осуществления также учитывает величину упреждающей компенсации кривизны дороги, величину упреждающей компенсации уклона дороги и управляющую величину суммарной ошибки положения.[0067] (3) The steering angle is different. This corresponding technique only considers the state error feedback control value. Based on the state error feedback control quantity, this embodiment also considers the road curvature forward compensation value, the road slope forward compensation value, and the total position error control quantity.
[0068] В целом, задачей данного варианта осуществления является решение по меньшей мере одной из нижеперечисленных проблем.[0068] In general, the object of this embodiment is to solve at least one of the following problems.
[0069] (1) Решение уравнения Риккати в режиме онлайн для получения оптимального коэффициента усиления системы управления требует большого объема вычислений.[0069] (1) Solving the Riccati equation online to obtain the optimal control system gain is computationally intensive.
[0070] (2) Ошибка бокового установившегося режима, вызываемая уклоном дороги, не учитывается.[0070] (2) The side steady state error caused by the slope of the road is not taken into account.
[0071] Вариант осуществления 1[0071] Embodiment 1
[0072] Как показано на фиг. 2, данный вариант осуществления обеспечивает способ управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, включающий:[0072] As shown in FIG. 2, this embodiment provides a method for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, including:
[0073] Этап S102 установки параметров управления линейно-квадратичного регулятора;[0073] Step S102 setting the control parameters of the linear-quadratic controller;
[0074] Этап S104 получения общих параметров транспортного средства;[0074] Step S104 obtain general vehicle parameters;
[0075] Этап S106 получения коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства;[0075] Step S106 obtain control parameter gain in accordance with control parameters and vehicle general parameters;
[0076] Этап S108 получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени, в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления;[0076] Step S108 to obtain a gain of the control parameter in real time, in accordance with the gain of the control parameter;
[0077] Этап S110 получения величины обратной связи по ошибке состояния, кривизны траектории и угла наклона транспортного средства;[0077] Step S110 of obtaining the error feedback amount of the state, path curvature, and vehicle pitch angle;
[0078] Этап S112 получения управляющей величины и компенсирующей величины в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, величиной обратной связи по ошибке состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства; и[0078] Step S112, obtaining a control quantity and a compensation quantity according to the real-time control parameter gain, the state error feedback quantity, the path curvature, and the vehicle pitch angle; and
[0079] Этап S114 получения ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной и вывод ожидаемого угла поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам.[0079] Step S114 of obtaining the expected steering angle according to the control quantity and the compensation value, and outputting the expected steering angle to the steering by wire system.
[0080] Данный вариант осуществления позволяет реализовать оптимальное управление боковым движением самоуправляемого транспортного средства без статической ошибки, значительно сократить объем вычислений, обеспечить сходимость оптимального коэффициента усиления системы управления и учитывать влияние кривизны дороги, уклона дороги и неопределенности общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0080] This embodiment makes it possible to realize the optimal control of the lateral movement of a self-driving vehicle without static error, significantly reduce the amount of calculations, ensure the convergence of the optimal gain of the control system, and take into account the influence of road curvature, road slope and uncertainty of the overall parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0081] Вариант осуществления 2[0081] Embodiment 2
[0082] В дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0082] In addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0083] В вышеупомянутом варианте осуществления этап установки параметров управления линейно-квадратичного регулятора включает: параметры управления включают первую весовую матрицу Q и вторую весовую матрицу R, Q=diag[q1, q2, q3, q4], R=[r], где q1, q2, q3, q4 и r представляют собой пять параметров управления, соответственно, причем q2, q4 и r устанавливают на фиксированные значения, a q1, q3 получают в соответствии со следующей формулой:[0083] In the above embodiment, the step of setting the control parameters of the linear-quadratic controller includes: the control parameters include the first weight matrix Q and the second weight matrix R, Q=diag[q 1 , q 2 , q 3 , q 4 ], R=[ r], where q 1 , q 2 , q 3 , q 4 and r are five control parameters, respectively, with q 2 , q 4 and r set to fixed values, aq 1 , q 3 are obtained in accordance with the following formula:
[0084] Где q1max - максимальное значение q1, q1min - минимальное значение q1, q3max - максимальное значение q3, q3min - минимальное значение q3, Vx - продольная скорость транспортного средства, V1 - первое пороговое значение скорости, и V2 - второе пороговое значение скорости.[0084] Where q 1max is the maximum value of q 1 , q 1min is the minimum value of q 1 , q 3max is the maximum value of q 3 , q 3min is the minimum value of q 3 , V x is the longitudinal speed of the vehicle, V 1 is the first threshold value speed, and V 2 - the second threshold speed.
[0085] В данном варианте осуществления q2, q4 и r устанавливают на фиксированные значения, только для q1, q3, выполняют линейную регулировку параметров в соответствии с продольной скоростью Vx транспортного средства, то есть, весовая матрица параметров управления линейно-квадратичного регулятора использует метод линейной регулировки скорости, который позволяет уменьшить объем вычислений.[0085] In this embodiment, q 2 , q 4 and r are set to fixed values, only for q 1 , q 3 , linear parameter adjustment is performed in accordance with the longitudinal speed V x of the vehicle, that is, the weight matrix of control parameters is linear Quadratic controller uses a linear speed control method, which can reduce the amount of calculation.
