CN109606353A - 一种无人驾驶车辆的转向系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人驾驶车辆的转向系统，包括铸钢壳体以及整体式转向装置及电子控制单元，所述转向装置包括机械转向装置、液压转向系统；本发明的机械转向装置及液压转向系统及电子控制单元为整体式，节约空间，且壳体内的油液能帮助机械转向装置散热；在本发明中将无人驾驶车辆动态障碍物避撞系统与无人驾驶车辆转向控制系统相结合实现无人驾驶车辆的转向工作。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆的转向系统，尤其涉及一种无人驾驶车辆的转向系统。
背景技术
目前车辆用转向器主要分齿轮齿条式和循环球式两种；常用的动力转向为液压动力转向，助力大小通过滑阀或转阀加以控制；传统液压动力转向存在以下问题：在选定参数完成设计后，助力特性也就确定了，不能进行调节与控制，不仅转向盘回正能力差，而且难以协调低速转向轻便性与高速转向“路感”的矛盾；存在能量损失，即使不转向，油泵也一直工作，增加了能量消耗；由于液压系统本身存在漏油与维护问题，提高了维修成本，而液压油还会对环境造成污染；油泵、皮带轮、液压管路等元件占用空间，不好布置；低温工作性能较差。
为了解决上述技术问题，申请公布号为CN 103241286A的中国专利公开了一种液压助力转向系统，当驾驶员操作方向盘时，由于具有两个用于提供转向力的转向助力器，转向支撑力根据车辆的速度和重量的增加来分配使用，于是可减少施加于所述两个转向助力器中任何一个的负载，以使减少操作噪音，增加耐用度；进一步，即使是卡车或公交车的马达，与载客小型车相比需要相对较高的转向力的状况下，仍允许使用一种低功率规格的马达，于是可减少制造费用，并获得足够的转向支撑力，进而改善驾驶员的方便性，而且当增加能源效率的同时提高了燃油效率；进一步，即使当转向助力器中的某一个不正常工作，且车辆处于行驶状态时，能够安全地保持转向。
该专利通过两个转向助力器减少了车辆在转向过程中的负载，增加耐用度，但是并完全解决空间占用问题；因此，本发明提供一种自动驾驶汽车的转向系统，本发明为一种设计紧凑的循环球动力转向器，基本部件有：铸钢壳体以及整体式机械转向装置、动力缸与电子控制单元；本发明可根据驾驶情况改变转向所需的手动力，并且保持了转向摇臂和转向连杆之间的机械连接，如果机械电子系统发生故障时，则始终保持液压转向助力。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种无人驾驶车辆的转向系统。
本发明是通过以下技术方案予以实现的。
一种无人驾驶车辆的转向系统，包括铸钢壳体以及整体式转向装置及电子控制单元，所述转向装置包括机械转向装置、液压转向系统；
所述机械转向装置包括壳体，电动机、涡轮、蜗杆，所述蜗杆在所述壳体内，所述蜗杆上设有活塞，所述活塞在蜗杆上轴向运动，所述活塞内部设有球链，所述活塞外部设有与扇形轴相适配的齿，所述活塞上的齿与所述扇形轴上齿想啮合；所述活塞将壳体内部分为ZL动力缸及ZR动力缸；所述蜗杆靠近涡轮的一端设有滑动阀门；
所述液压转向系统包括动力缸以及与所述动力缸相连通的转向动力缸，所述动力缸包括ZL动力缸、ZR动力缸，所述转向动力缸包括与所述ZL动力缸相连通的ZL转向动力缸以及与所述ZR动力缸相连通的ZR转向动力缸；
所述电子控制单元设置所述电动机的底部，与电动机为一体式；所述电子控制单元包括总控制器、无人驾驶车辆转向控制单元以及无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元；所述无人驾驶车辆转向控制单元及所述无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元分别与所述总控制器电连接。
