CN107153420A - 路径跟踪控制方法、装置及智能汽车 - Google Patents

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CN107153420A CN201710379676.XA CN201710379676A CN107153420A CN 107153420 A CN107153420 A CN 107153420A CN 201710379676 A CN201710379676 A CN 201710379676A CN 107153420 A CN107153420 A CN 107153420A
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Abstract

本发明涉及一种路径跟踪控制方法、装置及智能汽车,包括步骤:获取给定的目标路径和车辆的状态信息;根据预设的主预瞄距离、辅助预瞄距离和给定的目标路径获取主预瞄点和辅助预瞄点;根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;计算主预瞄输出量和辅助预瞄输出量;对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。基于此准确描述给定的目标路径的曲率特点,使车辆的跟踪路径更加贴合给定的目标路径,以提高路径跟踪的鲁棒性,增强路径跟踪控制的稳定性。

Description

路径跟踪控制方法、装置及智能汽车
技术领域
本发明涉及路径跟踪技术领域,特别是涉及一种路径跟踪控制方法、装置及智能汽车。
背景技术
路径跟踪是指在惯性坐标系中,无人驾驶车辆从一个给定的初始状态出发,跟随和到达理想的几何路径,而车辆的初始点可以在这条路径上,也可以不在路径上。目前工程实践中主要应用的是PID(Proportion Integration Differentiation,比例积分微分)控制算法来实现路径跟踪。然而,现有的基于PID控制算法的路径跟踪无法准确描述给定跟踪路径的曲率特点,使无人驾驶车辆无法跟踪预瞄点之前的路径,会放大跟踪路径的突变问题,可能引发横向控制量的突变,导致失控。
发明内容
基于此,有必要针对现有的基于PID控制算法的路径跟踪无法准确描述给定跟踪路径的曲率特点,使无人驾驶车辆无法跟踪预瞄点之前的路径,会放大跟踪路径的突变问题的缺陷,提供一种路径跟踪控制方法、装置及智能汽车。
一种路径跟踪控制方法,包括步骤:
获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
一种路径跟踪控制装置,包括:
信息获取模块,用于获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
预瞄点获取模块,用于根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
横向误差计算模块,根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
预瞄输出量计算模块,根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
方向盘转角控制量计算模块,用于对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
方向盘转角控制量输出模块,用于输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
一种智能汽车,包括智能驾驶仪和车辆本体;所述智能驾驶仪被配置为:
获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
本发明所提供的路径跟踪控制方法、装置及智能汽车,通过选取主预瞄点与辅助预瞄点并分别计算其横向误差,根据横向误差分别计算主预瞄输出量和辅助预瞄输出量并加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量并输出至车辆执行机构,基于此准确描述给定的目标路径的曲率特点,使车辆的跟踪路径更加贴合给定的目标路径,以提高路径跟踪的鲁棒性,增强路径跟踪控制的稳定性。
附图说明
图1为一实施例的路径跟踪控制方法流程图;
图2为目标路径点的排列顺序示意图;
图3为第一横向误差与第二横向误差示意图;
图4为一实施例的主预瞄点的计算方法流程图;
图5为一实施例的辅助预瞄点的计算方法流程图;
图6为一实施例的第一横向误差的计算方法流程图;
图7为第一横向误差与第二横向误差的计算过程示意图;
图8为一实施例的第二横向误差的计算方法流程图;
图9为一实施例的主预瞄输出量的计算方法流程图;
图10为一实施例的辅助预瞄输出量的计算方法流程图;
图11为一实施例的路径跟踪控制装置的模块结构图;
图12为一优选实施例的路径跟踪控制装置模块结构图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果,以下结合附图和实施例对本发明进行进一步的讲解说明。同时声明,以下所描述的实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
在一实施例中,如图1所示,为一实施例的路径跟踪控制方法流程图,包括步骤:
s101,获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速。
在进入一个控制周期时,即当前控制周期的起始时间,车辆在起始时间获取给定的目标路径,以及车辆的状态信息。其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列,如图2所示,为目标路径点的排列顺序示意图,D1为目标路径的方向,图中的虚线为给定的目标路径,车辆按照目标路径的方向在给定的目标路径上行驶,先后从点N1行驶至点N7,即N1~N7依照各目标路径点的排列顺序排列。所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速。优选地,可以通过GPS定位系统获取车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速,其中,车辆位置可以是车身任意一点的位置,优选地,本具体实施例中以GPS定位系统所在的位置为车辆位置,以车辆速度方向为车辆航向。
s102,根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点。
其中,可在预设的第一范围内选定主预瞄距离的距离值,在预设的第二范围内选定辅助预瞄距离的距离值。所述第一范围与所述第二范围根据实验经验进行标定。
在一优选实施例中,根据人眼的反应能力,也为了保证后续选取的主预瞄初始点在车辆的前方,可在5~25米的范围内选定主预瞄距离的距离值。同时,若设置在车辆上的GPS定位系统到车头的距离为X米,为了减小路径跟踪控制的偏差,可在0~X米的范围内选定辅助预瞄距离的距离值。进一步的,若2<X<4可在2~X米的范围内选定辅助预瞄距离的距离值;若X>4,可在2~4米的范围内选定辅助预瞄距离的距离值。优选地,可以根据实验预设一个预瞄时间阈值,通过计算所述车辆当前的车速与所述预瞄时间阈值的乘积,得到主预瞄距离。优选地,将所述预瞄时间阈值设置为2秒。
s103,根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差。
如图3所示,为第一横向误差与第二横向误差示意图,其中,D2表示车辆航向,P1、P2分别表示主预瞄点与辅助预瞄点,从主预瞄点P1到车辆航向的距离表示第一横向误差,即线段长度L1;从辅助预瞄点P2到车辆航向的距离表示第二横向误差,即线段长度L2,优选地,本具体实施例中以车辆速度方向为车辆航向。
s104,根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量。