[0086] Вариант осуществления 3[0086] Embodiment 3
[0087] В дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0087] In addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0088] Этап получения коэффициента усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства включает: получение коэффициента усиления параметра управления в соответствии со следующей формулой:[0088] The step of obtaining the control parameter gain according to the control parameters and the general vehicle parameters includes: obtaining the control parameter gain according to the following formula:
[0089] Где m - масса транспортного средства, Iz - инерция вращения транспортного средства вокруг вертикального направления, If - расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс, Ir - расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс, Cf - жесткость переднего колеса при прохождении поворотов, и Cr - жесткость заднего колеса при прохождении поворотов, Vx - продольная скорость транспортного средства, k14 - матрица сходимости коэффициента усиления системы управления, k14(1), k14(2), k14(3) и k14(4) - четыре элемента в матрице сходимости коэффициента усиления системы управления, соответственно, k1, k2, k3 и k4 - четыре коэффициента усиления параметра управления, соответственно, k14 - матрица сходимости оптимального коэффициента усиления системы управления, вычисленная с помощью MATLAB, и k1, k2, k3 и k4 - четыре коэффициента усиления параметра управления, соответственно.[0089] Where m is the mass of the vehicle, I z is the inertia of rotation of the vehicle about the vertical direction, I f is the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass, I r is the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass, C f is front wheel cornering stiffness and C r rear wheel cornering stiffness V x vehicle longitudinal speed k 14 control gain convergence matrix k 14(1) , k 14(2) , k 14 (3) and k 14(4) - four elements in the convergence matrix of the gain of the control system, respectively, k 1 , k 2 , k 3 and k 4 - four gains of the control parameter, respectively, k 14 - convergence matrix of the optimal gain control system computed using MATLAB, and k 1 , k 2 , k 3 and k 4 are four control parameter gains, respectively.
[0090] Причем общие параметры транспортного средства включают массу транспортного средства и/или инерцию вращения транспортного средства вокруг вертикального направления и/или расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс и/или расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс и/или жесткость передних колес при прохождении поворотов и/или жесткость задних колес при прохождении поворотов. Получают общие параметры транспортного средства, получают коэффициент усиления параметра управления в режиме офлайн в соответствии с общими параметрами транспортного средства и уменьшают сложность вычисления способа данного варианта осуществления.[0090] Moreover, the general parameters of the vehicle include the mass of the vehicle and / or the inertia of rotation of the vehicle around the vertical direction and / or the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass and / or the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass and / or stiffness front wheels when cornering and/or rear wheel stiffness when cornering. The general vehicle parameters are obtained, the offline control parameter gain is obtained in accordance with the general vehicle parameters, and the calculation complexity of the method of this embodiment is reduced.
[0091] В соответствии с общими параметрами транспортного средства и моделью управляемого объекта, оптимальные коэффициенты k1, k2, k3 и k4 усиления параметра управления вычисляют в режиме офлайн с помощью функции Iqr в MATLAB, что значительно сокращает объем вычислений по сравнению с решением коэффициента усиления параметров управления в режиме онлайн.[0091] In accordance with the general parameters of the vehicle and the model of the controlled object, the optimal coefficients k 1 , k 2 , k 3 and k 4 control parameter gains are calculated offline using the Iqr function in MATLAB, which significantly reduces the amount of calculations compared to by solving the gain of the control parameters online.
[0092] Вариант осуществления 4[0092] Embodiment 4
[0093] Как показано на фиг. 3, в дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0093] As shown in FIG. 3, in addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0094] Этап получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления включает:[0094] The step of obtaining the real-time control parameter gain according to the control parameter gain includes:
[0095] Этап S202 принятия скорости в качестве независимой переменной и выполнение полиномиальной аппроксимации коэффициента усиления параметра управления для получения первого полинома; и[0095] Step S202 of taking the speed as an independent variable and performing a polynomial approximation of the gain of the control parameter to obtain the first polynomial; and
[0096] Этап S204 получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с первым полиномом и продольной скоростью транспортного средства в режиме реального времени.[0096] Step S204 of obtaining the real-time control parameter gain according to the first polynomial and the real-time longitudinal speed of the vehicle.
[0097] Для получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени применяют метод вычисления полиномиальной аппроксимации на основе коэффициента усиления параметра управления, полученного в режиме офлайн, и оптимизируют объем вычислений.[0097] To obtain the control parameter gain in real time, a polynomial approximation calculation method is applied based on the control parameter gain obtained offline, and the amount of calculation is optimized.
[0098] Вариант осуществления 5[0098] Embodiment 5
[0099] В дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0099] In addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0100] Этап получения коэффициента усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления включает: принятие скорости в качестве независимой переменной и выполнение полиномиальной аппроксимации коэффициента усиления параметра управления третьего порядка, и первый полином получают в виде:[0100] The step of obtaining the real-time control parameter gain in accordance with the control parameter gain includes: taking the speed as an independent variable and performing a polynomial approximation of the control parameter gain of the third order, and the first polynomial is obtained as:
[0101] Где а31, a21, a11 и a01 - полиномиальные коэффициенты параметров k1 управления третьего порядка, а32, a22, a12 и а02 - полиномиальные коэффициенты параметров k2 управления третьего порядка, а33, а23, a13 и а03 - полиномиальные коэффициенты параметров k3 управления третьего порядка, а34, a24, a14 и а04 - полиномиальные коэффициенты параметров k4 управления третьего порядка, v - скорость; получение коэффициента K усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с первым полиномом и продольной скоростью транспортного средства в режиме реального времени:[0101] Where a 31 , a 21 , a 11 and a 01 are the polynomial coefficients of the parameters k 1 of the third order control, and 32 , a 22 , a 12 and a 02 are the polynomial coefficients of the parameters k 2 of the third order control, and 33 , and 23 , a 13 and a 03 - polynomial coefficients of the parameters k 3 control of the third order, and 34 , a 24 , a 14 and a 04 - polynomial coefficients of the parameters k 4 control of the third order, v is the speed; obtaining the real-time control parameter gain K according to the first polynomial and the longitudinal speed of the vehicle in real time:
[0102] Где Vx - продольная скорость транспортного средства.[0102] Where V x is the longitudinal speed of the vehicle.