更进一步的，所述液压转向系统还包括转向泵以及与所述转向泵相连的油罐，所述转向泵与所述油罐之间设有限流阀，所述转向泵通过进油管径与所述滑动阀门相连，所述油罐通过出油管径与所述滑动阀门相连。
更进一步的，所述扇形轴与所述转向动力缸的活塞杆分别与转向摇臂相连，所述转向摇臂连接在转向直拉杆上。
更进一步的，所述无人驾驶车辆转向控制单元为转向系统建立无人驾驶车辆电子地图规划无人驾驶车辆的驾驶路径，在直线和变道行驶时，通过实时计算无人驾驶车辆距目标路径的横向偏差以及距离目标路点的角度偏差，将横向偏差和角度偏差作为转向装置的输入，在转向控制系统中设计了横向偏差和角度偏差量化因子模块，将取值限定在了模糊论域之中，避免了在一些特殊路段由于数据超出论域而导致决策错误，经过二者的量化因子作用后再输入到横向控制器中，最后经过比例因子输出转角；在交叉路口转弯或者掉头时，将路点转换为车体运动坐标系中的坐标值以计算前轮转角；建立的无人驾驶车辆电子地图存贮在所述总控制器中。
更进一步的，所述无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元包括动态障碍检测跟踪系统、动态障碍物识别系统、动态车辆轨迹预测系统。
更进一步的，所述动态障碍物检测跟踪系统具体为：通过三维激光雷达获得数据和多层激光雷达获得数据中提取障碍物的轮廓特征和激光脉冲反射强度特征，并对动态障碍物进行建模，通过构建相似度矩阵完成动态障碍物的匹配跟踪并利用建立的障碍物模型完成动态障碍物的运动状态估计，为动态障碍物识别和动态车辆轨迹预测提供障碍物运动状态信息。
更进一步的，所述动态障碍物识别系统具体为：首先结合障碍物空间维度上的几何轮廓特征、时间维度上的Zernike不变矩特征和无人驾驶汽车的位姿信息构建时空特征向量，在此基础上使用AdaBoost算法构建动态障碍物分类器，最后使用分类器识别动态障碍物，为避撞行为决策提供障碍物类别信息。
更进一步的，所述动态车辆轨迹预测系统具体为：利用高斯混合模型从车辆驾驶行为数据和道路结构信息中学习驾驶行为模式并用于检测动态车辆的驾驶行为意图，并根据驾驶行为意图检测结果计算动态车辆的长期理想轨迹，并结合运动模型预测动态车辆的行驶轨迹。
在本发明中，总控制器根据所述无人驾驶车辆转向控制单元以及无人驾驶车辆动态障碍物避撞单元提供的数据特征来控制无人驾驶车辆的具体转向操作，将无人驾驶车辆的转向路径及动态障碍物的识别及避撞相结合实时控制无人驾驶车辆的转向。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明的机械转向装置及液压转向系统及电子控制单元为整体式，节约空间，且壳体内的油液能帮助机械转向装置散热；
2、本发明中的无人驾驶车辆转向控制单元采用通过建立无人驾驶车辆的电子地图规划无人驾驶车辆的驾驶路径，在转向控制系统中设计了横向偏差和角度偏差量化因子模块，转向控制更可靠；
3、本发明的无人驾驶车辆动态障碍物避撞单元通过动态障碍检测跟踪系统、动态障碍物识别系统、动态车辆轨迹预测系统使得无人驾驶车辆在转向或是行驶时有效避让动态障碍物，比如行人、正在行驶的车辆，保证无人驾驶车辆的安全行驶，降低交通安全事故。
附图说明
图1为本发明的工作原理图。
图2为本发明的结构示意图。
图3为电子控制单元框图。
图4为本发明中电子控制单元软硬件结构图。
图5为本发明中电子控制单元框图。
图6为本发明中无人驾驶车辆避撞决策流程图。
图中：1、壳体；2、电动机；3、涡轮；4、蜗杆；5、活塞；6、球链；7、扇形轴；8、ZL动力缸；9、ZR动力缸；10、滑动阀门；11、转向摇臂；12、转向直拉杆；13、活塞杆；14、ZL转向动力缸；15、ZR转向动力缸；16、转向泵；17、油罐；18、限流阀；19、进油管径；20、出油管径；21、供油管径；22、整体式转向装置；23、转向动力缸；24、电子控制单元。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