其中,所述预先标定的车速与PID控制参数的映射关系可通过MAP图来表示,MAP图即为通过实际试验标定出来的车辆车速与PID参数之间的映射关系图,在MAP图中输入的车辆车速,即可输出PID参数,即MAP图中不同的车速对应了特定的PID参数。通过主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,通过辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量。上述计算过程可通过PID控制器来实现,在PID控制器中预先写入所述主预瞄PID控制的算法和所述辅助预瞄PID控制的算法。PID控制器可以动态获取所述主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差,通过所述主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量;同时可以动态获取所述辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差,通过所述辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量。
本实施例中采用双PID控制器的结构,包括主预瞄PID控制器和辅助预瞄PID控制器,所述主预瞄PID控制器用于计算主预瞄输出量,所述辅助预瞄PID控制器用于计算辅助预瞄输出量。
s105,对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量。
其中,所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量分别有与之对应的权重,根据对应的权重,将所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量。
s106,输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
其中,所述当前控制周期的方向盘转角控制量输出至车辆控制执行机构后,车辆控制执行机构根据所述方向盘转角控制量调整车辆的方向盘转动的角度,使车辆跟随给定的目标路径行驶。
上述实施例的路径跟踪控制方法,通过选取主预瞄点与辅助预瞄点并分别计算其横向误差,根据横向误差分别计算主预瞄输出量和辅助预瞄输出量并加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量并输出至车辆执行机构,基于此准确描述给定的目标路径的曲率特点,使车辆的跟踪路径更加贴合给定的目标路径,以提高路径跟踪的鲁棒性,增强路径跟踪控制的稳定性。
在一实施例中,如图4所示,为一实施例的主预瞄点的计算方法流程图,包括步骤:
s201,计算所述各目标路径点与车辆的距离,选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点。
如图2所示,计算各目标路径点与车辆的距离,设点N4与车辆的距离最小,则将点N4作为当前控制周期的最近点,并将排列在点N4之前的目标路径点排除,即排除点N1~N3,在接下去的步骤的计算过程中,不将所排除的点列入计算范围之内。通过选取最近点以及将最近点前的目标路径点排除的过程,结合主预瞄距离的设定,可以确保计算得到的主预瞄初始点在车辆的前方,即确保主预瞄初始点处于当前控制周期内的目标路径点中。
在一优选实施例中,当所述当前控制周期的目标路径点构成的路径与上一控制周期的目标路径点构成的路径相同时,在上一控制周期的最近点前后各选取预设数量的目标路径点,计算所述上一控制周期的最近点前后各选取预设数量的目标路径点与车辆的距离,选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点。
其中,设定车辆在进入一个控制周期时的位置为参考位置,当所述当前控制周期的目标路径点构成的路径与上一控制周期的目标路径点构成的路径相同时,即所有当前控制周期的目标路径点相对于当前控制周期的参考位置的位置,与上一控制周期的目标路径点相对于上一控制周期的参考位置的位置相同。在上述条件下,通过对上一控制周期的最近点的处理得到当前控制周期的最近点,可以减少选取最近点的计算量,提高计算效率。
在一实施例中,如下式所示:n≥x1/x2,其中,n去除小数取整数,表示预设数量;x1表示车辆在当前控制周期内可能发生的位移;x2表示上一控制周期内所有相邻的目标路径点之间的距离的最小值。
在一优选实施例中,引入修正系数A1和A2,如下式所示:n≥(A1·x1/x2)+A2,其中,n去除小数取整数,表示预设数量;x1表示车辆在当前控制周期内可能发生的位移;x2表示上一控制周期内所有相邻的目标路径点之间的距离的最小值。
其中,所述可能发生的位移x1为车辆在上一控制周期内的最大车速与上一控制周期时间的乘积。在可以保证选取到合理的当前控制周期的最近点的条件下,通过对预设数量的范围的限定,方便选取较小的预设数量值以减少计算时间。
s202,从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取各目标路径点与车辆的距离,直至当前控制周期内某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,则将该目标路径点作为主预瞄初始点。
其中,如图2所示,设在步骤s201中选取的最近点为N4,设主预瞄距离为L,则计算主预瞄初始点的步骤为:依照各目标路径点的排列顺序,直至计算出某一目标路径点与车辆的距离大于等于主预瞄距离。在步骤s201中已排除点N4之前的目标路径点,即从N4点开始,依照N4~N7点的顺序,依次计算各点与车辆的距离,在计算到N7点的距离大于等于主预瞄距离L时,则停止计算,并将N7点作为主预瞄初始点。从最近点开始计算主预瞄初始点,可以减少计算主预瞄初始点的计算量,同时结合主预瞄距离的选定,确保主预瞄初始点的位置在车辆的前方。
s203,在所述主预瞄初始点前一个目标路径点与所述主预瞄初始点间进行预设间隔的线性插值处理,得到所述主预瞄初始点的插值点集。
选取主预瞄初始点之前一个目标路径点,如图2所示,设N7点为主预瞄初始点,则选取N7点前一个目标路径点,即N6点。在N6点与N7点间做预设间隔的线性插值,从N6点起进行插值,插值顺序为点N6到N7,得到的点的集合,即主预瞄初始点的插值点集。
在一优选实施例中,上述预设间隔的大小为5厘米,通过进行线性插值处理,避免主预瞄点因相邻两目标路径点间隔过大或不统一而跳变。
s204,从所述主预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述主预瞄初始点的插值点集内的点与车辆的距离,直至所述主预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,将该点作为主预瞄点。
在上述步骤s203中,在N6点与N7点间做预设间隔的线性插值,得到主预瞄初始点的插值点集,设主预瞄初始点的插值点集包括以下各点:a1、a2、a3、a4、a5,依照插值的顺序各点的排列顺序为:a1~a5。从a1点开始计算各点与车辆的距离,直到某一点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,设点a4与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,则停止计算并将点a4作为主预瞄点。通过上述实施例的主预瞄点的计算方法,获取主预瞄点,并可以保证所述主预瞄点的位置在车辆的前方,并避免主预瞄点因相邻两目标路径点之间的间隔过大或不统一而产生跳变。
在一实施例中,如图5所示,为一实施例的辅助预瞄点的计算方法流程图,包括步骤:
s301,计算所述各目标路径点与车辆的距离,选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点。