[0103] В данном варианте осуществления применяют полиномиальную аппроксимацию третьего порядка и оптимальный коэффициент усиления параметра управления вычисляют в режиме реального времени в соответствии с фактической скоростью, передаваемой обратно транспортным средством, что не только уменьшает объем вычислений оптимального коэффициента усиления параметра управления, но также обеспечивает сходимость и надежность оптимального коэффициента усиления параметра управления.[0103] In this embodiment, a third-order polynomial approximation is applied, and the optimal control parameter gain is calculated in real time according to the actual speed transmitted back by the vehicle, which not only reduces the amount of calculation of the optimal control parameter gain, but also ensures convergence and reliability of the optimal control parameter gain.
[0104] Вариант осуществления 6[0104] Embodiment 6
[0105] В дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0105] In addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0106] Этап получения величины обратной связи по ошибке состояния включает:[0106] The step of obtaining a status error feedback value includes:
[0107] получение величины обратной связи по ошибке состояния в соответствии со следующей формулой:[0107] Obtaining the status error feedback value according to the following formula:
[0108] Где ey - отклонение бокового положения, - скорость изменения отклонения бокового положения, eψ - отклонение курсового угла, - скорость изменения отклонения курсового угла, X - величина обратной связи по ошибке состояния, Vx - продольная скорость транспортного средства, Vy - боковая скорость транспортного средства, (x,y) - положение транспортного средства в текущий момент, (xdes,ydes) - желаемое положение траектории, ψ - курсовой угол транспортного средства в текущий момент, ψdes - курсовой угол желаемой траектории, ω - скорость рыскания транспортного средства, и ρ - кривизна желаемой целевой точки.[0108] Where e y is the deviation of the lateral position, - rate of change of lateral position deviation, e ψ - heading angle deviation, - the rate of change of the course angle deviation, X - the value of the status error feedback, V x - the longitudinal speed of the vehicle, V y - the lateral speed of the vehicle, (x,y) - the position of the vehicle at the current moment, (x des ,y des ) is the desired position of the trajectory, ψ is the current heading of the vehicle, ψ des is the heading of the desired trajectory, ω is the yaw rate of the vehicle, and ρ is the curvature of the desired target point.
[0109] За счет обновления ошибки состояния и передачи ее обратно в коэффициент усиления системы управления эффект бокового управления становится более точным.[0109] By updating the state error and passing it back to the control system gain, the side control effect becomes more accurate.
[0110] Вариант осуществления 7[0110] Embodiment 7
[0111] Как показано на фиг. 4, в дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0111] As shown in FIG. 4, in addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0112] Этап получения управляющей величины и компенсирующей величины в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, ошибкой состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства включает:[0112] The step of obtaining the control variable and the compensation variable according to the control parameter gain, the real-time control parameter gain, the state error, the path curvature, and the vehicle pitch angle includes:
[0113] Этап S302 получения управляющей величины обратной связи в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени и величиной обратной связи по ошибке состояния, составляющей:[0113] Step S302 of obtaining a feedback control amount according to the real-time control parameter gain and the status error feedback amount of:
δsw_b=-KXδ sw_b =-KX
[0114] где K - коэффициент усиления параметра управления в режиме реального времени, X - величина обратной связи по ошибке состояния;[0114] where K is the real-time control parameter gain, X is the state error feedback amount;
[0115] Этап S304 получения управляющей величины суммарной ошибки положения в соответствии с суммарной ошибкой положения, составляющей:[0115] Step S304 of obtaining the control amount of the total position error in accordance with the total position error of:
[0116] где ki - коэффициент суммирования, ey - отклонение бокового положения, Т - период управления, - величина периода управления предыдущего цикла of δsw_i;[0116] where k i is the summation factor, e y is the deviation of the lateral position, T is the control period, - the value of the control period of the previous cycle of δ sw_i ;
[0117] Этап S306 получения величины упреждающей компенсации кривизны дороги в соответствии с кривизной траектории, составляющей:[0117] Step S306 of obtaining the road curvature forward compensation amount according to the path curvature of:
[0118] где m - масса транспортного средства, Vx - продольная скорость транспортного средства, If - расстояние от передней оси транспортного средства до центра масс, Ir - расстояние от задней оси транспортного средства до центра масс, Cf - жесткость переднего колеса при прохождении поворотов, Cr - жесткость заднего колеса при прохождении поворотов, Rdes - радиус траектории, L - сумма If и Ir;[0118] where m is the mass of the vehicle, V x is the longitudinal speed of the vehicle, I f is the distance from the front axle of the vehicle to the center of mass, I r is the distance from the rear axle of the vehicle to the center of mass, C f is the stiffness of the front wheel when cornering, C r - stiffness of the rear wheel when cornering, R des - radius of the trajectory, L - the sum of I f and I r ;
[0119] Этап S308 получения величины упреждающей компенсации уклона дороги в соответствии углом наклона транспортного средства, составляющей:[0119] Step S308 of obtaining the forward slope compensation amount according to the vehicle inclination angle, of:
[0120] где A(i,j) параметр, соответствующий i-й строке и j-му столбцу матрицы А, B(i,j) - параметр, соответствующий i-й строке и j-му столбцу матрицы В, g - ускорение силы тяжести, γ - угол наклона транспортного средства.[0120] where A(i,j) is the parameter corresponding to the i-th row and j-th column of matrix A, B(i,j) is the parameter corresponding to the i-th row and j-th column of matrix B, g is the acceleration gravity, γ - the angle of inclination of the vehicle.