实施例1
如图1-2所示，一种无人驾驶车辆的转向系统，包括铸钢壳体1以及整体式转向装置22及电子控制单元24，所述转向装置包括机械转向装置、液压转向系统；
所述机械转向装置包括壳体1，电动机2、涡轮3、蜗杆4，所述蜗杆4在所述壳体1内，所述蜗杆4上设有活塞5，所述活塞5在蜗杆4上轴向运动，所述活塞5内部设有球链6，所述活塞5外部设有与扇形轴7相适配的齿，所述活塞5上的齿与所述扇形轴7上齿想啮合；所述活塞5将壳体1内部分为ZL动力缸8及ZR动力缸9；所述蜗杆4靠近涡轮3的一端设有滑动阀门10；
转向力通过电动机2及涡轮3传递给蜗杆4，蜗杆4的转动带动活塞5在蜗杆上轴向运动，在活塞5内部设有用于辅助活塞5轴向运动的球链6，在活塞5外表面设有与扇形轴7相匹配的齿，活塞5在蜗杆4上轴向运动时带动扇形轴7摆动，扇形轴7与转向摇臂11相连，转向摇臂11与转向直拉杆12相连接，通过扇形轴7的摆动实现车辆的转动；所述扇形轴7与所述转向动力缸的活塞杆13分别与转向摇臂11相连，所述转向摇臂11连接在转向直拉杆12上。
所述液压转向系统包括动力缸以及与所述动力缸相连通的转向动力缸23，所述动力缸包括ZL动力缸8、ZR动力缸9，所述转向动力缸23包括与所述ZL动力缸8相连通的ZL转向动力缸14以及与所述ZR动力缸9相连通的ZR转向动力缸15。
所述液压转向系统还包括转向泵16以及与所述转向泵16相连的油罐17，所述转向泵16与所述油罐17之间设有限流阀18，所述转向泵16通过进油管径19与所述滑动阀门10相连，所述油罐17通过出油管径20与所述滑动阀门10相连。
在蜗杆4上设有用于液压油流通的滑动阀门10，电动机2驱动涡轮3蜗杆4，随着蜗杆4的转动滑动阀门10打开；当活塞5向涡轮3方向做轴向运动时，电动机2驱动转向泵16使液压油通过供油管径21进入ZL动力缸8实现液压助力活塞运动，此时ZR动力缸9内的液压油通过滑动阀门10及出油管径20回流至油罐17，形成回流。
所述电子控制单元设置所述电动机的底部，与电动机为一体式；所述电子控制单元包括总控制器、无人驾驶车辆转向控制单元以及无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元。
如图3-4所示，通过所述无人驾驶车辆转向控制单元建立无人驾驶车辆电子地图并提供给所述无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元。
所述无人驾驶车辆转向控制单元为转向系统建立无人驾驶车辆电子地图规划无人驾驶车辆的驾驶路径，在直线和变道行驶时，通实时计算无人驾驶车辆距目标路径的横向偏差以及距离目标路点的角度偏差，将横向偏差和角度偏差作为转向装置的输入，在转向控制系统中设计了横向偏差和角度偏差量化因子模块，将取值限定在了模糊论域之中，避免了在一些特殊路段由于数据超出论域而导致决策错误，经过二者的量化因子作用后再输入到横向控制器中，最后经过比例因子输出转角；在交叉路口转弯或者掉头时，将路点转换为车体运动坐标系中的坐标值以计算前轮转角。
如图5所示，在无人驾驶车辆转向控制系统中，为了使对无人驾驶车辆的控制更加接近于人类驾驶汽车时的操作，转向控制系统将路径规划部分所搜索到的最短路径与无人驾驶车辆实时位置数据进行计算，其中包括直线变道模式的目标路径与无人驾驶车辆位置的横向距离S、目标位置和无人驾驶车辆当前位置形成的向量与X轴正方向的夹角与无人驾驶车辆的航向角之间的角度偏差B，以及目标位置与无人驾驶车辆当前位置的距离L的计算；交叉路口转弯模式的路点在车体运动坐标系中(x'y)计算，输出转角的计算；掉头模式的最大转角判断和掉头模式结束时的阈值判断计算，转向系统通过不断的计算，使无人驾驶车辆到达目标位置。
