CN102358287A

CN102358287A - 一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法

Info

Publication number: CN102358287A
Application number: CN2011102610836A
Authority: CN
Inventors: 余贵珍; 康乐; 俞志华; 李芹
Original assignee: Beihang University
Current assignee: Beihang University
Priority date: 2011-09-05
Filing date: 2011-09-05
Publication date: 2012-02-22

Abstract

本发明是一种车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，涉及车辆电子控制技术，本方法以数据点的形式描述车辆的期望轨迹，实时获取车辆当前的位置信息，并在车辆当前位置，按照当前行驶方向进行仿人驾驶，向前方预瞄一段距离，将预瞄得到的位置与期望轨迹进行比较，确定预瞄得到的坐标位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差、角度偏差以及车速偏差，然后轨迹跟踪和速度控制器根据位置偏差和方向偏差联合控制车辆方向，根据车速偏差采用模糊控制方法确定油门踏板和制动踏板的控制量。本发明适用于任意轨迹、多种车型、多种工况的轨迹跟踪的控制，由自动驾驶机器人执行，精度高重复性好，对保证车辆可靠性试验质量、提高试验安全有重要意义。

Description

一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法

技术领域

本发明涉及车辆电子控制技术，尤其涉及车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制。

背景技术

自动驾驶车辆是传感技术、计算机技术、控制技术等高速发展的产物。自动驾驶为解决交通拥堵、提高行驶安全性以及特殊场合应用提供便利。

美国和德国是世界上研究自动驾驶车辆可行性和实用性最好的国家。早在20世纪70年代，美国就提出了自主地面车辆(ALV)计划，能在校园环境中自主驾驶，但车速不高。德国汉堡公司研制的无人驾驶汽车由德国大众汽车公司生产的帕萨特改装而成的，可在复杂的城市道路系统中实现无人驾驶。我国自动驾驶汽车开发较国外稍晚。2003年，由中国第一汽车集团公司和国防科学技术大学合作研制的红旗CA7460自动驾驶轿车试验成功，标志着中国第一辆自动驾驶轿车的诞生。该车由安装在驾驶室两侧的两台摄像机感知环境信息，由车载主控计算机和相应的软件进行路径规划，控制软件按照需要跟踪的路径和汽车行驶动力学，向方向盘控制器、油门控制器和刹车控制器发出动作指令，操纵汽车按规划好的路径前进。

自动驾驶系统有两大关键技术：车辆定位和车辆控制技术。车辆的控制技术是汽车自动驾驶的核心，主要包括车速控制和方向控制等几个部分。车速控制是设计控制器实现车辆实际运行车速按照期望值变化，方向控制是设计控制器实现车辆按照期望的轨迹或路径行驶，同时保持车辆行驶的稳定性。

车辆自动驾驶机器人具有对车辆的操纵和控制准确、持续工作时间长、试验效率高、重复性好和测试精度高等优点，可以代替人工驾驶安全地完成各种汽车性能考核和可靠性等道路测试试验。特别地，在可靠性试验中，控制驾驶机器人驾驶车辆，试验过程中如何使车辆以尽可能小的偏差沿着固定的线路行驶以提高驾驶精度是非常有必要进行研究与探讨的。

目前与车辆轨迹跟踪控制方法相关的专利有：

1)专利1：公开号为CN101109957A的中国发明专利在2008年1月23日公开的《大型工程车辆自动驾驶控制方法及系统》，通过摄像机识别路面标识线，实现对车辆运动控制，应用对象的运输车辆为大型工程车，但该工程车辆的行驶环境简单，运行工况单一，且速度低，不适用于自动驾驶车辆。

2)专利2：公布号为CN102060018A的中国发明专利在2011年5月18日公开的《车辆特别是载货车的方向控制方法以及方向控制系统》，车辆根据测得的车道参数预先给定轨迹，方向控制系统针对分别预先给定的车道求得和/或测得至少一个规定的车辙参数作为车辙实际值，并将其与至少一个相应地预先给定的车辙给定值比较，从而在至少一个车辙实际值与配设的车辙给定值有规定的偏差时，改变预定的轨迹，致使车辆的车轮基本上在相应车道的车辙内行驶。但该方法对于车辙参数的依赖性较强，适用性差。

