CN110588654B - 一种自动整定车辆速度相应pid控制参数的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，属于自动驾驶技术领域，首先根据车辆的实际车况，加装执行器，用以驱动油门和刹车踏板；其次，为车辆加装IMU传感器，以及轮速传感器，以便于获得车辆的运动信息；然后根据通用化车辆速度模型，构建反馈控制系统；最后，针对所构建的控制系统，建立适应度方程，并设定好相关约束，通过所提出的学习算法得到相关期望速度下的控制参数。本发明提供了通用化的线控车辆速度控制方法，能够适用于常见的各种车辆的速度控制，实现了车辆对设定的速度曲线的准确跟随。

Description

一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶的控制参数计算，具体涉及线控车辆速度控制的自动优化PID参数方法。

背景技术

随着无人驾驶的快速发展，车辆速度的控制是无人驾驶技术中的根本，若此部分的功能无法实现精准控制，无人驾驶技术根本无法落地。但是，不同的车辆会有不同的物理参数和不同的驱动方式，这就导致了每次更换一种车型就需要重新确定相应的PID控制参数。

PID参数是指线控车辆维持稳定行驶的三组参数，这三组参数的优劣程度直接决定了车辆运行时的稳定性。由于在工程实践中，PID参数的调节往往是通过经验法去调试，很大程度上参数的优劣程度受限于工程人员的经验，另外，由于每款车的物理特性均有所不同，工程师需要耗费大量的时间在测试以及调整参数上。

本发明为了保证能整定出最佳性能的PID控制器参数，首先构造了适应度函数，然后根据Ziegler-Nichols方法确定搜索所需的参考值和初始值，最后调用所提出的搜索算法自动整定出不同速度条件下，最优的PID控制参数。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供用某一确定的速度可以自整定相应的PID控制参数的方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，包括以下步骤：

步骤1，执行器的安装：

首先需要为线控车安装上相应的执行器，以用来驱动油门和刹车，多数情况下，使用的为舵机，或者其他可伸缩的机械装置；

步骤2， 传感器的安装：

根据线控车辆的自身参数，在车辆质心处安装IMU传感器，在线控车辆后轮处，安装转速传感器，以获得车辆实时动态的加速度、速度信息；

步骤3，构建反馈控制系统：

本方案采用PID控制来实现线控车辆对速度曲线的实时跟随。PID控制的基本原理是，在闭环系统中，根据传感器的反馈信息，与所设定的期望输出做比较，得出系统状态误差，按照设定的比例、积分、微分系数响应得出执行器输出。

由于车辆速度控制是通过油门和刹车的两个执行器实现的，而对速度的精确控制，需要动态的实时调节线控车的加速度，同时，需要动态的调节油门或者刹车踏板来实现对车身加速度的实时控制。

通过转速传感器获取到的脉冲信息，解算出当前车子的速度Vo，并与期望目标速度Ve相比较，解算出实时速度误差△V，以此误差信息作为反馈量，设计出串联PID控制器。

因此，本技术采用串联PID控制方式，以加速度控制为内环，速度控制为外环，从而实现对线控车辆的速度精准控制，具体公式，如下式所示：

其中，△V为速度误差，△V = V _e - V _o，△a为加速度误差，△a = a _e - a _o，a _o为线控车辆当前的加速度、V _o为线控车辆当前的速度，V _e为设定的期望速度值，a _e是根据速度误差计算出来的当前期望加速度值，O_e是根据当前加速度误差计算出来的当前期望执行器开度值（执行器有油门和刹车两个，需要根据实际情况选择相应的执行器）。

步骤4，先将K_i和K_d值设置为0，将K_p先逐步增加，直到系统出现稳态振荡，此时达到系统稳定极限，产生临界系数K_{p_c}和临界振荡周期T_c，根据以下公式计算PID控制器参数的初始值，以及Ziegler-Nichols方法确定的参考值：