[0121] Конкретные способы получения управляющей величины обратной связи, управляющей величины суммарной ошибки положения, величины упреждающей компенсации кривизны дороги, величины упреждающей компенсации уклона дороги представлены вышеупомянутыми формулами. В данном варианте осуществления кривизна дороги, определяемая желаемой траекторией, используется для выполнения упреждающей компенсации кривизны дороги, информация о положении используется для выполнения упреждающей компенсации уклона дороги и вводится элемент суммарного отклонения положения для уменьшения ошибки положения. И всесторонне учитывается влияние неопределенности кривизны дороги, уклона дороги и общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0121] Specific methods for obtaining a feedback control quantity, a position sum error control quantity, a road curvature forward compensation quantity, a road slope forward compensation quantity are represented by the above formulas. In this embodiment, the curvature of the road determined by the desired trajectory is used to perform forward road curvature compensation, the position information is used to perform forward compensation of the road slope, and an element of the total position deviation is introduced to reduce the position error. And the influence of the uncertainty of the road curvature, the road slope and the general parameters of the vehicle is comprehensively taken into account to achieve high reliability and high accuracy in tracking the desired trajectory.
[0122] Данный вариант осуществления вводит элемент суммарного отклонения положения для уменьшения ошибки положения, чтобы гарантировать, что ошибка установившегося режима все же может быть полностью устранена, если общие параметры транспортного средства не определены.[0122] This embodiment introduces a position sum deviation element to reduce the position error to ensure that the steady state error can still be completely eliminated if the overall vehicle parameters are not determined.
[0123] Вариант осуществления 8[0123] Embodiment 8
[0124] В дополнение к техническим признакам вышеописанных вариантов осуществления данный вариант осуществления дополнительно включает нижеследующие технические признаки.[0124] In addition to the technical features of the above-described embodiments, this embodiment further includes the following technical features.
[0125] Этап получения ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной, и вывод ожидаемого угла поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам включает:[0125] The step of obtaining the expected steering angle according to the control variable and the compensation variable, and outputting the expected steering angle to the steering-by-wire system includes:
[0126] получение ожидаемого угла поворота рулевого колеса в соответствии со следующей формулой:[0126] Obtaining the expected steering angle according to the following formula:
[0127] Где δsw_b - управляющая величина обратной связи, δsw_i - управляющая величина суммарной ошибки положения, δsw_c - величина упреждающей компенсации кривизны дороги, δsw_r величина упреждающей компенсации уклона дороги, I - передаточное отношение рулевого колеса.[0127] Where δ sw_b is the feedback control value, δ sw_i is the total position error control value, δ sw_c is the road curvature forward compensation value, δ sw_r is the road slope forward compensation value, I is the steering wheel ratio.
[0128] В соответствии с результатами расчета управляющей величины обратной связи, величины упреждающей компенсации кривизны дороги, величины упреждающей компенсации уклона дороги и управляющей величины суммарного положения, результаты вычислений суммируются и затем умножаются на передаточное отношение рулевого колеса для получения окончательного ожидаемого угла поворота рулевого колеса, который выводится в систему рулевого управления по проводам, для обеспечения отслеживания траектории, чтобы гарантировать, что ошибка установившегося режима может быть полностью устранена, когда общие параметры транспортного средства не определены.[0128] According to the calculation results of the feedback control quantity, the road curvature forward compensation quantity, the road slope forward compensation quantity, and the total position control quantity, the calculation results are summed and then multiplied by the steering gear ratio to obtain the final expected steering angle, which is output to the steering-by-wire system to provide trajectory tracking to ensure that the steady state error can be completely eliminated when the general parameters of the vehicle are not determined.
