CN110281912A - 一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法，所述系统包括决策模块、控制模块和执行模块；所述决策模块对车辆未来轨迹进行规划，生成规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度、约束条件和深度阈值；所述控制模块，按所要跟踪的轨迹计算各参量，通过重复修正作用于执行车辆的方向盘转角和油门刹车变化保证车辆按规划轨迹行驶；所述执行模块向控制模块反馈实际位置和实际速度。本发明可用于各种工况下行驶的车辆，以尽量小的计算代价保证车辆对规划路径的跟踪精度和行驶的稳定性，大大降低了对车载处理器性能的要求。

Description

一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法

技术领域

本发明属于车辆动力学控制技术领域，具体涉及一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法。

背景技术

多年来，智能车辆的运动控制问题一直是众多研究人员关注的课题，基于车辆数学模型的控制算法是一种广泛应用的控制手段，然而智能车辆不仅有较强的非线性，而且还有不确定性，时变性等特点，这使得对车辆精确数学模型的获取变得较为困难，即使获取到了精确的数学模型能够应用于控制算法的设计，也将会增加运算负担，实时性难以保证；同时，又有不少研究人员提出把模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)用于智能车运动控制，虽然摆脱了对于车辆精确数学模型的要求，然而MPC约束优化问题是在线求解的，涉及到很大的计算时间和计算资源，对于计算所需硬件有很高的性能要求，使得MPC难以实际应用于快速动态且计算资源有限的智能车辆控制。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法，用于各种工况下行驶的车辆以尽量小的计算代价保证车辆控制的精度和行驶的稳定性。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法，包括决策模块、控制模块和执行模块；

所述决策模块，用于通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成并向控制模块发送规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件；

所述控制模块包括纵向控制器和横向控制器；

所述纵向控制器，用于依据决策模块发送的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置，计算并向执行模块发送增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制；

所述横向控制器，用于依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速，计算并向执行模块发送位置式方向盘转角信号，实现车辆的横向控制；

所述执行模块，用于接收控制模块发送的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并同时向控制模块反馈实际车速和实际位置。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的纵向控制器为串级PID电路，包括位置PID闭环控制器、速度PID闭环控制器和加速度开环控制器，分别位于串级PID电路的外环、中间环和内环；

所述位置PID闭环控制器的输入为规划位置和实际位置的位置偏差，输出为速度补偿量；

所述速度PID闭环控制器的输入为以速度补偿量和速度偏差输出为加速度补偿量；

所述加速度开环控制器，用于依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表，从而得到增量式刹车或油门信号。

上述的横向控制器包括前馈控制模块和反馈控制模块；

所述前馈控制模块，用于依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算，输出前馈控制量；

所述反馈控制模块，用于依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块发送的参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。

上述的收敛深度可控的MPC算法的代价函数和约束条件如下：

代价函数：

约束条件：

式中：Q、R为权重矩阵；Δu_dyn(t+i|t)为控制增量；ρ为权重系数；ε为松弛因子；N_P为预测时域参数；N_c为控制时域参数；y_hc为硬约束输出；y_sc为软约束输出；y_hc，min、y_hc，max为硬约束极限值；y_sc，min、y_sc，max为软约束极限值；Δu_dyn为运动学中控制增量；U_dyn为运动学控制量；Δu_dyn，min、Δu_dyn，max为运动学控制增量的极限值；U_dyn，min、U_dyn，max为运动学控制值的极限值。

一种智能车辆横向纵向综合控制方法，基于上述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统，所述方法包括纵向控制方法和横向控制方法，总的步骤如下：

步骤1：决策模块通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件发送给控制模块；

步骤2：控制模块中，纵向控制器依据决策模块下发的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置计算出增量式刹车或油门信号发送给执行模块，实现车辆的纵向控制，横向控制器依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速计算出位置式方向盘转角信号发送给执行模块，实现车辆的横向控制；

步骤3：执行模块:接收来自控制模块的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并反馈实际车速和实际位置给控制模块。

上述的纵向控制方法包括以下步骤：

步骤1：位置PID闭环控制器以规划位置和实际位置计算出位置偏差作为输入，计算输出为速度补偿量；

步骤2：速度PID闭环控制器以速度补偿量和速度偏差计算出的作为输入，计算输出加速度补偿量；

步骤3：加速度开环控制器依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表得到增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制。

上述的横向控制方法包括以下步骤：

步骤1：前馈控制模块依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算输出前馈控制量；

步骤2：反馈控制模块依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块下发参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。

本发明具有以下有益效果：

本发明可用于各种工况下行驶的车辆，以尽量小的计算代价保证车辆对规划路径的跟踪精度和行驶的稳定性，大大降低了对车载处理器性能的要求。

附图说明

图1为本发明的控制系统框图；

图2为纵向控制器的控制原理图；

图3为横向控制器的控制原理图；

图4为收敛深度可控MPC流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细描述。

如图1所示，本发明的一种智能车辆横向纵向综合控制系统及控制方法，包括决策模块、控制模块和执行模块；

所述决策模块，用于通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成并向控制模块发送规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件；