发明内容

本发明的目的是为了使驾驶机器人控制车辆沿着固定线路行驶，满足车辆道路试验轨迹跟踪高精度的驾驶需求，提高车辆道路试验的安全，提出一种用于车辆驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法。

为了实现上述目的，本发明车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪方法采用如下步骤：

步骤1：以数据点的形式描述车辆的期望轨迹并存储在轨迹跟踪和速度控制器中，所述的车辆的期望轨迹包括期望的位置坐标、道路切向角和期望车速，所述期望的位置坐标是位于绝对坐标系中的坐标；

步骤2：通过环境感知模块和车速检测模块实时获取车辆当前的位置信息，包括绝对坐标系下的车辆纵向、横向坐标，行驶方向和行驶速度，并将车辆当前的位置信息发送给轨迹跟踪和速度控制器；

步骤3：在车辆当前位置，按照车辆当前的行驶方向进行仿人驾驶，向前方预瞄距离L，并确定预瞄得到的位置坐标(X_p，Y_p)：

\{\begin{matrix} X_{p} = X_{n 0} + L \cdot {\cos θ}_{n 0} \\ Y_{p} = Y_{n 0} + L \cdot \sin θ_{n 0} \end{matrix}

其中，(X_n0，T_n0)为在绝对坐标系下的车辆当前位置坐标，θ_n0为在绝对坐标系下的车辆当前的道路切向角；

步骤4：根据预瞄得到的位置坐标(X_p，Y_p)与步骤1中描述的期望轨迹进行比较，进行预瞄点搜索，然后确定预瞄得到的坐标位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差、当前车辆行驶方向与期望轨迹的角度偏差以及当前车辆行驶速度与期望车速偏差；

步骤5：轨迹跟踪和速度控制器采用PID控制器，轨迹跟踪和速度控制器根据位置偏差和方向偏差联合控制车辆方向，根据车速偏差采用模糊控制方法确定油门踏板和制动踏板的控制量。

本发明提出的轨迹跟踪控制方法基于高精度GPS导航定位，适用于任意轨迹、多种车型、多种工况的轨迹跟踪的控制，采用自动驾驶装置驾驶车辆进行各种道路试验，对保证车辆可靠性试验质量、提高试验安全有重要意义。本发明的优点与积极效果在于：

(1)本发明轨迹跟踪控制方法可应用于任意形状道路的跟踪，并且具有良好的车型适应性，适应于轿车、货车、卡车以及拖挂车等多种车型。

(2)本发明的轨迹跟踪控制方法由自动驾驶机器人执行，精度高重复性好，可取代驾驶员进行多项车辆闭环试验。

(3)本发明的轨迹跟踪控制方法还最大限度地模仿熟练驾驶员的驾驶技巧，经过实时感知车辆位置以及对前方道路的预瞄，获取车辆当前位置、道路切向角和期望位置、方向信息，进行位置和方向联合控制。位置和方向的联合控制克服了现有自动驾驶控制方法的跟踪精度低、车辆响应振荡明显等缺陷，而且提前预知方向和角度偏差更贴近驾驶员开车时所采取的驾驶策略。

(4)本发明的轨迹跟踪控制方法中预瞄点搜索采用局部搜索策略，搜索范围缩小，搜索过程简单，运算量小；此外，期望轨迹点不仅描述期望道路位置和相应速度，还加入道路切向角信息，一次预瞄点搜索可同时得到期望道路位置、方向和限速信息，便于位置和方向偏差的联合控制以及车速控制。

(5)PID控制器的主要参数设计综合考虑了车速、车辆参数、预瞄时间，增强了控制器的工况适应性和车型适应性，特别是微分项系数与预瞄时间联合调整策略，提高系统响应速度及精度，明显削弱由弯道驶入直道的振荡现象。