[0129] Вариант осуществления 9[0129] Embodiment 9
[0130] Как показано на фиг. 5, данный вариант осуществления предусматривает устройство 100 для управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, содержащее: модуль 110 установки; первый модуль 120 получения; второй модуль 130 получения; третий модуль 140 получения; четвертый модуль 150 получения; пятый модуль 160 получения и шестой модуль 170 получения, причем параметры управления линейно-квадратичного регулятора устанавливаются модулем 110 установки, первый модуль 120 получения получает общие параметры транспортного средства, второй модуль 130 получения получает коэффициент усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства, второй модуль 130 получения получает коэффициент усиления параметра управления в соответствии с параметрами управления и общими параметрами транспортного средства, третий модуль 140 получения получает коэффициент усиления параметра управления в режиме реального времени в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, четвертый модуль 150 получения получает ошибку состояния, кривизну траектории и угол наклона транспортного средства, пятый модуль 160 получения получает управляющую величину и компенсирующую величину в соответствии с коэффициентом усиления параметра управления, коэффициентом усиления параметра управления в режиме реального времени, ошибкой состояния, кривизной траектории и углом наклона транспортного средства, шестой модуль 170 получения получает ожидаемый угол поворота рулевого колеса в соответствии с управляющей величиной и компенсирующей величиной и выводит ожидаемый угол поворота рулевого колеса в систему рулевого управления по проводам.[0130] As shown in FIG. 5, this embodiment provides a device 100 for controlling the lateral movement of a self-driving vehicle, comprising: a setting module 110; the first acquisition module 120; the second acquisition module 130; the third receiving module 140; the fourth acquisition module 150; a fifth acquisition unit 160 and a sixth acquisition unit 170, wherein the linear quadratic controller control parameters are set by the setting unit 110, the first acquisition unit 120 obtains the general vehicle parameters, the second acquisition unit 130 obtains the control parameter gain according to the control parameters and the general vehicle parameters means, the second obtaining module 130 obtains the gain of the control parameter in accordance with the control parameters and the general parameters of the vehicle, the third module 140 obtains the gain of the control parameter in real time in accordance with the gain of the control parameter, the fourth module 150 receives a status error , the curvature of the path and the angle of the vehicle, the fifth acquisition unit 160 obtains the control quantity and the compensation quantity in accordance with the gain of the control parameter, coefficient gain value of the control parameter in real time, the state error, the curvature of the trajectory, and the angle of the vehicle, the sixth acquisition unit 170 obtains the expected steering angle in accordance with the control quantity and the compensation quantity, and outputs the expected steering angle to the steering system according to wires.
[0131] Данный вариант осуществления позволяет реализовать оптимальное управление боковым движением самоуправляемого транспортного средства без статической ошибки, значительно сократить объем вычислений, обеспечить сходимость оптимального коэффициента усиления системы управления и учитывать влияние кривизны дороги, уклона дороги и неопределенности общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0131] This embodiment makes it possible to realize the optimal control of the lateral movement of a self-driving vehicle without static error, significantly reduce the amount of calculations, ensure the convergence of the optimal gain of the control system, and take into account the influence of road curvature, road slope and uncertainty of the overall parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0132] Вариант осуществления 10[0132] Embodiment 10
[0133] Как показано на фиг. 6, данный вариант осуществления предусматривает самоуправляемое транспортное средство 200, содержащее: корпус 210 транспортного средства и управляющее устройство 220; причем управляющее устройство управляет перемещением корпуса 210 транспортного средства с использованием способа управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства, как описано в любом из вариантов осуществления настоящего изобретения.[0133] As shown in FIG. 6, this embodiment provides a self-driving
[0134] Конкретный вариант осуществления[0134] Specific embodiment
[0135] Данный вариант осуществления обеспечивает способ управления боковым движением самоуправляемого транспортного средства (т.е. оптимальный способ управления без боковой статической ошибки), который может в достаточной степени уменьшить объем вычислений оптимального коэффициента усиления системы управления и обеспечить сходимость коэффициента усиления системы управления, а также учесть влияние неопределенности кривизны дороги, наклона дороги и общих параметров для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0135] This embodiment provides a self-driving vehicle lateral motion control method (i.e., an optimal control method without lateral static error) that can sufficiently reduce the amount of calculation of the optimal control system gain and ensure that the control system gain converges, and also take into account the influence of road curvature uncertainty, road inclination and general parameters to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0136] Как показано на фиг. 7, данный вариант осуществления сначала вычисляет оптимальный коэффициент усиления системы управления в режиме офлайн, затем использует полином для подбора коэффициента усиления системы управления и сохраняет его в вычислительном блоке, и затем обновляет оптимальный коэффициент усиления системы управления и величину ошибки состояния в режиме реального времени в соответствии со скоростью, передаваемой обратно транспортным средством. Кривизна дороги упреждающе компенсируется кривизной дороги, определяемой желаемой траекторией, а уклон дороги упреждающе компенсируется углом наклона транспортного средства, полученным из информации о позиционировании. Кроме того, вводится элемент суммарного отклонения положения для уменьшения ошибки положения, чтобы гарантировать, что ошибка установившегося режима все же может быть полностью устранена, если общие параметры транспортного средства не определены. Как показано на фиг. 8, этапы реализации следующие:[0136] As shown in FIG. 7, this embodiment first calculates the optimal control system gain offline, then uses a polynomial to select the control system gain and stores it in the calculation unit, and then updates the optimal control system gain and the real-time state error value according to at the speed transmitted back by the vehicle. The curvature of the road is preemptively compensated for by the curvature of the road determined by the desired trajectory, and the slope of the road is preemptively compensated for by the vehicle's tilt angle obtained from the positioning information. In addition, a position sum deviation element is introduced to reduce the position error to ensure that the steady state error can still be completely eliminated if the overall vehicle parameters are not determined. As shown in FIG. 8, the implementation steps are as follows:
[0137] Этап S402 вычисления оптимального коэффициента усиления системы управления в режиме офлайн и весовой матрицы, при этом параметры управления, задействованные в LQR-регуляторе бокового движения, содержат первую весовую матрицу Q и вторую весовую матрицу R. В частности, существует Q=diag[q1, q2, q3, q4], R=[r], то есть в общей сложности 5 параметров q1, q2, q3, q4 и r; в соответствии с физическим количеством, связанным с параметрами управления, определяется их важность, и q2, q4 и r задаются как фиксированные значения, только для q1, q3 параметры регулируются в соответствии со скоростью транспортного средства.[0137] Step S402 of calculating the optimal gain of the offline control system and the weight matrix, wherein the control parameters involved in the LQR lateral motion controller comprise a first weight matrix Q and a second weight matrix R. Specifically, there is Q=diag[ q 1 , q 2 , q 3 , q 4 ], R=[r], that is, a total of 5 parameters q 1 , q 2 , q 3 , q 4 and r; according to the physical quantity associated with the control parameters, their importance is determined, and q 2 , q 4 and r are set as fixed values, only for q 1 , q 3 the parameters are adjusted according to the speed of the vehicle.