s302,从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取各目标路径点与车辆的距离,直至当前控制周期内某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,将该目标路径点作为辅助预瞄初始点。
s303,在所述辅助预瞄初始点前一个目标路径点与所述辅助预瞄初始点间进行预设间隔的线性插值处理,得到所述辅助预瞄初始点的插值点集。
s304,从所述辅助预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述辅助预瞄初始点的插值点集内的点与车辆的距离,直至所述辅助预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,将该点作为辅助预瞄点。
通过上述实施例的辅助预瞄点的计算方法,获取辅助预瞄点,并可以保证所述辅助预瞄点的位置在车辆的前方,可根据辅助预瞄点进一步计算其它相关参数。
在一实施例中,如图6所示,为一实施例的第一横向误差的计算方法流程图,包括步骤:
s401,计算第一距离,所述第一距离为所述主预瞄点与车辆位置的距离。
s402,根据所述主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一夹角,计算所述第一夹角的正弦值的绝对值。
在一实施例中,如图7所示,为第一横向误差与第二横向误差的计算过程示意图,A表示车辆位置,P1表示主预瞄点,线段长度L1表示第一横向误差。图中点A到点P1的距离表示第一距离,夹角θ1表示第一夹角,在本具体实施例中,优选地,以车辆速度方向为车辆航向,D2即表示车辆航向。如图所示,第一夹角θ1可根据所述主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定,首先确定主预瞄点的位置与车辆位置间的连线与正北方向的夹角θ4,再确定车辆航向与正北方向的夹角θ3,则第一夹角θ1=θ3-θ4。
s403,计算所述第一距离与所述第一夹角的正弦值的绝对值的乘积,根据所述第一距离与所述第一夹角的正弦值的绝对值的乘积确定第一横向误差。
在一实施例中,所述第一横向误差与所述第一距离或第一夹角的正弦值的绝对值成正相关比例关系,所述第一横线误差为所述第一距离与第一正弦值的乘积,设所述第一距离为l1,而第一夹角的正弦值的绝对值为|sinθ1|,则L1=l1·|sinθ1|。
在一优选实施例中,引入修正系数A3和A4,则所述主预瞄点与车辆航向的第一横向误差L1=A3·l1·|sinθ1|+A4。
通过上述实施例的第一横向误差的计算方法,得到所述主预瞄点与车辆航向的第一横向误差,可根据所述第一横向误差计算其它相关参数。
在一实施例中,如图8所示,为一实施例的第二横向误差的计算方法流程图,包括步骤:
s501,计算第二距离,所述第二距离为所述辅助预瞄点与车辆位置的距离;
s502,根据所述辅助预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第二夹角,计算所述第二夹角的正弦值的绝对值;
在一实施例中,如图7所示,为第一横向误差与第二横向误差的计算过程示意图,A表示车辆位置,P2表示辅助预瞄点,线段长度L2表示第二横向误差。图中点A到点P2的距离表示第二距离,夹角θ2表示第二夹角,在本具体实施例中,优选地,以车辆速度方向为车辆航向,D2即表示车辆航向。如图所示,第二夹角θ2可根据所述辅助预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定,首先确定辅助预瞄点的位置与车辆位置间的连线与正北方向的夹角θ5,再确定车辆航向与正北方向的夹角θ3,则第二夹角θ2=θ3-θ5。
s503,计算所述第二距离与所述第二夹角的正弦值的绝对值的乘积,根据所述第二距离与所述第二夹角的正弦值的绝对值的乘积计算第二横向误差;
其中,所述第二横向误差与所述第二距离或第二正弦值成正相关比例关系,在一实施例中,设所述第二距离为l2,而第二正弦值的绝对值为|sinθ2|,则L2=l2·|sinθ2|。
在一优选实施例中,引入修正系数A5和A6,则所述主预瞄点与车辆航向的第二横向误差L2=A5·l2·|sinθ2|+A6。
通过上述实施例的第一横向误差的计算方法,得到所述辅助预瞄点与车辆航向的第二横向误差,可根据所述第二横向误差计算其它相关参数。
在一实施例中,如图9所示,为一实施例的主预瞄输出量的计算方法流程图,包括步骤:
s601,根据所述车辆当前的车速,通过查找标定好的MAP图,确定主预瞄PID控制的比例参数Kp和微分参数Kd
s602,将比例参数Kp、微分参数Kd和所述第一横向误差代入以下主预瞄PID控制的算法公式,计算主预瞄输出量δ1
δ1=Kp×Δd1+Kd×(Δd1-Δd′1)
其中,Δd1表示所述当前控制周期中的第一横向误差,Δd′1表示上一控制周期中的第一横向误差。
通过上述实施例的主预瞄输出量的计算方法,得到主预瞄输出量,可根据所述主预瞄输出量计算其它相关参数。
在一实施例中,如图10所示,为一实施例的辅助预瞄输出量的计算方法流程图,包括步骤:
s701,根据所述车辆当前的车速,通过查找标定好的MAP图,确定辅助预瞄PID控制的比例参数K′p、微分参数K′d和积分参数Ki
s702,将比例参数K′p、微分参数K′d、积分参数Ki和所述第二横向误差代入以下主预瞄PID控制的算法公式,计算辅助预瞄输出量δ2,如下式所示:
δ2=K′p×Δd2+∫Ki×Δd2+K′d(Δd2-Δd′2)
其中,Δd2表示所述当前控制周期中的第二横向误差,Δd′2表示上一控制周期中的第二横向误差。
在一优选实施例中,将上述第二横向误差的参考值的范围预设为-0.08~0.08米,若所述车辆当前的车速增大,可适当增大所述参考值的范围。当所述车辆当前的车速小于0.1千米/小时时,将所述辅助预瞄PID控制的积分参数Ki置零。通过本实施例的优选实施方式,使辅助预瞄输出量的计算结果更为合理。
在一实施例中,根据公式δ=a1×δ1+a2×δ2计算方向盘转角控制量δ,其中a1表示主预瞄输出量δ1的权重,a2表示辅助预瞄输出量δ2的权重。
其中,作为本实施例的优选实施方式,上述a1=a2=1。
在一优选实施例中,在所述对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到方向盘转角控制量之后,还包括步骤:
根据上一控制周期的方向盘转角控制量对所述方向盘转角控制量进行限幅处理。
通过对计算所得的当前控制周期的方向盘转角控制量进行限幅处理,将所述方向盘转角控制量限制在一定范围内,防止方向盘转角控制量过大,避免车辆在高速时急转或大转弯引发车辆失控,提高车辆在路径跟踪控制下的稳定性。
在一实施例中,根据以下公式对所述方向盘转角控制量δ进行限幅处理,如下式:
其中,δ表示当前控制周期的方向盘转角控制量,δ′为上一控制周期的方向盘转角控制量,δmax为预设最大标定量,δmin为预设最小标定量,Δδmax均为预设偏差量。
在一实施例中,上述限幅处理的公式中的预设偏差量Δδmax可通过下式计算:
Δδmax=Δδ/(1000/T)
其中,T为当前控制周期的周期时间;Δδ为在特定车速和道路附着系数下,导致车辆处于失控临界点的方向盘转角控制量。所述Δδ需要通过实验预先标定。
通过计算当前控制周期的方向盘转角控制量与上一控制周期的方向盘转角控制量的差值,进一步利用所述差值将当前控制周期的方向盘转角控制量限制在一定范围内,使当前控制周期的方向盘转角控制量相对于上一控制周期的方向盘转角控制量的变化较小,提高车辆在路径跟踪控制下的稳定性。
在一实施例中,如图11所示,为一实施例的路径跟踪控制装置的模块结构图,包括:
信息获取模块801,用于获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
预瞄点获取模块802,用于根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