K_p1=0.8*0.6*K_{p_c}

K_i1=0.8*2* K_p /T _c

K_d1=0.8*0.125* T _c* K_p

K_po=0.6*K_{p_c}

K_io=2* K_p /T _c

K_do=0.125* T _c* K_p

为了确定初始K_p、K_i、K_d三三个参数均小于最终值，PID控制参数初始值取值略低于Ziegler-Nichols整定方法。

设计本控制系统的目标，是为了使得线控车辆稳定的运行在期望速度附近，同时考虑到乘坐的舒适度等方面，因此构建适应度函数：

F=∑(X_n -X_n-1)²+ (X_e-X_o) +∑(X_n–X_e) ²

其中，F为适应度值，

∑(X_n -X_n-1)²为 n时刻受控制量的值与上一时刻受控制量值之差的平方和，

(X_e-X_o)为控制系统稳定后，受控制量的期望值与实际值之差，

∑(X_n–X_e) ²为受控制量与期望值之差的平方和。

由于工程实践中PID控制器参数的调节很大程度上依赖工程师的经验，这样就导致了参数的整定结果的优劣性难以确定，因此本文提出一种自动搜索PID参数的方法，具体方式如下

(1)根据所确定的控制参数参考值K_po、K_io、K_do，控制器使用这组时，得出适应度函数F的值F₀；

(2)由初始值以及参考值，自动搜索出此组参数时，最优K_p、K_i、K_d值：

①控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，得出此时的适应度函数值F₁，如果F₁小于F₀，继续以K_p1+n+0.05* K_po、K_i1、K_d1参数运行控制器，如果适应度函数值一直减少，则继续以 0.05*K_po步长增加K_p1值，直到系统振荡，或者n+1次迭代后，适应度函数值F_n+1大于F_n，记录下此时的K_pn值；

②同理，控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，K_i值以步长0.05* K_io迭代，得出K_in值；

③同理，得出K_dn值；

(3)以步骤(2)得出的K_p1n、K_i1n、K_d1n，并以此三个参数做为控制器参考值K_po、K_io、K_do，此时搜索的初始值为参考值的0.8倍，按照步骤(2)的方式搜索出此时的一组最优解K_p2n、K_i2n、K_d2n；

(4)重复步骤(2)、(3)，直到所选取的K_p、K_i、K_d对应的适应度函数值不再减小为止；

选取此时的控制参数K_p、K_i、K_d为此控制器的最优解。

使用时，以上方法由系统实现，该系统可以分为交互模块，控制模块，计算模块，执行模块。

交互模块：为了便于快速的整定不同期望速度条件下，相应的PID参数，需要手动的设定初始的期望值和相关参数的初始化。

控制模块：此模块的主要功能用于根据所提出的搜索算法得出的PID参数，并根据此参数对执行模块进行相应的控制。

计算模块：此模块的任务是根据执行模块反馈回来的信息，与交互模块传递过来的期望速度相比较，按照所提出的搜索算法对PID参数进行搜索，并将每次更新的参数传递给控制模块，并判断搜索是否满足终止条件，从而确定最优的控制参数。

执行模块：本模块主要用于接受控制模块发送过来的控制信息，并向控制模块和计算模块发送当前车辆的运行速度信息。

有益效果：本发明提出一种自动整定PID参数的搜索算法，计算不同参数情况下的适应值，寻找出性能最佳的PID控制参数，具备以下显著的进步：

1.本系统通过引入自动整定参数的搜索算法，大大加快了PID参数的整定过程，很大程度上摆脱了对专业工程师的依赖，提高了开发的效率。

2.本方式可移植性高，不同的车型均可以按照此方法进行相关的参数整定，且本方法对硬件要求不高，市场上常用的计算平台均可以适用。

除以上所述的本发明解决的技术问题、构成技术方案的技术特征以及由这些技术方案的技术特征所带来的优点外。为使本发明目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明所能解决的其他技术问题、技术方案中包含的其他技术特征以及这些技术特征带来的优点做更为清楚、完整的描述。