[0138] Вычисление в режиме офлайн: в соответствии с общими параметрами транспортного средства и моделью управляемого объекта вычисляют оптимальные коэффициенты k1, k2, k3 и k4 усиления системы управления в режиме офлайн с помощью функции Iqr в MATLAB.[0138] Offline calculation: according to the general parameters of the vehicle and the model of the controlled object, the optimal offline control system gains k 1 , k 2 , k 3 and k 4 are calculated using the Iqr function in MATLAB.
[0139] Этап S404 полиномиальной аппроксимации: выполнение полиномиальной аппроксимации третьего порядка оптимального коэффициента усиления системы управления по скорости в соответствии с результатами расчета оптимального коэффициента усиления системы управления.[0139] Polynomial approximation step S404: Performing a third-order polynomial approximation of the optimal speed control system gain according to the calculation results of the optimal control system gain.
[0140] Этап S406 обновления коэффициента усиления: вычисление оптимального коэффициента K усиления системы управления в режиме реального времени в соответствии с фактической скоростью, передаваемой обратно колесным спидометром транспортного средства.[0140] Gain updating step S406: Calculating an optimal control system gain K in real time according to the actual speed fed back from the vehicle's wheel speedometer.
[0141] Этап S408 обновления ошибки состояния: вычисление отклонения бокового положения ey, скорости изменения отклонения бокового положения , отклонения курсового угла eψ, скорости изменения отклонения курсового угла , величины X обратной связи по ошибке состояния в соответствии с положением транспортного средства, скоростью и ориентацией, выдаваемой системой позиционирования в режиме реального времени, и ожидаемой информацией о планируемой траектории.[0141] Status error update step S408: calculation of lateral position deviation e y , rate of change of lateral position deviation , heading angle deviation e ψ , rate of change of heading angle deviation , state error feedback values X in accordance with the position of the vehicle, the speed and orientation provided by the real-time positioning system, and the expected information about the planned trajectory.
[0142] Этап S410 вычисления управляющей величины обратной связи: умножение оптимального коэффициента усиления системы управления и величины обратной связи по ошибке состояния для вычисления величины обратной связи по ошибке состояния.[0142] Feedback control amount calculation step S410: multiplying the optimal gain of the control system and the state error feedback amount to calculate the state error feedback amount.
δsw_b=-KXδ sw_b =-KX
[0143] Этап S412 вычисления величины упреждающей компенсации кривизны дороги: вычисление компенсирующей величины кривизна дороги в соответствии с кривизной траектории предоставленной системой планирования.[0143] Step S412 calculating road curvature compensation amount ahead: calculating the road curvature compensation amount according to the path curvature provided by the planning system.
[0144] Этап S414 вычисления величины упреждающей компенсации уклона дороги: вычисление величины упреждающей компенсации уклона дороги в соответствии с углом наклона транспортного средства, предоставленным системой позиционирования.[0144] Step S414 of calculating the forward slope compensation amount: calculating the forward slope compensation amount in accordance with the vehicle inclination angle provided by the positioning system.
[0145] Этап S416 вычисления управляющей величины суммарной ошибки положения: ввод суммарной ошибки положения и вычисление величины суммирования, обусловленной ошибкой положения, с использованием инкрементного суммирования.[0145] Step S416 of calculating the total position error control amount: inputting the total position error and calculating the summation amount due to the position error using incremental summation.
[0146] Этап S420 вычисления угла поворота рулевого колеса: суммирование результатов вычислений управляющей величины упреждающей компенсации кривизны дороги, величины упреждающей компенсации уклона дороги и управляющей величины суммарного положения, в соответствии с управляющей величиной обратной связи с последующим умножением на передаточное отношение рулевого колеса для получения окончательного ожидаемого угла поворота рулевого колеса и вывод в систему рулевого управления по проводам, реализующую отслеживание траектории.[0146] Steering angle calculation step S420: summing the calculation results of the road curvature feedforward compensation control quantity, the road slope feedforward compensation quantity, and the total position control quantity according to the feedback control quantity, and then multiply by the steering wheel ratio to obtain the final expected steering angle and output to a steering-by-wire system implementing trajectory tracking.