附图说明

图1为应用本发明控制方法的自动驾驶系统的结构示意图；

图2为本发明控制方法的流程示意图；

图3为步骤3中进行预瞄的示意图；

图4为步骤5中轨迹跟踪和速度控制器控制车辆方向的示意图；

图5为本发明实施例中期望道路形状；

图6为本发明实施例中跟踪效果的示意图；

图7为本发明实施例中跟踪误差的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示是应用本发明轨迹跟踪控制方法的自动驾驶系统的结构框图，该自动驾驶系统包括期望轨迹与速度描述模块1、轨迹跟踪和速度控制器2、环境感知模块3、运动控制系统4、自动驾驶机器人5、车辆6和车速检测模块7。该自动驾驶系统基于高精度GPS导航定位，轨迹跟踪和速度控制器2根据环境感知模块3检测的环境信息、以及车速检测模块7检测的车辆的速度，结合期望轨迹与速度描述模块1中设定的期望轨迹和期望速度，确定实现期望道路轨迹和车速跟踪所需要的执行机构期望控制量：转向盘转角、油门开度和制动踏板开度；执行机构期望控制量由运动控制系统4接收，转化为电机可执行量，由电机转动带动自动驾驶机器人5的机械手和机械腿，机械手用来控制方向盘，机械腿有两条，分别控制油门和制动踏板。方向盘的转动以及油门/制动踏板的踩下、松开动作分别控制车辆6转向、加速和减速，使车辆6的运行轨迹和速度最大可能逼近期望值。

本发明的轨迹跟踪方法，如图2所示，具体包括如下步骤：

步骤1：通过期望轨迹与速度描述模块1以数据点的形式对期望的车辆运行轨迹进行描述，并存储于轨迹跟踪和速度控制器2中，以便后续步骤中调用。

本发明对期望道路、速度的描述采用数据点的形式，存储于轨迹跟踪和速度控制器2。所述期望道路是指道路在绝对坐标系(大地坐标系)下的横坐标X及纵坐标Y，以及道路在(X，Y)点处的切线方向与横轴X轴的夹角，定义为道路切向角。所述期望车速是指道路在点(X，Y)处依道路曲率安全通过道路所事先规定的安全车速u。如表1所示，描述整条期望道路的期望位置点有n个，则对每个期望位置点可描述为(X_i，Y_i，θ_i，u_i)，1≤i≤n。在道路曲率比较小的道路上，描述道路的点可以取得稀疏些；在曲率比较急的道路上，描述道路的点应取得密集。

表1 期望道路和速度的描述

步骤2：通过环境感知模块3实时获取车辆当前的位置信息，包括绝对坐标系下的车辆纵向、横向坐标，通过车速检测模块7实时获取车辆当前的行驶方向和行驶速度。将获得的车辆当前的位置信息和车辆当前的行驶方向和行驶速度发送给轨迹跟踪和速度控制器2。

步骤3：由测得的当前车辆位置，按照行驶方向进行仿人驾驶，向前方预瞄一段距离。

为模拟人工驾驶特性，本发明的轨迹跟踪控制方法引入驾驶预瞄。如图3所示，例如，车辆的当前位置在大地坐标系下的坐标为(X_n0，Y_n0)，道路切向角为θ_n0。向前方预瞄一段距离L，确定预瞄距离L得到的位置坐标(X_p，Y_p)，再由预瞄得到的位置(X_p，Y_p)确定期望轨迹上对应的期望位置。

预瞄距离L是车速的函数，如下：

L = \{\begin{matrix} L_{\min}, & u < u_{\min} \\ u \cdot T, & u_{\min} < u < u_{\max} \\ L_{\max}, & u > u_{\max} \end{matrix} - - - (1)

式中，u是当前车速，u_min、u_max分别是决定预瞄距离上限和下限的最低车速和最高车速，L_min、L_max分别是预瞄的下限距离和上限距离。u_min、u_max、L_min、L_max可通过实验比较确定一个合适的取值。一般而言，u_min取值20～30km/h，u_max取值70～38km/h。T是预瞄时间，取值接近于熟练驾驶员驾驶经验，约为1.5～2.5s。L_min、L_max分别由u_min和u_max乘以预瞄时间确定取值，并可在该值附近微调以获得更好跟踪效果。

预瞄距离表述为车速的函数，弥补了普遍应用的仅以固定预瞄时间进行自动方向控制方法所带来的缺陷。按照驾驶员的驾驶习惯，预瞄时间不是一个定值，是随车速变化的量。同时从跟随效果以及系统稳定性角度考虑，预瞄时间既存在一个下限以保证跟随性，又存在一个上限以保证稳定性。本发明方法应用如式(1)所示的预瞄距离分段描述体现预瞄时间的自适应。低速u＜u_min时，车辆易控制，预瞄距离短，L_min下限增加了低速时的预瞄距离；高速u＞u_max时，车辆稳定性变差，L_max上限降低了高速时的预瞄距离；在u_min＜u＜u_max之间的车速范围内，预瞄距离由预瞄时间T和车速u确定。