附图说明

图1为IMU传感器安装位置示意图；

图2为所设计的PID控制器结构示意图；

图3为系统分布框图。

具体实施方式

实施例：

由于不同车辆的参数不尽相同，因此本发明采用通用的车辆的控制模型，为车辆加装执行器、IMU以及转速传感器，并以此构建闭环控制系统。

本实施例的算法流程包括初始化搜索初始值、参考值，再同一参考值范围内搜索出最优控制参数，然后更新搜索初始值、参考值，循环迭代搜索，直到满足终止条件为止：

1.初始化

首先需要做的是预设好车辆PID控制器的输入函数和反馈函数，构建适应度函数

F=∑(X_n -X_n-1)²+ (X_e-X_o) +∑(X_n–X_e) ² (6)

其中，F为适应度值，

∑(X_n -X_n-1)²为 n时刻受控制量的值与上一时刻受控制量值之差的平方，

(X_e-X_o)为控制系统稳定后，受控制量的期望值与实际值之差，

∑(X_n–X_e) ²为受控制量与期望值之差的平方和。

参考Ziegler-Nichols整定方法，确定搜索算法的初始值和参数值后，按照以下步骤：

(1)根据所确定的控制参数参考值K_po、K_io、K_do，控制器使用这组时，得出适应度函数F的值F₀

(2)由初始值以及参考值，自动搜索出此组参数时，最优K_p、K_i、K_d值

①控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，得出此时的适应度函数值F₁，如果F₁小于F₀，继续以K_p1+n+0.05* K_po、K_i1、K_d1参数运行控制器，如果适应度函数值一直减少，则继续以 0.05*K_po步长增加K_p1值，直到系统振荡，或者n+1次迭代后，适应度函数值F_n+1大于F_n，记录下此时的K_pn值；

②同理，控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，K_i值以步长0.05* K_io迭代，得出K_in值；

③同理，得出K_dn值；

(3)以步骤(2)得出的K_p1n、K_i1n、K_d1n，并以此三个参数做为控制器参考值K_po、K_io、K_do，此时搜索的初始值为参考值的0.8倍，按照步骤(2)的方式搜索出此时的一组最优解K_p2n、K_i2n、K_d2n；

3.终止条件

重复步骤(2)、(3)，直到所选取的K_p、K_i、K_d对应的适应度函数值不再减小为止。

如图3所示，本实施例的系统可以分为交互模块，控制模块，计算模块，执行模块。

交互模块：为了便于快速的整定不同期望速度条件下，相应的PID参数，需要手动的设定初始的期望值和相关参数的初始化。

控制模块：此模块的主要功能用于根据所提出的搜索算法得出的PID参数，并根据此参数对执行模块进行相应的控制。

计算模块：此模块的任务是根据执行模块反馈回来的信息，与交互模块传递过来的期望速度相比较，按照所提出的搜索算法对PID参数进行搜索，并将每次更新的参数传递给控制模块，并判断搜索是否满足终止条件，从而确定最优的控制参数。

执行模块：本模块主要用于接受控制模块发送过来的控制信息，并向控制模块和计算模块发送当前车辆的运行速度信息。

具体实现该技术方案的方法和途径很多，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，对附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出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。

Claims (4)

1.一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，执行器的安装：

为线控车安装用于驱动油门和刹车的相应的执行器；

步骤2， 传感器的安装：

根据线控车辆的自身参数，在车辆质心处安装IMU传感器，在线控车辆后轮处安装转速传感器，以获得车辆实时动态的加速度、速度信息；

步骤3，构建反馈控制系统：

采用PID控制来实现线控车辆对速度曲线的实时跟随；

通过转速传感器获取到的脉冲信息，解算出当前车子的速度Vo，并与期望目标速度Ve相比较，解算出实时速度误差△V，以此误差信息作为反馈量，设计出串联PID控制器；

采用串联PID控制方式，以加速度控制为内环，速度控制为外环，从而实现对线控车辆的速度精准控制，如下式：

其中，△V为速度误差，△V = V _e - V _o，△a为加速度误差，△a = a _e - a _o，a _o为线控车辆当前的加速度、V _o为线控车辆当前的速度，V _e为设定的期望速度值，a _e是根据速度误差计算出来的当前期望加速度值，O_e是根据当前加速度误差计算出来的当前期望执行器开度值；

