CN110514863A - 一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法，包括：获取车辆行驶中的航向角测量模块发送的航向角实测速率和轮速计的轮速数据，包括第一驱动轮速度和第二驱动轮速度；根据车辆的轮距数据和轮速数据计算得到航向角推算速率；根据航向角实测速率和航向角推算速率计算得到车辆行驶当前时刻的航向角速率偏差；如果航向角速率偏差超出车辆打滑判定参考值范围，则判定存在车轮打滑，并根据第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮；根据发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速；将虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度。

Description

一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法。

背景技术

轮速计是自动驾驶定位和控制模块中应用最广泛的传感器之一，它并不需要对外界环境的观测就能实现对机器人位置和方位的估计，能够在短期内提供稳定、精确的航位推算，易于实现、成本低廉。但是使用轮速计进行航位推算存在误差累积，误差来源可分为系统误差和非系统误差，系统误差主要来源于车轮与轮速计安装偏差角，可以通过标定补偿。非系统误差主要受外界环境影响，车轮打滑是误差的主要来源。

车轮打滑与车轮结构、地面特征相关，坚实的轮胎和湿软的地面更容易发生打滑，导致轮速计较大的观测偏差。目前已有很多国内外学者提出了轮子打滑的检测方法，大多是利轮速自校验方式进行识别。然而这种打滑识别方式存在两个问题：一方面存在较大误校验风险，无人车在打滑时左右轮速偏差与急转弯类似，很难准确使用速度偏差区分两种现象；另一方面由于没有外部观测参考，此类方法无法对打滑轮进行准确的速度补偿。

业内对车轮打滑的补偿，要么是利用特殊的结构(改变轮胎材质、增大轮径)来减少轮子打滑对定位精度的影响，要么从动力学的角度(对松软地面进行建模)来拟合校验打滑，但上述方案成本较高，实现起来比较复杂。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于无人车车轮打滑的判别与补偿方法，用以解决无人车打滑时速度观测的误差，为无人车提供稳定、精确的航位推算和速度观测。

为此，本发明实施例提供了一种用于无人车车轮打滑的判别与补偿方法，包括：

获取车辆行驶中的航向角测量模块发送的航向角实测速率，并获取轮速计的轮速数据；所述轮速计的轮速数据包括第一驱动轮速度和第二驱动轮速度；第一驱动轮和第二驱动轮为相对设置的两个车轮；

获取所述车辆的轮距数据，根据所述轮距数据和所述轮速数据计算得到航向角推算速率；

根据所述航向角实测速率和所述航向角推算速率计算得到车辆行驶当前时刻的航向角速率偏差；

获取车辆打滑判定参考值，确定所述航向角速率偏差是否超出所述车辆打滑判定参考值范围；

如果所述航向角速率偏差超出所述车辆打滑判定参考值范围，则判定存在车轮打滑，并根据所述第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮；

根据所述发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速；

将所述虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度。

优选的，所述方法还包括：

在设定行驶速率下，以设定时间间隔对无人车车辆在建模测试过程中的轮速数据与航向角实测速率进行采集，得到多组采集数据；

获取所述无人车的轮距数据，根据所述轮距数据和所述轮速数据计算得到航向角推算速率；

根据各组采集数据的所述航向角实测速率和所述航向角推算速率计算各组数据的航向角速率偏差，并建立航向角速率偏差概率分布模型；

在航向角速率偏差概率分布模型中，以0偏差为中心点取设定概率范围处的航向角速率偏差作为所述车辆打滑判定参考值。

进一步优选的，所述设定概率为95％。

优选的，所述航向角推算速率＝(第一驱动轮速度-第二驱动轮速度)/轮距×(180/π)。

优选的，所述航向角速率偏差＝航向角推算速率/航向角实测速率。

优选的，所述航向角测量模块具体为惯性测量单元IMU。

优选的，所述根据所述第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮具体为：

确定所述第一驱动轮速度是否大于所述第二驱动轮速度；

如果所述第一驱动轮速度大于所述第二驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为所述第一驱动轮；

如果所述第二驱动轮速度大于所述第一驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为所述第二驱动轮。

优选的，所述根据所述发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速具体为：

发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速＝航向角测量模块的航向角实测速率×轮距/(180/π)+非打滑车轮的轮速。

优选的，所速滑将所述虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度具体为：

整车合速度＝(发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速+非打滑车轮的轮速)/2。

本发明实施例提供的用于无人车车轮打滑的判别与补偿方法，通过打滑模型创建、打滑识别、速度补偿的具体处理流程，有效提高轮速计输出的稳定性，解决了无人车打滑时速度观测的误差，为无人车提供稳定、精确的航位推算和速度观测。

附图说明

图1为本发明实施例提供的用于无人车车轮打滑的判别与补偿方法流程图；

图2为本发明实施例提供的打滑时轮速与IMU输出航向角速率对比示意图；

图3为本发明实施例提供的以车速1.5m/s左右采集数据中轮速计与IMU航向角速率偏差变化曲线；

图4为本发明实施例提供的航向角速率偏差概率分布模型曲线；

图5为本发明实施例提供的航向角速率补偿效果示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明实施例提供了一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法，其执行过程主要包括三部分：打滑模型创建、打滑识别、速度补偿。