预瞄距离确定后，预瞄得到的位置坐标(X_p，Y_p)为：

\{\begin{matrix} X_{p} = X_{n 0} + L \cdot {\cos θ}_{n 0} \\ Y_{p} = Y_{n 0} + L \cdot \sin θ_{n 0} \end{matrix} - - - (2)

步骤4：根据预瞄得到的位置坐标(X_p，Y_p)，与步骤1中如表1所示的期望轨迹进行比较，确定预瞄得到的位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差，以及当前车辆行驶方向与期望车道线方向的角度偏差，当前车辆行驶速度与期望轨迹的车速偏差。

若要进行方向控制，还需确定预瞄得到的位置对应到期望道路轨迹上的位置坐标和期望道路切向角，从而确定预瞄后的位置与期望的坐标位置的侧向位置偏差，车辆当前行驶方向角与期望道路切向角之间的角度偏差，以及当前车辆行驶速度与期望轨迹上预瞄点处期望车速的偏差。将得到的侧向位置偏差、角度偏差和速度偏差作为轨迹跟踪和速度控制器2的控制输入计算所需方向盘转角的控制量、油门踏板和制动踏板的控制量，进而控制车辆行驶方向和行驶速度。

预瞄得到的位置对应到期望轨迹上的位置就是预瞄点的位置。确定预瞄得到的位置对应到期望轨迹的位置坐标、道路切向角和车速的过程称为预瞄点搜索过程。

预瞄点搜索所采用的具体搜索方法如下：

(1)以期望位置点s_i作为初始搜索点，所述的点s_i为期望轨迹与车辆当前位置最近的位置点，在首次搜索过程中，点s_i为如表1期望轨迹数表中的第1个位置点s₁，s_i表示期望轨迹数表中的第i个的位置点。

(2)在期望轨迹数表中，从初始搜索点s_i开始，读取后面所要搜索的道路段的位置点信息，本发明中采用局部搜索策略，例如搜索从s_i之后的20个位置点，具体搜索的位置点的个数依车速高低有所调整，车速高位置点的数目就多，车速低位置点的数目就低。局部搜索范围的确定一般可通过车辆当前车速、车辆位置更新时间间隔以及预瞄距离估算搜索长度，再结合期望轨迹中位置点的间隔确定向后搜索多少位置点。本发明方法中所要搜索的道路段的位置点的个数优选为15～20个，避免在搜索的时候车辆被误判为已经脱离期望轨迹很大距离的情况。

(3)计算预瞄得到的位置(X_p，Y_p)到(2)中所要搜索的各位置点的距离，并筛选出距离最短的期望位置点的坐标，设筛选出来的为第k个期望位置点m_k，期望位置点m_k的坐标位置为(X_pk，Y_pk)，期望道路切向角为θ_pk，期望车速为u_pk。

(4)取期望位置点m_k左右两侧相邻的期望位置点m_k-1和m_k+1，预瞄点夹于m_k-1和m_k+1这两点之间，如图3所示。利用线性插值的方法就能够获得预瞄点的坐标，然后将绝对坐标系X-Y下的预瞄点的坐标转换为车辆坐标系x-y下的坐标，最后获得预瞄得到的坐标位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差e_pk。由于预瞄点与期望位置点m_k的距离相差比较小，所以近似地用位置点m_k的期望道路切向角和期望车速来确定当前车辆行驶方向与期望车道线方向的角度偏差和车速偏差。当前车辆行驶方向与期望车道线方向的角度偏差e_θk＝θ_pk-θ_n0，车速偏差e_puk＝u_pk-u。

(5)同(3)搜索车辆当前位置与所要搜索道路内最近点，记为s_k，将s_k作为下次搜索的初始搜索点。

同时，为便于对本发明的轨迹跟踪方法的效果进行评价，采用与步骤(4)相同的偏差计算方法，确定当前车辆位置与对应期望轨迹点的侧向偏差e_nk和速度偏差e_nuk。

跟踪精度采用跟踪误差的均方根值(RMS)来评价，均方根值定义为：

e_{rms} = \sqrt{\frac{1}{T} {&Integral;}_{t_{s}}^{t_{f}} e^{2} dt} - - - (3)