步骤4，参考Ziegler-Nichols整定方法，先将K_i和K_d值设置为0，将K_p先逐步增加，直到系统出现稳态振荡，此时达到系统稳定极限，产生临界系数K_{p_c}和临界振荡周期T_c，根据以下公式计算PID控制器参数的初始值，以及Ziegler-Nichols方法确定的参考值：

K_p1=0.8*0.6*K_{p_c}

K_i1=0.8*2* K_p /T _c

K_d1=0.8*0.125* T _c* K_p

K_po=0.6*K_{p_c}

K_io=2* K_p /T _c

K_do=0.125* T _c* K_p

为了确定初始K_p、K_i、K_d三个参数均小于最终值，PID控制参数初始值取值略低于Ziegler-Nichols整定方法。

2.根据权利要求1所述的一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，其特征在于：

本控制系统的目标，是为了使得线控车辆稳定的运行在期望速度附近，同时考虑到乘坐的舒适度，构建适应度函数：

F=∑(X_n -X_n-1)²+ (X_e-X_o) +∑(X_n–X_e) ²

其中，F为适应度值，

∑(X_n -X_n-1)²为 n时刻受控制量的值与上一时刻受控制量值之差的平方和，

(X_e-X_o)为控制系统稳定后，受控制量的期望值与实际值之差，

∑(X_n–X_e) ²为受控制量与期望值之差的平方和。

3.根据权利要求2所述的一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，其特征在于：

先确定加速度PID控制器的参数，然后在此基础上根据所提出的搜索算法，确定速度PID控制器的参数；自动搜索PID参数的方法包括以下步骤：

(1)根据所确定的控制参数参考值K_po、K_io、K_do，控制器使用这组时，得出适应度函数F的值F₀；

(2)由初始值以及参考值，自动搜索出此组参数时，最优K_p、K_i、K_d值：

①控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，得出此时的适应度函数值F₁，如果F₁小于F₀，继续以K_p1+n+0.05* K_po、K_i1、K_d1参数运行控制器，如果适应度函数值一直减少，则继续以0.05* K_po 步长增加值，直到系统振荡，或者n+1次迭代后，适应度函数值F_n+1大于F_n，记录下此时的K_pn值；

②同理，控制器以参数K_p1、K_i1、K_d1运行，K_i值以步长0.05* K_io迭代，得出K_in值；

③同理，得出K_dn值；

(3)以步骤(2)得出的K_p1n、K_i1n、K_d1n，并以此三个参数做为控制器参考值K_po、K_io、K_do，此时搜索的初始值为参考值的0.8倍，按照步骤(2)的方式搜索出此时的一组最优解K_p2n、K_i2n、K_d2n；

(4)重复步骤(2)、(3)，直到所选取的K_p、K_i、K_d对应的适应度函数值不再减小为止；

选取此时的控制参数K_p、K_i、K_d为此控制器的最优解。

4.根据权利要求3所述的一种自动整定车辆速度相应PID控制参数的方法，采用系统实现，所述系统包括交互模块、控制模块、计算模块和执行模块，其特征在于：

所述交互模块用于手动的设定初始的期望值和相关参数的初始化；

所述控制模块用于根据粒子算法得出的PID参数，并根据此参数对执行模块进行相应的控制；

所述计算模块根据执行模块反馈回来的信息，与交互模块传递过来的期望速度相比较，使用以上算法对PID参数进行搜索，并将每次更新的参数传递给控制模块，并判断搜索是否满足终止条件，从而确定最优的控制参数；

所述执行模块用于接受控制模块发送过来的控制信息，并向控制模块和计算模块发送当前车辆的运行速度信息。

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