无人车在直线行驶和变道行驶时，通过对横向偏差和角度偏差的计算，可以掌控无人驾驶车辆的实时状态，无人驾驶车辆可以根据偏差大小来决定车前轮的转角大小，使得这两个偏差不断减小，从而到达目标路径和目标位置；本发明采用双输入单输出控制器，即横向偏差和角度偏差作为整体式转向的输入，无人车的前轮转角作为整体式转向的输出。
所述无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元包括动态障碍检测跟踪系统、动态障碍物识别系统、动态车辆轨迹预测系统。
所述动态障碍物检测跟踪系统具体为：通过三维激光雷达获得数据和多层激光雷达获得数据中提取障碍物的轮廓特征和激光脉冲反射强度特征，并对动态障碍物进行建模，通过构建相似度矩阵完成动态障碍物的匹配跟踪并利用建立的障碍物模型完成动态障碍物的运动状态估计，为动态障碍物识别和动态车辆轨迹预测提供障碍物运动状态信息；在所述动态障碍物检测跟踪系统中通过感知系根据所述无人驾驶车辆转向控制单元提供的电子地图建立一个包含有障碍物、道路结构以及交通标识的环境模型，即，感知系统；感知系统中包括车道线检测模块、交通信号灯识别、障碍物和路沿检测模块。
首先从多层激光雷达和三维激光雷达中提取出障碍物的几何轮廓特征和激光脉冲宽度特征，将动态障碍物特征进行融合并利用框模型或者点模型对障碍物进行建模，接着将融合得到的特征向量用于障碍物的匹配关联，使用卡尔曼滤波器进行动态障碍物的运动状态估计，最后通过实验证明基于多特征融合的动态障碍物检测跟踪方法的快速性和准确性。
所述动态障碍物识别系统具体为：首先结合障碍物空间维度上的几何轮廓特征、时间维度上的Zernike不变矩特征和无人驾驶汽车的位姿信息构建时空特征向量，在此基础上使用AdaBoost算法构建动态障碍物分类器，最后使用分类器识别动态障碍物，为避撞行为决策提供障碍物类别信息；所述动态障碍物识别系统通过感知系统提供的数据进行全局规划、行为决策规划、局部运动规划。
所述动态车辆轨迹预测系统具体为：利用高斯混合模型从车辆驾驶行为数据和道路结构信息中学习驾驶行为模式并用于检测动态车辆的驾驶行为意图，并根据驾驶行为意图检测结果计算动态车辆的长期理想轨迹，并结合运动模型预测动态车辆的行驶轨迹。
首先通过多层激光雷达获得障碍物的运动状态信息，在碰撞预测总首先将本车的轨迹与障碍物的预测轨迹进行膨胀处理，检测是否有重叠区域，如果有将膨胀区域缩小再次计算轨迹是否有重叠区域，直到带入无人驾驶汽车与障碍物车辆的实际大小，如果有碰撞点则计算本车与障碍物车辆行驶至碰撞点所耗时间，如果时间差别较大则可判定不会发生碰撞，否则无人驾驶汽车需要规划避撞路径避开碰撞点；当无人驾驶车辆获的避撞路径时，通过控制器及执行机构进行行驶，并将通过转向系统控制无人驾驶车辆的转向工作。
在本发明中将无人驾驶车辆动态障碍物避撞系统与无人驾驶车辆转向控制系统相结合实现无人驾驶车辆的转向工作。
当无人驾驶车辆在行驶过程需要转向时，如遇到碰撞点时，可以采取在空间上避撞及在时间上避撞，在空间上避撞是在电子地图上重新规划一条避开障碍物的路径，或者采取减速、急速的策略在时间上避开障碍物，当避开碰撞点时可通过无人驾驶车辆转向系统控制转向装置，实现车辆的转向；如图6所示，首先判断是否存在碰撞点，如果存在交通规则是否允许换道以及驾驶速度是否已打限速上线，交通规则允许、速度未达上线且相邻车道无障碍物情况下决策系统给出换道超车的决策结果，如以上条件有一条不满足，则无人驾驶车辆执行跟车行驶。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案。
Claims (8)
