CN108614569A - 一种用于跟踪控制受控运动物体的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，属于运动控制领域。寻找运动物体实际位置在预规划运动曲线上对应的点，以及与预规划运动曲线的最小距离。过程为，根据当前实际坐标与前次对应坐标的移动距离，获得预规划运动曲线上的对应点；以当前对应点与下一个控制点做直线，计算当前实际坐标到该直线的距离，并以其作为受控物体相对运动曲线的偏离距离。本发明减少了每个控制周期计算受控物体在预规划运动曲线上的对应位置的计算量，同时该方法适用于各种曲线，而无需针对每种曲线设计不同的最小距离方程。

Description

一种用于跟踪控制受控运动物体的方法
技术领域
本发明属于运动控制领域，具体涉及一种用于跟踪控制受控运动物体的方法。
背景技术
智能车辆属于移动机器人领域，现有的移动机器人跟踪控制方法大致可分为以下几类基于反馈线性化方法，基于滑模变结构方法的跟踪控制，基于后推思想的方法，基于智能控制方法的跟踪控制器以及鲁棒控制方法。
但是具体到实际应用中，有以下特性需要兼顾(1)尽可能缩短控制周期以提高实时性，(2)能够适用不同平台以提高控制器通用性，(3)减少控制器对于参数的依赖以提高控制鲁棒性(4)控制量变化尽量光滑同时使得闭环系统在原点平衡状态是全局一致渐进稳定的。
在智能车辆运动控制中，为了更好的控制，我们会用拟合曲线的方式将运动路径拟合为运动曲线，控制运动物体沿该曲线运动。但是由于存在误差，物体的实际位置很难恰好在运动曲线上，因此必须找到运动物体实际位置在运动曲线上所对应的点才能确定误差。如使用对距离函数求导的方式计算距离最小值，则针对每种曲线需要单独设计最小距离方程，无法通用，同时，对于复杂曲线，动态求解最小距离方程运算量会比较大，如果每个控制周期进行计算会非常消耗计算资源。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明旨在提供一种用于跟踪控制受控运动物体的方法。
本发明提供了一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：采用测量目标的位置、速度等特征量的测量部件，本方法具体步骤如下：
步骤101：预先将规划运动曲线分割等间距控制点坐标序列；
步骤102：获得上个控制周期中的对应序号以及对应坐标，命名为“前次对应序号”以及“前次对应坐标”；
步骤103：获得当前控制周期中的实际坐标，命名为“当前实际坐标”；
步骤104：计算当前实际坐标与前次对应坐标之间的距离作为估算移动距离；
步骤105：根据该估算移动距离获得预估的对应点；
步骤106：以该预估的对应点为中心，在控制点坐标序列中寻找距离当前实际坐标最小的控制点。步骤107：以当前对应点与下一个控制点做直线，计算当前实际坐标到该直线的距离，并以其作为受控物体相对运动曲线的偏离距离；
步骤108：将当前对应点记录为前次对应点，更新对应序号，进入下一个周期；
步骤109：在每个运动控制周期重复步骤103到步骤108。
所述测量部件为毫米波雷达或摄像头模块或激光雷达。
所述寻找距离当前实际坐标最小的控制点时，查找方向为先沿着运动方向，再逆着运动方向。
所述方法用于寻找运动物体实际位置在预规划运动曲线上对应的点，以及与预规划运动曲线的最小距离。
所述方法使用可编程逻辑控制器计算。
所述方法每个运动控制周期为1-10s。
一种自动驾驶汽车，采用上述方法用于跟踪控制受控运动物体。
附图说明
图1为规划的拟合运动曲线；
图2为等间距分割后的坐标序列，符号(Pc1，Pc2，Pc3,…，Pcn-2，Pcn-1，Pcn) 为控制点，其下标中c表示该点是运动曲线上的点，数字表示控制点的序号；
图3为运动过程中某一个控制周期中，计算对应点的示意图，符号Ddiv为控制点分割间距；Dend为最后一段控制点间距；Pck为前次对应坐标，下标中c表示曲线上的点，k为前次对应序号；Pcie为当前猜测对应点，下标c表示曲线上的点，ie表示控制点序号的猜测值；Pci为当前对应点，下标c表示曲线上的点，i 表示控制点序号的实际值；Prp为前次实际坐标，下标r表示实际坐标，p表示前一控制周期；Prc为当前实际坐标，下标r表示实际坐标，c表示当前控制周期；