因为惯性测量单元(IMU)属于无人车的内部传感器，对车体运动状态的观测相对稳定，几乎不受外部环境影响，所以本发明利用IMU与轮速计相互校验，来判断轮速是否打滑。车轮在打滑时轮速计推算的航向角速率与IMU输出的z轴陀螺角速度会存在较大偏差，因此本发明基于轮速计推算的航向角速率与航向角测量模块(可由IMU来具体实现)的实测航向角速率的偏差来进行判定。当然，在实际应用中，航向角测量模块还可以由其他装置来实现，例如单轴陀螺仪等。

在如图2所示的一个具体的测试实例中，可以看出，图中虚线部分指示的位置，推算航向角速率与实测航向角速率之间存在较大的偏差。本发明的判别及补偿方法，主要用于针对这种情况进行处理。

本发明实施例提供的用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法，其所执行的主要方法步骤如图1所示，下面结合图1，对本发明的用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法进行说明。

步骤110，获取车辆行驶中的航向角测量模块发送的航向角实测速率，并获取轮速计的轮速数据；

具体的，轮速计的轮速数据包括第一驱动轮速度和第二驱动轮速度；第一驱动轮和第二驱动轮为相对设置的两个车轮，例如在前轮驱动的情况下，第一驱动轮和第二驱动轮分别为左前轮和右前轮。

步骤120，获取车辆的轮距数据，根据轮距数据和轮速数据计算得到航向角推算速率；

具体的，每个型号的车辆，轮距数据是在车辆出厂前就已经确定并记录在车辆控制处理单元中，因此可以读取到轮距数据，并且可以根据如下公式，计算航向角推算速率。

航向角推算速率＝(第一驱动轮速度-第二驱动轮速度)/轮距×(180/π)。

步骤130，根据航向角实测速率和航向角推算速率计算得到车辆行驶当前时刻的航向角速率偏差；

具体的，每一时刻的航向角速率偏差＝航向角推算速率/航向角实测速率。

步骤140，获取车辆打滑判定参考值，确定航向角速率偏差是否超出车辆打滑判定参考值范围；

具体的，在执行本发明的车轮打滑判定及补偿方法之前，首先会建立航向角速率偏差概率分布模型并根据模型进行车辆打滑判定参考值的确定。

其过程包括：在设定行驶速率下，以设定时间间隔对无人车车辆在建模测试过程中的轮速数据与航向角实测速率进行采集，得到多组采集数据；获取无人车的轮距数据，根据轮距数据和轮速数据计算得到航向角推算速率；航向角推算速率＝(第一驱动轮速度-第二驱动轮速度)/轮距×(180/π)。根据各组采集数据的航向角实测速率和航向角推算速率计算各组数据的航向角速率偏差，并建立航向角速率偏差概率分布模型；其中，航向角速率偏差＝航向角推算速率/航向角实测速率。在航向角速率偏差概率分布模型中，以0偏差为中心点取设定概率范围处的航向角速率偏差作为车辆打滑判定参考值。

具体的，由于车轮与地面摩擦系数、IMU零偏值可能会因场景不同发生变化，所以车轮打滑判断门限值应根据现场采集数据的统计模型进行选定。在一个具体实例中，以车速1.5m/s左右采集数据中轮速计与IMU航向角速率偏差变化曲线如图3所示。

根据正常行驶过程中采集的数据确定打滑校验门限值。本次采集数据中未打滑区域航向角速率偏差概率分布模型如图4所示，为了避免打滑检查过于敏感导致轮边制动器启动过于频繁，将预定范围内的概率取0.95。

通过IMU获得车辆当前准确的航向角速率，轮速计输出推算航向角速率。由于航向角速率偏差Δθ近似服从正太分布，本次数据采集中均值为μ＝1.074，正态分布的方差为σ²，所以近似服从正太分布且如果Δθ在预定范围内的概率取0.95，则预定范围满足即：Δθ≤μ+1.96σ和Δθ≥μ-1.96σ。如果在预定范围内，轮子打滑没有发生：如果Δθ超出这个范围，即轮子打滑发生，否则判定没有打滑发生。

根据上述具体例子中的测试数据分布模型以及判断标准，确定打滑校验门限值为10.096°/s，超过该阈值后则判定发生打滑并对其进行补偿处理。

如果航向角速率偏差超出车辆打滑判定参考值范围，执行步骤150；

如果航向角速率偏差没有超出车辆打滑判定参考值范围，则判定不存在车轮打滑，继续执行步骤110对航向角实测速率和轮速计数据的监测。

步骤150，判定存在车轮打滑，根据第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮；

具体的，在判定过程中确定第一驱动轮速度是否大于第二驱动轮速度；如果第一驱动轮速度大于第二驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为第一驱动轮；如果第二驱动轮速度大于第一驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为第二驱动轮。