1.一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，包括铸钢壳体以及整体式转向装置及电子控制单元，所述转向装置包括机械转向装置、液压转向系统；
所述机械转向装置包括壳体，电动机、涡轮、蜗杆，所述蜗杆在所述壳体内，所述蜗杆上设有活塞，所述活塞在蜗杆上轴向运动，所述活塞内部设有球链，所述活塞外部设有与扇形轴相适配的齿，所述活塞上的齿与所述扇形轴上齿想啮合；所述活塞将壳体内部分为ZL动力缸及ZR动力缸；所述蜗杆靠近涡轮的一端设有滑动阀门；
所述液压转向系统包括动力缸以及与所述动力缸相连通的转向动力缸，所述动力缸包括ZL动力缸、ZR动力缸，所述转向动力缸包括与所述ZL动力缸相连通的ZL转向动力缸以及与所述ZR动力缸相连通的ZR转向动力缸；所述电子控制单元设置所述电动机的底部，与电动机为一体式；
所述电子控制单元包括总控制器、无人驾驶车辆转向控制单元以及无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述液压转向系统还包括转向泵以及与所述转向泵相连的油罐，所述转向泵与所述油罐之间设有限流阀，所述转向泵通过进油管径与所述滑动阀门相连，所述油罐通过出油管径与所述滑动阀门相连。
3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述扇形轴与所述转向动力缸的活塞杆分别与转向摇臂相连，所述转向摇臂连接在转向直拉杆上。
4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述无人驾驶车辆转向控制单元为转向系统建立无人驾驶车辆电子地图规划无人驾驶车辆的驾驶路径，在直线和变道行驶时，通过实时计算无人驾驶车辆距目标路径的横向偏差以及距离目标路点的角度偏差，将横向偏差和角度偏差作为转向装置的输入，在转向控制系统中设计了横向偏差和角度偏差量化因子模块，将取值限定在了模糊论域之中，避免了在一些特殊路段由于数据超出论域而导致决策错误，经过二者的量化因子作用后再输入到横向控制器中，最后经过比例因子输出转角；在交叉路口转弯或者掉头时，将路点转换为车体运动坐标系中的坐标值以计算前轮转角。
5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述无人驾驶汽车动态障碍物避撞单元包括动态障碍检测跟踪系统、动态障碍物识别系统、动态车辆轨迹预测系统。
6.根据权利要求5所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述动态障碍物检测跟踪系统具体为：通过三维激光雷达获得数据和多层激光雷达获得数据中提取障碍物的轮廓特征和激光脉冲反射强度特征，并对动态障碍物进行建模，通过构建相似度矩阵完成动态障碍物的匹配跟踪并利用建立的障碍物模型完成动态障碍物的运动状态估计，为动态障碍物识别和动态车辆轨迹预测提供障碍物运动状态信息。
7.根据权利要求5所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述动态障碍物识别系统具体为：首先结合障碍物空间维度上的几何轮廓特征、时间维度上的Zernike不变矩特征和无人驾驶汽车的位姿信息构建时空特征向量，在此基础上使用AdaBoost算法构建动态障碍物分类器，最后使用分类器识别动态障碍物，为避撞行为决策提供障碍物类别信息。
8.根据权利要求5所述的一种无人驾驶车辆的转向系统，其特征在于，所述动态车辆轨迹预测系统具体为：利用高斯混合模型从车辆驾驶行为数据和道路结构信息中学习驾驶行为模式并用于检测动态车辆的驾驶行为意图，并根据驾驶行为意图检测结果计算动态车辆的长期理想轨迹，并结合运动模型预测动态车辆的行驶轨迹。
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