其中，e是当前车辆位置与对应期望轨迹点的侧向偏差或速度偏差，随时间变化而变化，t_s和t_f分别为起始和结束时间，T为采样时间，T＝t_f-t_s，e_rms为跟踪误差e的均方根值，e_rms越小说明跟踪精度越好。

步骤5、轨迹跟踪和速度控制器2采用工程应用广泛的PID控制器(比例-积分-微分控制器)，采用位置偏差和方向偏差联合控制车辆方向，车速控制采用模糊控制方法确定油门踏板和制动踏板的控制量。

PID控制参数采用根据车速、车辆参数、预瞄时间不同进行自适应的策略，以适应不同的行驶工况、不同车型。轨迹跟踪和速度控制器2输出转向盘转角控制量、油门踏板控制量和制动踏板控制量给自动驾驶机器人5，自动驾驶机器人5固定在车辆座椅上，通过其机器手控制车辆方向盘，使车辆6以较高精度沿期望路线行驶；其机器腿控制车辆制动踏板和加速踏板，控制车辆6的运行速度。

如图4所示，由步骤4得到预瞄的位置与期望轨迹之间的侧向位置偏差和角度偏差，采用PID控制器对偏差进行修正，获得轨迹跟踪所需的方向盘转角控制量。所述的PID控制器控制输出又根据车型、车速的不同进行增益调度，以适应不同车型、不同行驶车速工况对于该轨迹的跟踪。所述的增益调度是指PID控制输出乘以稳态转向增益，该稳态转向增益由车速和车辆参数确定，表征车辆的稳态转向特性，车辆参数主要包括质量、前后轴距、轮胎的侧偏刚度。由于低速时PID控制参数中的P(比例增益)值大，高速时P值小，该增益刚好体现这一特性。此外，不同车型转向特性不同，稳态转向增益体现了不同车辆的转向特性，使得本发明方法适用于多种车型。

PID控制的参数D(微分系数)影响自动驾驶系统的响应速度，可消除或减弱自动驾驶系统惯性及滞后带来的震荡现象。本发明方法中，D值的选取结合预瞄时间综合确定。预瞄时间的作用就是提前使得车辆做出响应，因此具有消除系统滞后的作用，单靠控制参数D自动驾驶系统在转向后的震荡现象改善不明显，结合预瞄时间T可明显改善跟踪效果的稳定性。具体方法是，首先增加预瞄时间T，使车辆实现跟随期望轨迹的目的，到车辆出现明显震荡现象为止；然后调节D值，观察震荡现象是否改善，若无明显改善，减少T再调节D值，直至车辆跟随期望轨迹效果以及稳定性均较佳。

经增益调度后的控制量输出是前轮转角量，前轮转角具有转向极限，因此需进行饱和限制。若不考虑转向系统的非线性，前轮转角与方向盘转角成近似比例关系，前轮转角乘以转向传动比就能得到方向盘转角。不同车型方向盘行程不同，所得方向盘转角尚需据实际车辆方向盘行程对最终的方向盘控制输出加以限制，再用于自动驾驶系统执行机构。转向传动比是车辆在设计时的参数，车辆出厂时已确定。

车辆的速度控制采用模糊控制方法，[参考文献：在2010年3月10日公开的中国专利申请《汽车驾驶机器人的车速跟踪模糊控制方法》，公开号为101667015]，模糊控制方法中的模糊控制器的输入为步骤4确定的速度偏差，模糊控制器的输出分别是油门踏板和制动踏板的控制量，并由运动控制系统4驱动自动驾驶机器人5的油门/制动机械腿实现对车辆6的速度控制。

实施例

将本发明的轨迹跟踪控制方法应用于重约15t的半挂汽车列车(牵引车三轴，挂车三轴)，跟踪长约2000米的环形道路。如图5所示，白线所示为期望道路形状，为对称结构。如图6所示，为跟踪效果，实际路线和期望道路基本吻合。如图7所示，为随时间变化的跟踪误差，采用式(3)可得到均方根值为0.270242m，均方根值小，跟踪精度比较好。

Claims

1.一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，该方法具有如下步骤：

步骤2：实时获取车辆当前的位置信息，包括绝对坐标系下的车辆纵向、横向坐标，行驶方向和行驶速度，并将车辆当前的位置信息发送给轨迹跟踪和速度控制器；

\{\begin{matrix} X_{p} = X_{n 0} + L \cdot {\cos θ}_{n 0} \\ Y_{p} = Y_{n 0} + L \cdot \sin θ_{n 0} \end{matrix}