横向误差计算模块803,用于根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
预瞄输出量计算模块804,根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
方向盘转角控制量计算模块805,用于对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
方向盘转角控制量输出模块806,用于输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
上述实施例的路径跟踪控制装置,通过预瞄点获取模块802选取主预瞄点与辅助预瞄点,横向误差计算模块803根据所述主预瞄点与辅助预瞄点分别计算其横向误差,预瞄输出量计算模块804根据横向误差分别计算主预瞄输出量和辅助预瞄输出量,方向盘转角控制量计算模块805对所述主预瞄输出量和辅助预瞄输出量进行加权求和,得到方向盘转角控制量,方向盘转角控制量输出模块806将所述方向盘转角控制量输出至车辆执行机构,基于此准确描述给定的目标路径的曲率特点,使车辆的跟踪路径更加贴合给定的目标路径,以提高路径跟踪的鲁棒性,增强路径跟踪控制的稳定性。
在一实施例中,预瞄点获取模块802计算所述各目标路径点与车辆的距离,并选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点,并排除排列在最近点之前的目标路径点。并从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取所述当前控制周期内的目标路径点与车辆的距离,直至当前控制周期内某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,将该目标路径点作为主预瞄初始点。进一步地,预瞄点获取模块802从所述主预瞄初始点起进行预设间隔的线性插值,得到所述主预瞄初始点的插值点集。最后,预瞄点获取模块802从所述主预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述主预瞄初始点的插值点集内的点与车辆的距离,直至所述主预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,将该点作为主预瞄点。
在一实施例中,预瞄点获取模块802计算所述各目标路径点与车辆的距离,并选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点,并排除排列在最近点之前的目标路径点。并从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取所述当前控制周期内的目标路径点与车辆的距离,直至当前控制周期内某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,将该目标路径点作为辅助预瞄初始点。进一步地,预瞄点获取模块802从所述辅助预瞄初始点起进行预设间隔的线性插值,得到所述辅助预瞄初始点的插值点集。最后,预瞄点获取模块802从所述辅助预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述辅助预瞄初始点的插值点集内的点与车辆的距离,直至所述辅助预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,将该点作为辅助预瞄点。
在一实施例中,横向误差计算模块803计算第一距离,所述第一距离为所述主预瞄点到车辆位置的距离。并根据所述主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一夹角,进一步地,横向误差计算模块803计算所述第一夹角的正弦值的绝对值。最后,横向误差计算模块803根据所述第一距离与所述第一夹角的正弦值的绝对值的乘积确定第一横向误差。
在一实施例中,横向误差计算模块803计算第二距离,所述第二距离为所述辅助预瞄点到车辆位置的距离。并根据所述辅助预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第二夹角,进一步地,横向误差计算模块803计算所述第二夹角的正弦值的绝对值。最后,根据所述第二距离与所述第二夹角的正弦值的绝对值的乘积计算第二横向误差。
在一实施例中,预瞄输出量计算模块804根据所述车辆当前的车速,通过查找预先标定的车速与PID控制参数的映射关系,确定主预瞄PID控制的比例参数Kp和微分参数Kd。进一步地,预瞄输出量计算模块804将比例参数Kp和微分参数Kd和所述第一横向误差代入以下主预瞄PID控制的算法公式,计算主预瞄输出量δ1
δ1=Kp×Δd1+Kd×(Δd1-Δd′1)
其中,Δd1表示所述当前控制周期中的第一横向误差,Δd′1表示上一控制周期中的第一横向误差。
在一实施例中,预瞄输出量计算模块804根据所述车辆当前的车速,通过查找预先标定的车速与PID控制参数的映射关系,确定辅助预瞄PID控制的比例参数K′p、微分参数K′d和积分参数Ki。进一步地,预瞄输出量计算模块804将比例参数K′p、微分参数K′d和积分参数Ki和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法公式,计算辅助预瞄输出量δ2
δ2=K′p×Δd2+∫Ki×Δd2+K′d(Δd2-Δd′2)
其中,Δd2表示所述当前控制周期中的第二横向误差,Δd′2表示上一控制周期中的第二横向误差。
在一实施例中,预瞄输出量计算模块804根据公式δ=a1×δ1+a2×δ2计算方向盘转角控制量δ,其中a1表示主预瞄输出量δ1的权重,a2表示辅助预瞄输出量δ2的权重,δ1表示主预瞄输出量,δ2表示辅助预瞄输出量。
在一优选实施例中,如图12所示,为一优选实施例的路径跟踪控制装置模块结构图,还包括:
限幅处理模块901,用于根据上一周期的方向盘转角控制量对所述方向盘转角控制量进行限幅处理。
通过限幅处理模块901对计算所得的当前控制周期的方向盘转角控制量进行限幅处理,将所述方向盘转角控制量限制在一定范围内,防止方向盘转角控制量过大,避免车辆在高速时急转或大转弯引发车辆失控,提高车辆在路径跟踪控制下的稳定性。
在一实施例中,包括一种智能汽车,所述无人汽车包括智能驾驶仪和车辆本体,所述智能驾驶仪被配置为:
获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种路径跟踪控制方法,其特征在于,包括步骤:
获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系,分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
2.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,在所述对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到方向盘转角控制量之后,还包括步骤:
根据上一控制周期的方向盘转角控制量对所述当前控制周期的方向盘转角控制量进行限幅处理。
3.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点的步骤,包括以下步骤:
计算所述各目标路径点与车辆的距离,选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点;
从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取所述各目标路径点与车辆的距离,直至某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,则将该目标路径点作为主预瞄初始点;
