CN109283926A - 一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，该方法仅需要采用位置传感器安装于车辆的前后保险杠测量车辆离道路中心线的偏差，然后设置程序运动的目标于道路中心线上，最后根据程序目标与车辆之间的位置关系计算程序方位角，最后根据该方位角，采用非线性比例积分组合方式得到车辆沿车道线行使的自动驾驶方法。本发明的优点在于需要测量的信息最少，仅仅测量车辆的位置偏差，因此实施简单，成本低；其次采用程序目标计算程序方位角的方式，得到的自动驾驶规律符合人的思维习惯，基本是巧妙地模拟了非自动驾驶中驾驶员的判断决策过程，因此产生的自动驾驶规律具有较明确的物理意义，参数调整容易，得到的自动驾驶效果也较好。

Description

一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法

技术领域

本发明属于自动驾与智能交通领域，尤其是涉及一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法。

背景技术

随着无人驾驶货车、无人驾驶公交车、无人驾驶汽车以及无人港口等技术的发展，车辆自动驾驶技术成为各国广泛研究的热点。其中探测车辆与车道线之间的位置偏差并采用自动控制技术消除该偏差的车道线保持技术成为了自动驾驶技术中的核心技术。目前已有的车辆自动驾驶技术都是基于车辆精确模型而采用滑模控制、反演控制等技术手段来实施的，该方法和实际生活中人的驾驶习惯是不同的。首先实际生活中驾驶员的驾驶并不关心车辆的重量、长度、轮胎磨擦系数等参数的精确值，其次大脑在转弯判断时仅关心误差角度，而并不采用太复杂的滑模或反演控制算法。

因此本发明提出一种设置程序目标位于车辆期望车道线的中心位置并以一定运动速度运动，从而得到驾驶员相对理想目标的期望方位角，并将该方位角折算成车辆转弯所需的前轮转向角的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，解决了现有技术中存在的基于车辆精确模型而采用滑模控制、反演控制等复杂运算控制且不符合人类驾驶习惯的问题。该方法具有测量简单、计算简单而且具有清晰的物理意义，也符合人类的驾驶习惯，最终也取得了较好的自动驾驶效果。

本发明的基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法是通过以下技术方案实现的：

一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其特殊之处在于：该方法采用位置传感器测量车辆离道路中心线的偏差，然后设置程序运动目标于道路中心线上，最后根据程序运动目标与车辆之间的位置关系计算程序方位角，该方位角类似于驾驶员实际驾驶中大脑计算产生的瞄准偏差角，最后根据该方位角，采用非线性比例积分组合方式得到车辆沿车道线行使的自动驾驶方法。

上述方法具体包括以下步骤：

步骤一：测量车辆偏离道路中心线的位置偏差

采用位置传感器测量车辆横向位置相对道路中心线的位置偏差，把该偏差记作y_s，定义如下：

y_s：表示车辆横向位置相对道路中心线的误差测量值；

步骤二：设置程序目标及车辆信息

设置程序目标位于车道中心线上，其侧线位移记为z_m，由于其位于车道中心线上，故记作z_m＝0；而程序目标纵向位移记为x_m，其程序运动方式可采用下式描述：x_m＝x_c+l，其中x_c为车辆的位移，l表示程序目标位于车辆的前方距离；

再设置车辆的位置，把车辆的侧线位移为记为z_c，车辆的纵向位移记为x_c；其中z_c采用第一步中的测量真实值，即z_c＝y_s；

x_c采用程序值，即采用车辆匀速运动估计方法设置，估计车辆运行速度大约为v_cm/s，则

x_c＝v_ct，其中t表示时间；具体l与v_c的选值详见后文案例实施。

步骤三：求解程序视线角与计算自动驾驶规律

按照上一步设置的程序目标与车辆位置信息，求解程序视线角q，该程序视线角是以小车位置为坐标原点o，平行于车道线当前切线方向为x轴，垂直于y轴为z轴建立动坐标系xoz，程序目标与车辆两点位置连线在所建坐标系中与x轴的夹角即为q；

首先定义程序目标与车辆两点距离在x轴的分量为Δx＝x_m-x_c，在z轴的分量为Δz＝z_m-z_c；

其次计算程序视线角为

设计和视线角成比例的车辆转向自动驾驶规律如下：

δ＝k₁q+k₂q^1/3+k₃∫qdt

其中∫qdt为对q进行时间积分，主要用于位置的静差，以提高自动驾驶的精度；

步骤四：通过多次实验调整上述程序目标位置与车辆位置设置参数，以及最终车辆转向自动驾驶规律中的参数k₁与k₂，以得到良好的车辆自动驾驶效果，最终确定全部自动驾驶规律所设计的参数；详细参数调整与选定结果见后文案例实施；