所述控制模块包括纵向控制器和横向控制器；

所述纵向控制器，用于依据决策模块发送的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置，计算并向执行模块发送增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制；

实施例中，所述纵向控制器为串级PID电路，包括位置PID闭环控制器、速度PID闭环控制器和加速度开环控制器，分别位于串级PID电路的外环、中间环和内环；

所述位置PID闭环控制器的输入为规划位置和实际位置的位置偏差，输出为速度补偿量；

所述速度PID闭环控制器的输入为以速度补偿量和速度偏差(规划速度与实际速度之差)，输出为加速度补偿量；

所述加速度开环控制器，用于依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表，从而得到增量式刹车或油门信号。

如图2所示，本发明的纵向控制器控制原理如下：

车辆运行到t时刻时，先由位置PID闭环控制器以t时刻规划位置和t时刻实际位置计算出的位置偏差作为输入，根据位置环完当前工况下的Kp、Ki、Kd计算得到速度补偿量，将速度补偿量传递给速度PID闭环控制器，速度PID闭环控制器以速度补偿量和t时刻速度偏差(t时刻的规划速度与t时刻实际速度之差)作为输入，依据速度环当前工况下的Kp、Ki、Kd相关参数计算得到加速度补偿量；将加速度补偿量传递给加速度开环控制器，加速度开环控制器依据加速度补偿量、规划加速度得到实际需求加速度结合实际车速，查询变速箱标定逻辑表得到增量式刹车或油门信号，并发送给执行模块。

所述横向控制器，用于依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速，计算并向执行模块发送位置式方向盘转角信号，实现车辆的横向控制；

实施例中，所述横向控制器包括前馈控制模块和反馈控制模块；

所述前馈控制模块，用于依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算，输出前馈控制量；

所述反馈控制模块，用于依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块发送的参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。

所述收敛深度可控的MPC算法的代价函数和约束条件如下：

代价函数：

约束条件：

式中：Q、R为权重矩阵；Δu_dyn(t+i|t)为控制增量；ρ为权重系数；ε为松弛因子；N_P为预测时域参数；N_c为控制时域参数；y_hc为硬约束输出；y_sc为软约束输出；y_hc，min、y_hc，max为硬约束极限值；y_sc，min、y_sc，max为软约束极限值；Δu_dyn为运动学中控制增量；U_dyn为运动学控制量；Δu_dyn，min、Δu_dyn，max为运动学控制增量的极限值；U_dyn，min、U_dyn，max为运动学控制值的极限值。

如图3所示，本发明的横向控制器控制原理如下：

前馈控制模块依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算得到前馈控制输出的位置式方向盘转角信号。同时MPC算法根据引入轮胎模型以后的车辆动力学模型及当前车辆状态参数进行收敛深度可控的快速MPC迭代计算，输出增量式方向盘转角信号，与前馈控制量求和后发送给执行模块。

其中，作用于线性时变模型预测控制的方程由引入轮胎模型后的车辆动力学模型经过线性化处理后得到，方程如下：

其中：

转换后的状态空间表达式为：

其中：I₃为三阶单位矩阵、Δu_dyn为控制增量。

模型预测控制的代价函数为：

代价函数：

为了保证车辆能够在各种工况下快速平稳地跟踪目标路径，算法中实际应用的约束条件如下：

前轮侧偏角约束条件为：-3°≤α_f，t≤3°；

前轮转角约束条件为：-10°≤u≤10°；

前轮转角增量约束条件为：-10°≤Δu_dyn≤10°；

在附着条件较差的冰雪路面上质心侧偏角约束条件为：-2°≤β₀≤2°；

在附着条件良好的路面上质心侧偏角约束条件为：-12°≤β₁≤12°；

如图4所示，收敛深度可控的快速MPC算法流程如下：

位于横向控制器的反馈控制模块中，每个控制周期完成采样后都会调用一次该快速MPC算法，首先进行状态更新，如果状态可测，则直接用测得的状态来进行更新；如果状态不可测，则调用状态估计器对状态进行估计。完成状态更新之后，会对待求解的代价函数优化问题进行最优性检查，如果无约束解能够满足所有约束，那么就可以直接输出反馈控制量；如果不满足约束，则基于上次的解继续进行迭代计算，在每次迭代结束后检查当前迭代点的收敛深度和求解的进展，从而根据之前设定的阈值选择合适的时机退出迭代，给出最后的反馈控制量。

所述执行模块，用于接收控制模块发送的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并同时向控制模块反馈实际车速和实际位置，为控制模块的计算必要参数。

一种智能车辆横向纵向综合控制方法，基于上述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统，其特征在于，所述方法包括纵向控制方法和横向控制方法，总的步骤如下：