在所述主预瞄初始点前一个目标路径点与所述主预瞄初始点间进行预设间隔的线性插值处理,得到所述主预瞄初始点的插值点集;
从所述主预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述主预瞄初始点的插值点集内各点与车辆的距离,直至所述主预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述主预瞄距离,则将该点作为主预瞄点。
4.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点的步骤,包括以下步骤:
计算所述各目标路径点与车辆的距离,选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点;
从所述最近点开始,依照各目标路径点的排列顺序获取所述各目标路径点与车辆的距离,直至某一目标路径点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,将该目标路径点作为辅助预瞄初始点;
在所述辅助预瞄初始点前一个目标路径点与所述辅助预瞄初始点间进行预设间隔的线性插值处理,得到所述辅助预瞄初始点的插值点集;
从所述辅助预瞄初始点起,依照插值的顺序计算所述辅助预瞄初始点的插值点集内各点与车辆的距离,直至所述辅助预瞄初始点的插值点集内的某一点与车辆的距离大于等于所述辅助预瞄距离,则将该点作为辅助预瞄点。
5.根据权利要求3-4任意一项所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述计算所述各目标路径点与车辆的距离,并选取最小距离的目标路径点作为当前控制周期的最近点的过程,包括:
当所述当前控制周期的目标路径点构成的路径与上一控制周期的目标路径点构成的路径相同时,在上一控制周期的最近点前后各选取预设数量的目标路径点,并计算选取的目标路径点与车辆的距离,从中选取距离最小的目标路径点作为当前控制周期的最近点。
6.根据权利要求5所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述预设数量大于等于车辆在当前控制周期内可能发生的位移除以上一控制周期内所有相邻的目标路径点之间的距离的最小值的商,所述可能发生的位移为车辆在上一控制周期内的最大车速与上一控制周期时长的乘积。
7.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差的过程,包括以下步骤:
计算第一距离,所述第一距离为所述主预瞄点与车辆位置的距离;
根据所述主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一夹角,计算所述第一夹角的正弦值的绝对值;
计算所述第一距离与所述第一夹角的正弦值的绝对值的乘积,根据所述第一距离与所述第一夹角的正弦值的绝对值的乘积确定第一横向误差。
8.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差的过程,包括以下步骤:
计算第二距离,所述第二距离为所述辅助预瞄点与车辆位置的距离;
根据所述辅助预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第二夹角,计算所述第二夹角的正弦值的绝对值;
计算所述第二距离与所述第二夹角的正弦值的绝对值的乘积,根据所述第二距离与所述第二夹角的正弦值的绝对值的乘积确定第二横向误差。
9.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系确定主预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量的步骤,包括步骤:
根据所述车辆当前的车速,通过查找预先标定的车速与PID控制参数的映射关系,确定主预瞄PID控制的比例参数Kp和微分参数Kd
将比例参数Kp、微分参数Kd和所述第一横向误差代入以下主预瞄PID控制的算法,计算主预瞄输出量δ1
δ1=Kp×Δd1+Kd×(Δd1-Δd1')
其中,Δd1表示所述当前控制周期中的第一横向误差,Δd1'表示上一控制周期中的第一横向误差。
10.根据权利要求1所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据车辆的状态信息和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系确定辅助预瞄PID控制的参数,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量的步骤,包括步骤:
根据所述车辆当前的车速,通过查找预先标定的车速与PID控制参数的映射关系,确定辅助预瞄PID控制的比例参数K'p、微分参数K'd和积分参数Ki
将比例参数K'p、微分参数K'd、积分参数Ki和所述第二横向误差代入以下辅助预瞄PID控制的算法,计算辅助预瞄输出量δ2
δ2=K'p×Δd2+∫Ki×Δd2+K'd(Δd2-Δd2')
其中,Δd2表示所述当前控制周期中的第二横向误差,Δd2'表示上一控制周期中的第二横向误差。
11.根据权利要求10所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到δ方向盘转角控制量的过程,包括:
根据公式δ=a1×δ1+a2×δ2计算方向盘转角控制量δ,其中a1表示主预瞄输出量δ1的权重,a2表示辅助预瞄输出量δ2的权重,δ1表示主预瞄输出量,δ2表示辅助预瞄输出量。
12.根据权利要求2任意一项所述的路径跟踪控制方法,其特征在于,所述根据所述上一控制周期的方向盘转角控制量对当前控制周期的方向盘转角控制量进行限幅处理的步骤包括:
根据以下公式对当前控制周期的方向盘转角控制量δ进行限幅处理:
其中,δ表示当前控制周期的方向盘转角控制量,δ'为上一控制周期的方向盘转角控制量,δmax为预设最大标定量,δmin为预设最小标定量,Δδmax均为预设偏差量。
13.一种路径跟踪控制装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
预瞄点获取模块,用于根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
横向误差计算模块,用于根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
预瞄输出量计算模块,根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
方向盘转角控制量计算模块,用于对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
方向盘转角控制量输出模块,用于输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
14.根据权利要求13的路径跟踪控制装置,其特征在于,还包括:
限幅处理模块,用于根据上一周期的方向盘转角控制量对所述当前控制周期的方向盘转角控制量进行限幅处理。
15.一种智能汽车,其特征在于,包括智能驾驶仪和车辆本体;所述智能驾驶仪被配置为:
获取给定的目标路径和车辆的状态信息;其中,所述给定的目标路径包括至少一个目标路径点,所述目标路径点以车辆行驶至每个目标路径点的先后顺序依次排列;所述车辆的状态信息包括车辆位置、车辆航向和车辆当前的车速;
根据预设的主预瞄距离和所述给定的目标路径获取主预瞄点,根据预设的辅助预瞄距离和所述给定的目标路径获取辅助预瞄点;
根据主预瞄点的位置、车辆位置与所述车辆航向确定第一横向误差,根据辅助预瞄点的位置、车辆位置与车辆航向确定第二横向误差;
根据所述车辆当前的车速和预先标定的车速与PID控制参数的映射关系分别确定主预瞄PID控制的参数和辅助预瞄PID控制的参数,将主预瞄PID控制的参数和所述第一横向误差代入主预瞄PID控制的算法计算主预瞄输出量,将辅助预瞄PID控制的参数和所述第二横向误差代入辅助预瞄PID控制的算法计算辅助预瞄输出量;