[0147] В приведенной выше формуле i - передаточное отношение рулевого механизма, m представляет массу транспортного средства; Iz представляет инерцию вращения транспортного средства вокруг вертикального направления; ω представляет скорость рыскания транспортного средства; If и Ir представляют расстояние от передней и задней осей транспортного средства до центра масс соответственно; Cf и Cr - жесткость при прохождении поворотов передних и задних колес соответственно, γ - угол наклона, предоставляемый позиционированием, ψ, ψdes - курсовой угол транспортного средства в текущий момент и курсовой угол желаемой траектории, соответственно, (x,y), (xdes,ydes) - положение транспортного средства в текущий момент и положение ожидаемой траектории, ki - коэффициент суммирования, Т - период управления, - величина периода управления предыдущего цикла 0f δsw_i, A(i, j), B(i, j) - параметр, соответствующий i-й строке и j-му столбцу матриц А и В, соответственно, и g - ускорение силы тяжести.[0147] In the above formula, i is the steering gear ratio, m represents the mass of the vehicle; Iz represents the rotational inertia of the vehicle about the vertical direction; ω represents the yaw rate of the vehicle; I f and Ir represent the distance from the front and rear axles of the vehicle to the center of mass, respectively; C f and C r are the cornering stiffness of the front and rear wheels, respectively, γ is the angle of inclination provided by positioning, ψ, ψ des are the heading angle of the vehicle at the current moment and the heading angle of the desired trajectory, respectively, (x,y), (x des ,y des ) - position of the vehicle at the current moment and position of the expected trajectory, k i - summation factor, T - control period, is the value of the control period of the previous cycle 0f δ sw_i , A(i, j), B(i, j) is the parameter corresponding to the i-th row and j-th column of matrices A and B, respectively, and g is the acceleration of gravity.
[0148] Подводя итог, можно сказать, что полезные эффекты вариантов осуществления настоящего изобретения следующие:[0148] In summary, the beneficial effects of the embodiments of the present invention are as follows:
[0149] 1. Данный вариант осуществления позволяет реализовать оптимальное управление боковым движением самоуправляемого транспортного средства без статической ошибки, значительно сократить объем вычислений, обеспечить сходимость оптимального коэффициента усиления системы управления и учитывать влияние кривизны дороги, уклона дороги и неопределенности общих параметров транспортного средства для достижения высокой надежности и высокой точности отслеживания желаемой траектории движения.[0149] 1. This embodiment can realize the optimal control of the lateral movement of a self-driving vehicle without static error, greatly reduce the amount of computation, ensure the convergence of the optimal control system gain, and take into account the influence of road curvature, road slope and uncertainty of the overall parameters of the vehicle to achieve high reliability and high accuracy of tracking the desired trajectory.
[0150] 2. Данный вариант осуществления обеспечивает свободный от статических ошибок способ и вводит элемент суммарного отклонения положения для уменьшения ошибки положения, чтобы гарантировать, что ошибка установившегося состояния все же может быть полностью устранена, когда общие параметры транспортного средства неопределенны.[0150] 2. This embodiment provides a static error-free method and introduces a position sum deviation element to reduce the position error to ensure that the steady state error can still be completely eliminated when the overall vehicle parameters are uncertain.
[0151] 3. Вычисляется оптимальный коэффициент усиления системы управления в режиме реального времени в соответствии с фактической скоростью, передаваемой обратно транспортным средством, что не только уменьшает объем вычислений оптимального коэффициента усиления системы управления, но также обеспечивает сходимость и надежность оптимального коэффициента усиления системы управления.[0151] 3. The optimal control system gain is calculated in real time according to the actual speed fed back by the vehicle, which not only reduces the amount of calculation of the optimal control system gain, but also ensures the convergence and reliability of the optimal control system gain.
[0152] В этой заявке термины «первый», «второй» и «третий» используются только в описательных целях и не должны толковаться как указывающие или подразумевающие относительную важность; термин «множественность» относится к двум или более двух, если иное прямо не определено. Термины «установленный», «подключенный», «подключение», «фиксированный» и т.д. следует понимать в широком смысле. Например, «подключенный» может быть фиксированным соединением, разъемным соединением или цельным соединением; «соединение» может быть подключено напрямую или подключено не напрямую через промежуточное соединение. Для специалистов в данной области конкретные значения вышеуказанных терминов в настоящем изобретении могут быть поняты в соответствии с конкретными ситуациями.[0152] In this application, the terms "first", "second" and "third" are used for descriptive purposes only and should not be construed as indicating or implying relative importance; the term "plurality" refers to two or more than two, unless otherwise expressly specified. The terms "installed", "connected", "connection", "fixed", etc. should be understood in a broad sense. For example, "connected" may be a fixed connection, a releasable connection, or a one-piece connection; "connection" can be connected directly or connected indirectly through an intermediate connection. For those skilled in the art, the specific meanings of the above terms in the present invention may be understood according to specific situations.
[0153] В описании настоящего изобретения термин «множество» относится к двум или более, если четко не определено иное, и следует понимать, что отношения ориентации или положения, обозначенные терминами «верхний», «нижний», «левый», «правый» и т.п., являются отношениями ориентации или положения на основе того, что показано на чертежах, приведены просто для удобства описания настоящего изобретения и упрощения описания, и не указывают и не подразумевают, что упомянутое устройство или блок должны иметь определенное направление, и сконструированы и эксплуатируются в определенной ориентации, и, следовательно, не могут рассматриваться как ограничение настоящего изобретения.[0153] In the description of the present invention, the term "multiple" refers to two or more, unless clearly defined otherwise, and it should be understood that the orientation or position relationships indicated by the terms "top", "bottom", "left", "right" and the like, are orientation or position relationships based on what is shown in the drawings, are merely for the convenience of describing the present invention and simplifying the description, and do not indicate or imply that the said device or block must have a certain direction, and are designed and are operated in a particular orientation, and therefore cannot be considered as a limitation of the present invention.