步骤1：决策模块通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件发送给控制模块；

步骤2：控制模块中，纵向控制器依据决策模块下发的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置计算出增量式刹车或油门信号发送给执行模块，实现车辆的纵向控制，横向控制器依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速计算出位置式方向盘转角信号发送给执行模块，实现车辆的横向控制；

步骤3：执行模块：接收来自控制模块的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并反馈实际车速和实际位置给控制模块。

实施例中，所述纵向控制方法包括以下步骤：

步骤1：位置PID闭环控制器以规划位置和实际位置计算出位置偏差作为输入，计算输出为速度补偿量；

步骤2：速度PID闭环控制器以速度补偿量和速度偏差(规划速度与实际速度之差)计算出的作为输入，计算输出加速度补偿量；

步骤3：加速度开环控制器依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表得到增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制。

实施例中，所述横向控制方法包括以下步骤：

步骤1：前馈控制模块依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算输出前馈控制量；

步骤2：反馈控制模块依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块下发参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种智能车辆横向纵向综合控制系统，其特征在于：包括决策模块、控制模块和执行模块；

所述决策模块，用于通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成并向控制模块发送规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件；

所述控制模块包括纵向控制器和横向控制器；

所述纵向控制器，用于依据决策模块发送的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置，计算并向执行模块发送增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制；

所述横向控制器，用于依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速，计算并向执行模块发送位置式方向盘转角信号，实现车辆的横向控制；

所述执行模块，用于接收控制模块发送的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并同时向控制模块反馈实际车速和实际位置。

2.根据权利要求1所述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统，其特征在于：

所述纵向控制器为串级PID电路，包括位置PID闭环控制器、速度PID闭环控制器和加速度开环控制器，分别位于串级PID电路的外环、中间环和内环；

所述位置PID闭环控制器的输入为规划位置和实际位置的位置偏差，输出为速度补偿量；

所述速度PID闭环控制器的输入为以速度补偿量和速度偏差，输出为加速度补偿量；

所述加速度开环控制器，用于依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表，从而得到增量式刹车或油门信号。

3.根据权利要求1所述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统的控制系统，其特征在于：

所述横向控制器包括前馈控制模块和反馈控制模块；

所述前馈控制模块，用于依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算，输出前馈控制量；

所述反馈控制模块，用于依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块发送的参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。

4.根据权利要求3所述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统的控制系统，其特征在于：

所述收敛深度可控的MPC算法的代价函数和约束条件如下：

代价函数：

约束条件：

式中：Q、R为权重矩阵；Δu_dyn(t+i|t)为控制增量；ρ为权重系数；ε为松弛因子；N_P为预测时域参数；N_c为控制时域参数；y_hc为硬约束输出；y_sc为软约束输出；y_hc，min、y_hc，max为硬约束极限值；y_sc，min、y_sc，max为软约束极限值；Δu_dyn为运动学中控制增量；U_dyn为运动学控制量；Δu_dyn，min、Δu_dyn，max为运动学控制增量的极限值；U_dyn，min、U_dyn，max为运动学控制值的极限值。

5.一种智能车辆横向纵向综合控制方法，基于权利要求1-4任一所述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统，其特征在于，所述方法包括纵向控制方法和横向控制方法，总的步骤如下：

步骤1：决策模块通过对车辆所处环境的感知，对未来轨迹进行规划，生成规划轨迹、规划位置、规划速度、规划加速度和约束条件发送给控制模块；

步骤2：控制模块中，纵向控制器依据决策模块下发的规划位置、规划速度、规划加速度和执行模块反馈的实际车速、实际位置计算出增量式刹车或油门信号发送给执行模块，实现车辆的纵向控制，横向控制器依据决策模块下发的规划轨迹、约束条件、预设的深度阈值和执行模块反馈的实际车速计算出位置式方向盘转角信号发送给执行模块，实现车辆的横向控制；

步骤3：执行模块：接收来自控制模块的刹车或油门信号以及方向盘转角信号，实际作用到被控车辆，并反馈实际车速和实际位置给控制模块。

6.根据权利要求5所述的一种智能车辆横向纵向综合控制方法，其特征在于：所述纵向控制方法包括以下步骤：

步骤1：位置PID闭环控制器以规划位置和实际位置计算出位置偏差作为输入，计算输出为速度补偿量；

步骤2：速度PID闭环控制器以速度补偿量和速度偏差计算出的作为输入，计算输出加速度补偿量；

步骤3：加速度开环控制器依据加速度补偿量、规划加速度和实际车速查询变速箱标定逻辑表得到增量式刹车或油门信号，实现车辆的纵向控制。

7.根据权利要求5所述的一种智能车辆横向纵向综合控制系统的控制方法，其特征在于：所述横向控制方法包括以下步骤：

步骤1：前馈控制模块依据横向偏差和横向偏差变化率进行前馈计算输出前馈控制量；

步骤2：反馈控制模块依据车辆动力学模型、预设的深度阈值和决策模块下发的参数进行收敛深度可控的MPC运算，计算出反馈控制量。