对所述主预瞄输出量和所述辅助预瞄输出量进行加权求和,得到当前控制周期的方向盘转角控制量;
输出所述当前控制周期的方向盘转角控制量至车辆控制执行机构。
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Cited By (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108791289A (zh) * 2018-04-28 2018-11-13 华为技术有限公司 一种车辆控制方法和装置
CN109100160A (zh) * 2018-09-25 2018-12-28 安徽江淮汽车集团股份有限公司 用于电动汽车续航里程试验的车速控制方法及系统
CN109214127A (zh) * 2018-10-24 2019-01-15 合肥工业大学智能制造技术研究院 一种多点预瞄方法及其多点预瞄装置与目标路径跟踪方法
CN109283926A (zh) * 2018-08-16 2019-01-29 郑州轻工业学院 一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法
CN109407666A (zh) * 2018-10-11 2019-03-01 智久(厦门)机器人科技有限公司上海分公司 一种无人车辆的控制方法、装置、设备及存储介质
CN109445434A (zh) * 2018-11-16 2019-03-08 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车的控制方法、装置、设备和存储介质
CN109521768A (zh) * 2018-11-16 2019-03-26 楚天智能机器人(长沙)有限公司 一种基于双pid控制的agv小车的路径纠偏方法
CN109656240A (zh) * 2017-10-10 2019-04-19 雷沃重工股份有限公司 一种车辆路径跟踪控制装置、方法和车辆
CN109765888A (zh) * 2018-12-27 2019-05-17 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 一种车辆控制方法、装置及系统
CN109976341A (zh) * 2019-03-21 2019-07-05 驭势科技(北京)有限公司 一种自动驾驶车辆附着路网的方法、车载设备及存储介质
CN110001637A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 吉林大学 一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法
CN110126842A (zh) * 2019-05-10 2019-08-16 北京易控智驾科技有限公司 一种智能驾驶车辆纵向加速度动态校正方法及装置
WO2019184179A1 (zh) * 2018-03-27 2019-10-03 广州汽车集团股份有限公司 控制自主式移动机器移动的方法、装置、机器及存储介质
CN110370267A (zh) * 2018-09-10 2019-10-25 北京京东尚科信息技术有限公司 用于生成模型的方法和装置
CN110471428A (zh) * 2019-09-18 2019-11-19 吉林大学 一种基于模型的变预瞄距离和速度约束的路径跟踪方法
CN110488815A (zh) * 2019-08-01 2019-11-22 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆的路径跟踪方法及路径跟踪系统
CN110673593A (zh) * 2018-07-03 2020-01-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车辆控制方法和装置
CN110955250A (zh) * 2019-12-25 2020-04-03 湖南大学 一种车辆倒车路径跟踪控制方法
WO2020088248A1 (zh) * 2018-10-31 2020-05-07 奇瑞汽车股份有限公司 智能汽车的控制方法、装置及存储介质
CN111123904A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 深圳市优必选科技有限公司 路径跟踪方法及终端设备
CN111221338A (zh) * 2020-01-20 2020-06-02 广东博智林机器人有限公司 一种路径跟踪的方法、装置、设备及存储介质
CN111796521A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 中国第一汽车股份有限公司 一种前视距离确定方法、装置、设备及存储介质
CN111806437A (zh) * 2020-09-10 2020-10-23 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 自动驾驶汽车预瞄点确定方法、装置、设备及存储介质
CN112051864A (zh) * 2019-06-06 2020-12-08 北京京东尚科信息技术有限公司 用于移动目标轨迹跟踪的方法及装置、设备和可读介质
CN112356828A (zh) * 2020-11-06 2021-02-12 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种车辆横向控制方法、装置、车辆和可读存储介质
CN112486018A (zh) * 2020-12-23 2021-03-12 中国矿业大学(北京) 一种基于速度自适应预瞄的无模型无人车路径跟踪方法
CN112711252A (zh) * 2020-12-08 2021-04-27 深圳市优必选科技股份有限公司 移动机器人及其路径跟踪方法、计算机可读存储介质
CN112793585A (zh) * 2021-02-07 2021-05-14 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种自动驾驶的轨迹跟踪控制方法
CN112937580A (zh) * 2019-11-25 2021-06-11 郑州宇通客车股份有限公司 一种目标路径跟踪方法与装置
CN113104037A (zh) * 2019-12-24 2021-07-13 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种车辆方向盘转向角度确定方法及系统
CN113311845A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法及装置
CN113552888A (zh) * 2021-07-29 2021-10-26 中国第一汽车股份有限公司 应用于无人车的行驶轨迹控制方法、装置、设备及介质
CN113655801A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 紫清智行科技(北京)有限公司 一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法
CN114355924A (zh) * 2021-12-28 2022-04-15 北京理工大学 一种改进型纯跟踪路径跟踪方法
WO2022105393A1 (en) * 2020-11-19 2022-05-27 Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. Method, system, and device for controlling driving direction of vehicle