图4为对应控制周期中，计算受控物体实际坐标与运动曲线偏离距离的示意图，符号De为当前实际坐标与运动曲线偏离距离，下标e表示误差；Pcie，Pci同图3；Pci+1表示Pci的下一个控制点，下标意义同Pci。
具体实施方式
为了能更清楚地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明进一步说明。
步骤101：预先将图1中所规划的运动曲线分割为图2中间距为Ddiv的控制点坐标序列(Pc1,Pc2,Pc3,…,Pcn)，最后一段间距Dend可以小于Ddiv。
步骤102：在前一个控制周期中，获得前次对应序号k，以及前次对应坐标 Pck，如图3。
步骤103：获得当前实际坐标Prc。
步骤104：计算当实际坐标Prc与前次对应坐标Pck之间的距离作为估算移动距离Dem＝Distance(Prc，Pck)。
步骤105：根据该估算移动距离Dem获得对应点的估算序号ie＝k+Dem/Ddiv。
步骤106：在控制点序列(Pc1～Pcn)中，在估算序号ie周围寻找距离当前实际坐标Prc最小的控制点，得到其序号i。查找方向为先沿着运动方向，再逆着运动方向。
步骤107：以对应点Pci和下一个控制点Pci+1做直线Li，计算当前实际坐标Prc到直线Li的距离，并以其作为受控物体相对运动曲线的偏离距离De，如图4。
步骤108：将当前对应点的下标i记录为前次对应点下标k。
步骤109：在每个运动控制周期重复步骤103到步骤108。
所述方法用于寻找运动物体实际位置在预规划运动曲线上对应的点，以及与预规划运动曲线的最小距离。
所述方法使用可编程逻辑控制器计算。
所述方法每个运动控制周期为1-10s。
一种自动驾驶汽车，采用上述方法用于跟踪控制受控运动物体。
本发明的有益效果是：减少每个控制周期计算受控物体在预规划运动曲线上的对应位置的计算量，同时该方法适用于各种曲线，而无需针对每种曲线设计不同的最小距离方程。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：采用测量目标的位置、速度等特征量的测量部件，本方法具体步骤如下：
步骤101：预先将规划运动曲线分割等间距控制点坐标序列；
步骤102：获得上个控制周期中的对应序号以及对应坐标，命名为“前次对应序号”以及“前次对应坐标”；
步骤103：获得当前控制周期中的实际坐标，命名为“当前实际坐标”；
步骤104：计算当前实际坐标与前次对应坐标之间的距离作为估算移动距离；
步骤105：根据该估算移动距离获得预估的对应点；
步骤106：以该预估的对应点为中心，在控制点坐标序列中寻找距离当前实际坐标最小的控制点；
步骤107：以当前对应点与下一个控制点做直线，计算当前实际坐标到该直线的距离，并以其作为受控物体相对运动曲线的偏离距离；
步骤108：将当前对应点记录为前次对应点，更新对应序号，进入下一个周期；
步骤109：在每个运动控制周期重复步骤103到步骤108。
2.根据权利要求1所述的一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：所述测量部件为毫米波雷达或摄像头模块或激光雷达。
3.根据权利要求1所述的一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：所述寻找距离当前实际坐标最小的控制点时，查找方向为先沿着运动方向，再逆着运动方向。
4.根据权利要求1所述的一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：所述方法用于寻找运动物体实际位置在预规划运动曲线上对应的点，以及与预规划运动曲线的最小距离。
5.根据权利要求1所述的一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：所述方法使用可编程逻辑控制器计算。
6.根据权利要求1所述的一种用于跟踪控制受控运动物体的方法，其特征在于：所述方法每个运动控制周期为1-10s。
7.一种自动驾驶汽车，其特征在于：采用权利要求1-6任意一项用于跟踪控制受控运动物体的方法。
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