所述位置传感器安装在车辆的前后保险杠上。

本发明的优点在于需要测量的信息最少，仅仅测量车辆的位置偏差，因此实施简单，成本低；其次采用程序目标计算程序方位角的方式，得到的自动驾驶规律符合人的思维习惯，基本是巧妙地模拟了非自动驾驶中驾驶员的判断决策过程，因此产生的自动驾驶规律具有较明确的物理意义，参数调整容易，得到的自动驾驶效果也较好。

附图说明

图1：本发明实施例提供的一种基于程序目标方位角的车辆自动驾驶消除位置偏差方案原理框图；

图2：本发明提供案例1的车辆位置误差消除曲线图；

图3：本发明发明提供案例1的c3＝1时的车辆前轮转角响应图；

图4：本发明提供案例1的程序视线角度曲线；

图5：本发明提供案例1的车辆与程序目标的距离变化曲线图。

图6：本发明提供案例2的车辆位置误差消除曲线图；

图7：本发明发明提供案例2的c3＝1时的车辆前轮转角响应图；

图8：本发明提供案例2的程序视线角度曲线；

图9：本发明提供案例2的车辆与程序目标的距离变化曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1。一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其原理参照图1，该方法采用两个分别安装在车辆前后保险杠上的位置传感器测量车辆离道路中心线的偏差，然后设置程序运动目标于道路中心线上，最后根据程序运动目标与车辆之间的位置关系计算程序方位角，该方位角类似于驾驶员实际驾驶中大脑计算产生的瞄准偏差角，最后根据该方位角，采用非线性比例积分组合方式得到车辆沿车道线行使的自动驾驶方法。

步骤一：测量车辆偏离道路中心线的位置偏差

采用两个分别安装在车辆前后保险杠上的位置传感器测量车辆横向位置相对道路中心线的位置偏差，把该偏差记作y_s，定义如下：

y_s：表示车辆横向位置相对道路中心线的误差测量值；

步骤二：设置程序目标及车辆信息

设置程序目标位于车道中心线上，其侧线位移记为z_m，由于其位于车道中心线上，故记作z_m＝0；而程序目标纵向位移记为x_m，其程序运动方式可采用下式描述：x_m＝x_c+l，其中x_c为车辆的位移，l表示程序目标位于车辆的前方距离，取l＝5米；

再设置车辆的位置，把车辆的侧线位移为记为z_c，车辆的纵向位移记为x_c；其中z_c采用第一步中的测量真实值，即z_c＝y_s；

x_c采用程序值，即采用车辆匀速运动估计方法设置，估计车辆运行速度大约为v_cm/s，取v_c＝20m/s，则

x_c＝v_ct，其中t表示时间；此处l与v_c的选取过大与过小不会导致车辆自动驾驶发生偏离问题，而仅会影响车辆自动驾驶过程的动态响应速度。

步骤三：求解程序视线角与计算自动驾驶规律

按照上一步设置的程序目标与车辆位置信息，求解程序视线角q，该程序视线角是以小车位置为坐标原点o，平行于车道线当前切线方向为x轴，垂直于y轴为z轴建立动坐标系xoz，程序目标与车辆两点位置连线在所建坐标系中与x轴的夹角即为q；

首先定义程序目标与车辆两点距离在x轴的分量为Δx＝x_m-x_c，在z轴的分量为Δz＝z_m-z_c；

其次计算程序视线角为

设计和视线角成比例的车辆转向自动驾驶规律如下：

δ＝k₁q+k₂q^1/3+k₃∫qdt

其中∫qdt为对q进行时间积分，主要用于位置的静差，以提高自动驾驶的精度；设置k₁＝5，k₂＝0.5，k₃＝2，值得说明的是该控制参数越大，车辆消除位置偏差的响应速度也越大，但k₂不宜选取过大，以免影响车辆自动驾驶的安全性；

步骤四：通过多次实验调整上述程序目标位置与车辆位置设置参数，以及最终车辆转向自动驾驶规律中的参数k₁与k₂，以得到良好的车辆自动驾驶效果，最终确定全部自动驾驶规律所设计的参数；车辆自动驾驶结果图2、图3、图4、图5所示。

实施例2。一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其特殊之处在于：该方法采用两个分别安装在车辆前后保险杠上的位置传感器测量车辆离道路中心线的偏差，然后设置程序运动目标于道路中心线上，最后根据程序运动目标与车辆之间的位置关系计算程序方位角，该方位角类似于驾驶员实际驾驶中大脑计算产生的瞄准偏差角，最后根据该方位角，采用非线性比例积分组合方式得到车辆沿车道线行使的自动驾驶方法。