CN114834529A (zh) * 2022-06-07 2022-08-02 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆控制方法、装置、设备和介质
US11429114B2 (en) * 2020-02-14 2022-08-30 Deere & Company Implement control of vehicle and implement combination
CN115179935A (zh) * 2022-09-13 2022-10-14 毫末智行科技有限公司 一种路径跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3529037B2 (ja) * 1999-08-02 2004-05-24 日産自動車株式会社 車線追従装置
CN101093396A (zh) * 2007-07-04 2007-12-26 华南农业大学 一种农业机械的导航控制方法
CN101118500A (zh) * 2007-08-02 2008-02-06 上海交通大学 自主驾驶车辆行驶过程的软件仿真方法
US20110098922A1 (en) * 2009-10-27 2011-04-28 Visteon Global Technologies, Inc. Path Predictive System And Method For Vehicles
CN102358287A (zh) * 2011-09-05 2012-02-22 北京航空航天大学 一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法
CN104571112A (zh) * 2015-01-14 2015-04-29 中国科学院合肥物质科学研究院 基于转弯曲率估计的无人车横向控制方法
CN106314420A (zh) * 2015-06-29 2017-01-11 上汽通用汽车有限公司 车辆驾驶行为改善系统及其改善方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3529037B2 (ja) * 1999-08-02 2004-05-24 日産自動車株式会社 車線追従装置
CN101093396A (zh) * 2007-07-04 2007-12-26 华南农业大学 一种农业机械的导航控制方法
CN101118500A (zh) * 2007-08-02 2008-02-06 上海交通大学 自主驾驶车辆行驶过程的软件仿真方法
US20110098922A1 (en) * 2009-10-27 2011-04-28 Visteon Global Technologies, Inc. Path Predictive System And Method For Vehicles
CN102358287A (zh) * 2011-09-05 2012-02-22 北京航空航天大学 一种用于车辆自动驾驶机器人的轨迹跟踪控制方法
CN104571112A (zh) * 2015-01-14 2015-04-29 中国科学院合肥物质科学研究院 基于转弯曲率估计的无人车横向控制方法
CN106314420A (zh) * 2015-06-29 2017-01-11 上汽通用汽车有限公司 车辆驾驶行为改善系统及其改善方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
廖爽,等: "智能汽车自动驾驶的控制方法研究", 《控制技术》 *
蔡耀仪: "基于预瞄模糊PID控制的嵌入式轮式机器人设计", 《计算机系统应用》 *

Cited By (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109656240A (zh) * 2017-10-10 2019-04-19 雷沃重工股份有限公司 一种车辆路径跟踪控制装置、方法和车辆
WO2019184179A1 (zh) * 2018-03-27 2019-10-03 广州汽车集团股份有限公司 控制自主式移动机器移动的方法、装置、机器及存储介质
US11662736B2 (en) 2018-03-27 2023-05-30 Guangzhou Automobile Group Co., Ltd. Method and apparatus for controlling movement of autonomous mobile machine, machine, and storage medium
CN110308717A (zh) * 2018-03-27 2019-10-08 广州汽车集团股份有限公司 控制自主式移动机器移动的方法、装置、机器及存储介质
CN108791289A (zh) * 2018-04-28 2018-11-13 华为技术有限公司 一种车辆控制方法和装置
CN110673593A (zh) * 2018-07-03 2020-01-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车辆控制方法和装置
CN109283926A (zh) * 2018-08-16 2019-01-29 郑州轻工业学院 一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法
CN110370267A (zh) * 2018-09-10 2019-10-25 北京京东尚科信息技术有限公司 用于生成模型的方法和装置
CN109100160A (zh) * 2018-09-25 2018-12-28 安徽江淮汽车集团股份有限公司 用于电动汽车续航里程试验的车速控制方法及系统
CN109407666A (zh) * 2018-10-11 2019-03-01 智久(厦门)机器人科技有限公司上海分公司 一种无人车辆的控制方法、装置、设备及存储介质
CN109214127B (zh) * 2018-10-24 2022-09-27 合肥工业大学智能制造技术研究院 一种多点预瞄方法及其多点预瞄装置与目标路径跟踪方法
CN109214127A (zh) * 2018-10-24 2019-01-15 合肥工业大学智能制造技术研究院 一种多点预瞄方法及其多点预瞄装置与目标路径跟踪方法
WO2020088248A1 (zh) * 2018-10-31 2020-05-07 奇瑞汽车股份有限公司 智能汽车的控制方法、装置及存储介质
CN111123904A (zh) * 2018-10-31 2020-05-08 深圳市优必选科技有限公司 路径跟踪方法及终端设备
CN109445434B (zh) * 2018-11-16 2021-06-25 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车的控制方法、装置、设备和存储介质
CN109521768A (zh) * 2018-11-16 2019-03-26 楚天智能机器人(长沙)有限公司 一种基于双pid控制的agv小车的路径纠偏方法
CN109445434A (zh) * 2018-11-16 2019-03-08 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车的控制方法、装置、设备和存储介质
CN109765888B (zh) * 2018-12-27 2021-12-31 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 一种车辆控制方法、装置及系统
CN109765888A (zh) * 2018-12-27 2019-05-17 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 一种车辆控制方法、装置及系统