步骤160，根据发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速；

具体的，完成打滑判断后，还要对打滑轮输出速度进行矫正，因为打滑时轮速输出速度与推算的航向角速率已经失准，需要利用IMU输出的真实航向角速率反算轮速计虚拟速度。

发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速＝航向角测量模块的航向角实测速率×轮距/(180/π)+非打滑车轮的轮速。也就是说在使用惯性测量单元用作航向角测量模块的实施例中，打滑轮的实际速度＝惯性测量单元输出角速率×轮距/(180/π)+非打滑轮的速度。在本发明的具体实例中，打滑判断与补偿效果如图5所示，可以看出：

当惯性测量单元输出航向角速率与轮速计推算航向角速率偏差超出设定阈值后，系统判定无人车出现单边打滑现象，此时轮速推算的航向角速率已偏离真值，如图5圈选位置所示。利用惯性测量单元输出的航向角速率补偿打滑轮速度后，再次计算轮速推算航向角速率，如图5所示补偿后角速度曲线与惯性测量单元输出航向角速率基本一致，表明轮速速度补偿结果接近真值。

步骤170，将虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度。

整车合速度＝(发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速+非打滑车轮的轮速)/2。也就是整车合速度＝(打滑轮实际速度+非打滑轮速度)/2。

本发明实施例提供的用于无人车车轮打滑的判别与补偿方法，通过打滑模型创建、打滑识别、速度补偿的具体处理流程，有效提高轮速计输出的稳定性，解决了无人车打滑时速度观测的误差，为无人车提供稳定、精确的航位推算和速度观测。

在本发明实施例中，主要以IMU的航向角实测速率与轮速计的轮速数据进行比较分析，确定是否存在打滑现象，并计算补偿，在其他方案中，还可以借助于激光雷达、GPS等外部传感器对车辆运行状态进行检测，从而判断是否存在打滑现象并相应采用补偿算法进行补偿计算。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种用于无人车车轮打滑的判别及补偿方法，其特征在于，所述判别及补偿方法包括：

获取车辆行驶中的航向角测量模块发送的航向角实测速率，并获取轮速计的轮速数据；所述轮速计的轮速数据包括第一驱动轮速度和第二驱动轮速度；第一驱动轮和第二驱动轮为相对设置的两个车轮；

获取所述车辆的轮距数据，根据所述轮距数据和所述轮速数据计算得到航向角推算速率；

根据所述航向角实测速率和所述航向角推算速率计算得到车辆行驶当前时刻的航向角速率偏差；

获取车辆打滑判定参考值，确定所述航向角速率偏差是否超出所述车辆打滑判定参考值范围；

如果所述航向角速率偏差超出所述车辆打滑判定参考值范围，则判定存在车轮打滑，并根据所述第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮；

根据所述发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速；

将所述虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度。

2.根据权利要求1所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述方法还包括：

在设定行驶速率下，以设定时间间隔对无人车车辆在建模测试过程中的轮速数据与航向角实测速率进行采集，得到多组采集数据；

获取所述无人车的轮距数据，根据所述轮距数据和所述轮速数据计算得到航向角推算速率；

根据各组采集数据的所述航向角实测速率和所述航向角推算速率计算各组数据的航向角速率偏差，并建立航向角速率偏差概率分布模型；

在航向角速率偏差概率分布模型中，以0偏差为中心点取设定概率范围处的航向角速率偏差作为所述车辆打滑判定参考值。

3.根据权利要求2所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述设定概率为95％。

4.根据权利要求1或2所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述航向角推算速率＝(第一驱动轮速度-第二驱动轮速度)/轮距×(180/π)。

5.根据权利要求1-3任一所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述航向角速率偏差＝航向角推算速率/航向角实测速率。

6.根据权利要求1所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述航向角测量模块具体为惯性测量单元IMU。

7.根据权利要求1所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述根据所述第一驱动轮速度和第二驱动轮速度判定发生打滑的车轮为第一驱动轮或第二驱动轮具体为：

确定所述第一驱动轮速度是否大于所述第二驱动轮速度；

如果所述第一驱动轮速度大于所述第二驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为所述第一驱动轮；

如果所述第二驱动轮速度大于所述第一驱动轮速度，判定发生打滑的车轮为所述第二驱动轮。

8.根据权利要求1所述的判别及补偿方法，其特征在于，所述根据所述发生打滑的车轮的航向角速率偏差和航向角测量模块发送的航向角实测速率计算轮速计的虚拟轮速具体为：

发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速＝航向角测量模块的航向角实测速率×轮距/(180/π)+非打滑车轮的轮速。

9.根据权利要求8所述的判别及补偿方法，其特征在于，所速滑将所述虚拟轮速和轮速数据进行融合处理，输出车辆的整车合速度具体为：

整车合速度＝(发生打滑的车轮的轮速计的虚拟轮速+非打滑车轮的轮速)/2。