其中，(X_n0，Y_n0)为在绝对坐标系下的车辆当前位置坐标，θ_n0为在绝对坐标系下的车辆当前的道路切向角；

步骤4：根据预瞄得到的位置坐标(X_p，Y_p)与步骤1中描述的期望轨迹进行比较，进行预瞄点搜索，确定预瞄得到的坐标位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差、当前车辆行驶方向与期望轨迹的角度偏差以及当前车辆行使速度与期望轨迹的车速偏差；

步骤5：轨迹跟踪和速度控制器采用PID控制器，轨迹跟踪和速度控制器根据位置偏差和方向偏差联合控制车辆方向，速度控制采用模糊控制方法确定油门踏板和制动踏板的控制量；

步骤4中所述的进行预瞄点搜索的方法如下：

第一步：以期望轨迹中的第i个期望位置点s_i作为初始搜索点，所述的点s_i为与车辆当前位置最近的坐标位置点，在首次搜索过程中，点s_i为期望轨迹中的第1个位置点s₁；

第二步：在期望轨迹中，从初始搜索点s_i开始，顺序读取后面所要搜索的道路段的位置点的信息；具体所要搜索的道路段的位置点的个数通过车辆当前车速、车辆位置更新时间间隔和预瞄距离确定搜索长度，再结合期望轨迹中位置点的间隔确定；

第三步：计算预瞄得到的位置(X_p，Y_p)到第二步中所要搜索的道路段中的各期望位置点的距离，筛选出距离最短的期望位置点，设筛选出来的位置点为第k个期望位置点m_k，期望位置点m_k的坐标位置为(X_pk，Y_pk)，期望道路切向角为θ_pk，期望车速为u_pk；

第四步：取期望位置点m_k左右两侧相邻的期望位置点m_k-1和m_k+1，利用线性插值的方法获取夹于m_k-1和m_k+1两点之间的预瞄点在绝对坐标系下的坐标，然后将绝对坐标系下的预瞄点的坐标转换为车辆坐标系下的坐标，最后获得预瞄得到的坐标位置相对于期望轨迹的侧向位置偏差e_pk，近似得到当前车辆行驶方向与期望车道线方向的角度偏差e_θk＝θ_pk-θ_n0，近似得到当前车速偏差e_puk＝u_pk-u；

第五步：同第三步过程搜索车辆当前位置与所要搜索道路内的最近的期望位置点s_k，将得到的期望位置点s_k作为下次搜索的初始搜索点。

2.根据权利要求1所述的一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤3中所述的距离L具体是：

L = \{\begin{matrix} L_{\min}, & u < u_{\min} \\ u \cdot T, & u_{\min} < u < u_{\max} \\ L_{\max}, & u > u_{\max} \end{matrix}

其中，u表示当前车速，u_min、u_max分别表示决定预瞄距离上限和下限的最低车速和最高车速，L_min、L_max分别表示预瞄的下限距离和上限距离，T表示预瞄时间。

3.根据权利要求2所述的一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述的车速u_min取值20～30km/h，u_max取值70～38km/h，预瞄时间T为1.5～2.5s，L_min、L_max分别由u_min和u_max乘以预瞄时间确定取值。

4.根据权利要求1所述的一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤四第二步中所述的所要搜索的道路段的位置点的个数选择为15～20个。

5.根据权利要求1所述的一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，轨迹跟踪和速度控制器根据位置偏差和方向偏差联合控制车辆方向具体是：对步骤4得到的侧向位置偏差和角度偏差，经PID控制器调节获得消除偏差的前轮转角，再对该转角进行增益调度并加以饱和限制，获得最终前轮转角，得到的最终前轮转角量乘以转向传动比得到方向盘转角的控制量；所述的增益调度是指PID控制输出乘以稳态转向增益；所述的饱和限制，是指对前轮和方向盘左右转向极限加以限制；所述PID控制器微分系数D结合预瞄时间T联合调整以改善震荡现象，具体方法是，首先增加预瞄时间T，使车辆实现跟随期望轨迹的目的，一直到车辆出现明显震荡现象为止，然后调节系数D的值，观察震荡现象是否改善，若无明显改善，减少T再调节系数D的值，直至车辆跟随期望轨迹效果以及稳定性均较佳。