[0154] В описании настоящего изобретения описания выражений "один вариант осуществления", "некоторые варианты осуществления" и "конкретные вариант осуществления" и т.п. означают, что конкретные признаки, структуры, материалы или характеристики, описанные в сочетании с вариантом(ами) осуществления или примером (примерами), содержатся по меньшей мере в одном варианте или примере. В спецификации схематическое представление вышеуказанных терминов не обязательно относится к одному и тому же варианту осуществления или примеру. Более того, описанные конкретные признаки, структуры, материалы или характеристики могут быть объединены подходящим образом в любом одном или более вариантах осуществления или примерах.[0154] In the description of the present invention, descriptions of the expressions "one embodiment", "some embodiments", and "a specific embodiment", etc. means that the specific features, structures, materials or characteristics described in conjunction with the embodiment(s) or example(s) are contained in at least one embodiment or example. In the specification, the schematic representation of the above terms does not necessarily refer to the same embodiment or example. Moreover, the specific features, structures, materials, or characteristics described may be combined as appropriate in any one or more embodiments or examples.
[0155] Приведенные выше описания являются только предпочтительными вариант осуществления настоящего изобретения, которые не используются для ограничения настоящего изобретения. Для специалиста в данной области настоящее изобретение может иметь различные изменения и вариации. Любые модификации, эквивалентные замены, улучшения и т.д. в духе и принципе настоящего изобретения все должно быть включено в объем охраны настоящего изобретения.[0155] The above descriptions are only a preferred embodiment of the present invention, which are not used to limit the present invention. For a person skilled in the art, the present invention may have various changes and variations. Any modifications, equivalent replacements, improvements, etc. in the spirit and principle of the present invention, everything should be included in the scope of protection of the present invention.
Claims (67)
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010456541.0 | 2020-05-26 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2785446C1 true RU2785446C1 (en) | 2022-12-08 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015217707A (en) * | 2014-05-14 | 2015-12-07 | 株式会社豊田中央研究所 | Vehicle control device and program |
CN109683614A (en) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 青岛慧拓智能机器有限公司 | Vehicle route control method and device for unmanned mine vehicle |
CN110568758A (en) * | 2019-09-12 | 2019-12-13 | 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 | Parameter self-adaptive transverse motion LQR control method for automatically driving automobile |
CN110979305A (en) * | 2019-03-18 | 2020-04-10 | 长城汽车股份有限公司 | Vehicle abnormal lane change control method, device and system |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015217707A (en) * | 2014-05-14 | 2015-12-07 | 株式会社豊田中央研究所 | Vehicle control device and program |
CN109683614A (en) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 青岛慧拓智能机器有限公司 | Vehicle route control method and device for unmanned mine vehicle |
CN110979305A (en) * | 2019-03-18 | 2020-04-10 | 长城汽车股份有限公司 | Vehicle abnormal lane change control method, device and system |
CN110568758A (en) * | 2019-09-12 | 2019-12-13 | 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 | Parameter self-adaptive transverse motion LQR control method for automatically driving automobile |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111638712B (en) | Transverse motion control method and device for automatic driving vehicle and automatic driving vehicle | |
CN111610780B (en) | Automatic driving vehicle path tracking control method and device | |
CN109405846B (en) | Path tracking method for adaptively adjusting front sight distance and delay parameter | |
CN108107731B (en) | Automobile stability control method based on tire nonlinear characteristics | |
CN108107732B (en) | Automobile stability control method combining active front wheel steering and direct yaw moment | |
CN111267834B (en) | Vehicle yaw stability prediction control method and system | |
CN109050658B (en) | Model predictive control-based automobile active front wheel steering self-adaptive adjustment method | |
CN112693449B (en) | Transverse and longitudinal coupling control method under limit working condition of unmanned vehicle | |
CN110262229B (en) | Vehicle self-adaptive path tracking method based on MPC | |
JPH07186985A (en) | Actual steering angle controller for vehicle | |
CN110281912B (en) | Intelligent vehicle transverse and longitudinal comprehensive control system and control method | |
CN111158377B (en) | Transverse control method and system for vehicle and vehicle | |
WO2024087766A1 (en) | Unmanned vehicle horizontal and longitudinal cooperative control method and apparatus taking time-varying delay into account | |
CN110576898B (en) | Motor vehicle steering control system and steering control method | |
JP2020510571A (en) | Device for controlling vehicle trajectory | |
CN113608530A (en) | Parameter self-tuning LQR (Low-rank Quadrature) path tracking method with PID (proportion integration differentiation) corner compensation | |
CN112109732A (en) | Intelligent driving self-adaptive curve pre-aiming method | |
RU2785446C1 (en) | Method and device for control of lateral movement of self-drivering vehicle and self-driving vehicle | |
JPH1191609A (en) | Automatic steering system for vehicle | |
CN114368381A (en) | Unified time sequence truck transverse control method based on yaw velocity estimation | |
CN109849898B (en) | Vehicle yaw stability control method based on genetic algorithm hybrid optimization GPC | |
JP2009280097A (en) | Steering parameter optimization system | |
CN114625002A (en) | Vehicle transverse and longitudinal integrated control method based on model predictive control | |
JP2020179830A (en) | Steering control device | |
CN113954958A (en) | Vehicle and front wheel drive control method and device of steer-by-wire system of vehicle |