步骤一：测量车辆偏离道路中心线的位置偏差

采用两个分别安装在车辆前后保险杠上的位置传感器测量车辆横向位置相对道路中心线的位置偏差，把该偏差记作y_s，定义如下：

y_s：表示车辆横向位置相对道路中心线的误差测量值；

步骤二：设置程序目标及车辆信息

设置程序目标位于车道中心线上，其侧线位移记为z_m，由于其位于车道中心线上，故记作z_m＝0；而程序目标纵向位移记为x_m，其程序运动方式可采用下式描述：x_m＝x_c+l，其中x_c为车辆的位移，l表示程序目标位于车辆的前方距离，取l＝25米；

再设置车辆的位置，把车辆的侧线位移为记为z_c，车辆的纵向位移记为x_c；其中z_c采用第一步中的测量真实值，即z_c＝y_s；

x_c采用程序值，即采用车辆匀速运动估计方法设置，估计车辆运行速度大约为v_cm/s，取v_c＝120m/s，则

x_c＝v_ct，其中t表示时间；

步骤三：求解程序视线角与计算自动驾驶规律

按照上一步设置的程序目标与车辆位置信息，求解程序视线角q，该程序视线角是以小车位置为坐标原点o，平行于车道线当前切线方向为x轴，垂直于y轴为z轴建立动坐标系xoz，程序目标与车辆两点位置连线在所建坐标系中与x轴的夹角即为q；

首先定义程序目标与车辆两点距离在x轴的分量为Δx＝x_m-x_c，在z轴的分量为Δz＝z_m-z_c；

其次计算程序视线角为

设计和视线角成比例的车辆转向自动驾驶规律如下：

δ＝k₁q+k₂q^1/3+k₃∫qdt

其中∫qdt为对q进行时间积分，主要用于位置的静差，以提高自动驾驶的精度，取k₁＝3，k₂＝0.7，k₃＝0.2；

步骤四：通过多次实验调整上述程序目标位置与车辆位置设置参数，以及最终车辆转向自动驾驶规律中的参数k₁与k₂，以得到良好的车辆自动驾驶效果，最终确定全部自动驾驶规律所设计的参数；车辆自动驾驶的实验结果如图6、图7、图8、图9所示。

由上述案例2的实验图形可以看出，该组参数效果不如案例1，因为其误差消除的时间过长，动态响应速度过慢，因此择优最终选定案例一参数为最终参数。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其特征在于：该方法采用位置传感器测量车辆离道路中心线的偏差，然后设置程序运动目标于道路中心线上，最后根据程序运动目标与车辆之间的位置关系计算程序方位角，最后根据该方位角，采用非线性比例积分组合方式得到车辆沿车道线行使的自动驾驶方法。

2.根据权利要求1所述一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

步骤一：测量车辆偏离道路中心线的位置偏差

采用位置传感器测量车辆横向位置相对道路中心线的位置偏差，把该偏差记作y_s；

步骤二：设置程序目标及车辆信息

设置程序目标位于车道中心线上，其侧线位移记为z_m，程序目标纵向位移记为x_m，x_m＝x_c+l；

其中：z_m＝0

x_c为车辆的位移，

l表示程序目标位于车辆的前方距离；

再设置车辆的位置，把车辆的侧线位移为记为z_c，车辆的纵向位移记为x_c；z_c采用第一步中的测量真实值，即z_c＝y_s；x_c采用程序值，采用车辆匀速运动估计方法设置，估计车辆运行速度为v_c m/s，则x_c＝v_ct，其中t表示时间；

步骤三：求解程序视线角与计算自动驾驶规律

按照上一步设置的程序目标与车辆位置信息，求解程序视线角q，该程序视线角是以小车位置为坐标原点_o，平行于车道线当前切线方向为x轴，垂直于y轴为z轴建立动坐标系xoz，程序目标与车辆两点位置连线在所建坐标系中与x轴的夹角即为q；

首先定义程序目标与车辆两点距离在x轴的分量为Δx＝x_m-x_c，在z轴的分量为Δz＝z_m-z_c；

设计和视线角成比例的车辆转向自动驾驶规律如下：

δ＝k₁q+k₂q^1/3+k₃∫qdt

其中∫qdt为对q进行时间积分，主要用于位置的静差，以提高自动驾驶的精度；

步骤四：通过多次实验调整上述程序目标位置与车辆位置设置参数，以及最终车辆转向自动驾驶规律中的参数k₁与k₂，以得到良好的车辆自动驾驶效果，最终确定全部自动驾驶规律所设计的参数。

3.根据权利要求1或2所述一种基于程序方位角的车辆沿车道线自动驾驶的方法，其特征在于：所述步骤一中的位置传感器安装在车辆的前后保险杠上。