CN109976341A (zh) * 2019-03-21 2019-07-05 驭势科技(北京)有限公司 一种自动驾驶车辆附着路网的方法、车载设备及存储介质
CN110001637A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 吉林大学 一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法
CN110001637B (zh) * 2019-04-10 2023-09-29 吉林大学 一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法
CN110126842B (zh) * 2019-05-10 2020-08-18 北京易控智驾科技有限公司 一种智能驾驶车辆纵向加速度动态校正方法及装置
CN110126842A (zh) * 2019-05-10 2019-08-16 北京易控智驾科技有限公司 一种智能驾驶车辆纵向加速度动态校正方法及装置
CN112051864A (zh) * 2019-06-06 2020-12-08 北京京东尚科信息技术有限公司 用于移动目标轨迹跟踪的方法及装置、设备和可读介质
CN110488815B (zh) * 2019-08-01 2022-10-14 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆的路径跟踪方法及路径跟踪系统
CN110488815A (zh) * 2019-08-01 2019-11-22 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆的路径跟踪方法及路径跟踪系统
CN110471428A (zh) * 2019-09-18 2019-11-19 吉林大学 一种基于模型的变预瞄距离和速度约束的路径跟踪方法
CN110471428B (zh) * 2019-09-18 2021-05-07 吉林大学 一种基于模型的变预瞄距离和速度约束的路径跟踪方法
CN112937580A (zh) * 2019-11-25 2021-06-11 郑州宇通客车股份有限公司 一种目标路径跟踪方法与装置
CN113104037A (zh) * 2019-12-24 2021-07-13 浙江吉利汽车研究院有限公司 一种车辆方向盘转向角度确定方法及系统
CN110955250A (zh) * 2019-12-25 2020-04-03 湖南大学 一种车辆倒车路径跟踪控制方法
CN111221338A (zh) * 2020-01-20 2020-06-02 广东博智林机器人有限公司 一种路径跟踪的方法、装置、设备及存储介质
US11429114B2 (en) * 2020-02-14 2022-08-30 Deere & Company Implement control of vehicle and implement combination
CN111796521A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 中国第一汽车股份有限公司 一种前视距离确定方法、装置、设备及存储介质
CN111796521B (zh) * 2020-07-08 2022-06-10 中国第一汽车股份有限公司 一种前视距离确定方法、装置、设备及存储介质
CN111806437B (zh) * 2020-09-10 2021-01-15 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 自动驾驶汽车预瞄点确定方法、装置、设备及存储介质
CN111806437A (zh) * 2020-09-10 2020-10-23 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 自动驾驶汽车预瞄点确定方法、装置、设备及存储介质
CN112356828A (zh) * 2020-11-06 2021-02-12 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种车辆横向控制方法、装置、车辆和可读存储介质
WO2022105393A1 (en) * 2020-11-19 2022-05-27 Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. Method, system, and device for controlling driving direction of vehicle
CN112711252B (zh) * 2020-12-08 2024-05-24 深圳市优必选科技股份有限公司 移动机器人及其路径跟踪方法、计算机可读存储介质
CN112711252A (zh) * 2020-12-08 2021-04-27 深圳市优必选科技股份有限公司 移动机器人及其路径跟踪方法、计算机可读存储介质
CN112486018A (zh) * 2020-12-23 2021-03-12 中国矿业大学(北京) 一种基于速度自适应预瞄的无模型无人车路径跟踪方法
CN112486018B (zh) * 2020-12-23 2021-08-17 中国矿业大学(北京) 一种基于速度自适应预瞄的无模型无人车路径跟踪方法
CN112793585A (zh) * 2021-02-07 2021-05-14 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种自动驾驶的轨迹跟踪控制方法
CN113552888B (zh) * 2021-07-29 2022-07-19 中国第一汽车股份有限公司 应用于无人车的行驶轨迹控制方法、装置、设备及介质
CN113552888A (zh) * 2021-07-29 2021-10-26 中国第一汽车股份有限公司 应用于无人车的行驶轨迹控制方法、装置、设备及介质
CN113311845A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法及装置
CN113311845B (zh) * 2021-07-29 2021-11-16 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法及装置
CN113655801B (zh) * 2021-08-23 2022-04-05 紫清智行科技(北京)有限公司 一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法
CN113655801A (zh) * 2021-08-23 2021-11-16 紫清智行科技(北京)有限公司 一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法
CN114355924A (zh) * 2021-12-28 2022-04-15 北京理工大学 一种改进型纯跟踪路径跟踪方法
CN114355924B (zh) * 2021-12-28 2023-10-13 北京理工大学 一种改进型纯跟踪路径跟踪方法
CN114834529A (zh) * 2022-06-07 2022-08-02 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆控制方法、装置、设备和介质
CN115179935A (zh) * 2022-09-13 2022-10-14 毫末智行科技有限公司 一种路径跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107153420B (zh) 2021-01-22

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