CN110789526A - 一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法，其包括步骤：获取实际测量域控制器发出横向控制指令至无人驾驶汽车响应横向控制指令的滞后时间ΔT；获取无人驾驶汽车的参考行驶轨迹；计算修正量R(t)；根据滞后时间ΔT，采用预测模型获取无人驾驶汽车t+ΔT时刻的预测位置；根据预测位置和修正量R(t)获取横向控制计算参考点Pc；采用PID控制或预瞄控制方法在横向控制计算参考点Pc处计算无人驾驶汽车横向控制的控制量；将横向控制量作为控制指令值发送给底层执行器。本发明能有效克服大纯滞后的影响，克服轨迹跟踪精度较差。

Description

一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法
技术领域
本发明涉及一种无人驾驶控制技术领域，特别是关于一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法。
背景技术
目前，无人驾驶汽车控制可分为横向控制和纵向控制两类，其中横向控制为方向盘转角控制，纵向控制为车速控制。无人驾驶汽车按照设定的全局轨迹以及动态变化的局部轨迹行驶，横向控制决定轨迹跟踪的精度，进而决定无人驾驶汽车的行车安全。
由于操作系统、数据传输等环节不同因素影响，无人驾驶汽车从发送横向控制指令至车辆响应横向控制指令出现大纯滞后时，横向控制的控制难度增大且控制精度降低。此时使用常规的横向控制方法如PID控制、预瞄控制等无法克服大纯滞后的影响，导致轨迹跟踪精度较差，无法满足无人驾驶汽车的控制要求。
发明内容
针对大纯滞后条件下常规横向控制问题，本发明的目的是提供一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法，其能有效克服大纯滞后的影响，克服轨迹跟踪精度较差。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法，其包括以下步骤：1)获取实际测量域控制器发出横向控制指令至无人驾驶汽车响应横向控制指令的滞后时间ΔT；2)获取无人驾驶汽车的参考行驶轨迹；3)计算修正量R(t)；4)根据滞后时间ΔT，采用预测模型获取无人驾驶汽车t+ΔT时刻的预测位置Pp(t+ΔT)；5)根据预测位置Pp(t+ΔT)和修正量R(t)获取横向控制计算参考点Pc；6)在横向控制计算参考点Pc处计算无人驾驶汽车横向控制的控制量；7)将横向控制量作为控制指令值发送给底层执行器。
进一步，所述步骤1)中，在时刻T1给定期望的横向控制指令，测量横向控制指令响应过程的初始时刻T2，得到所述滞后时间ΔT：
ΔT＝T2-T1。
进一步，所述步骤3)中，所述修正量R(t)为：
R(t)＝P(t)-Pr(t)，
其中，P(t)是无人驾驶汽车当前时刻位置，Pr(t)是参考行驶轨迹上与P(t)距离最近的位置。
进一步，所述步骤4)中，依据当前无人驾驶汽车位置，由预测模型预测ΔT时刻之后无人驾驶汽车所处的位置Pp(t+ΔT)。
进一步，所述预测模型采用匀速模型或匀加速模型。
进一步，所述步骤5)中，横向控制计算参考点Pc为：
Pc＝Pp(t+ΔT)+αR(t)，
其中，α是调节因子。
进一步，所述步骤6)中，采用PID控制或预瞄控制方法计算无人驾驶汽车横向控制的控制量。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明能够以较小的域控制器计算资源，克服横向控制指令大纯滞后所导致的轨迹跟踪响应延迟、超调量较大、跟踪精度较差等问题，确保无人驾驶汽车的行车安全。
附图说明
图1是本发明的滞后时间示意图；
图2是本发明的方案框架示意图；
图3是本发明的关键变量示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
本发明提供一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法，其包括以下步骤：
1)获取大纯滞后时间ΔT：实际测量域控制器发出横向控制指令至无人驾驶汽车响应横向控制指令的滞后时间ΔT；
如图1所示，在时刻T1给定期望的横向控制指令，测量横向控制指令响应过程的初始时刻T2，ΔT＝T2-T1。
2)获取无人驾驶汽车的参考行驶轨迹；
3)计算修正量R(t)：如图2～3所示，修正量R(t)是无人驾驶汽车当前时刻位置P(t)与参考行驶轨迹最近点Pr(t)坐标的差值，即：
R(t)＝P(t)-Pr(t)，
其中，P(t)是无人驾驶汽车当前时刻t的位置，Pr(t)是参考行驶轨迹上与P(t)距离最近的位置；
4)根据滞后时间ΔT，采用预测模型获取无人驾驶汽车t+ΔT时刻的预测位置Pp(t+ΔT)；
如图2～图3所示，依据当前无人驾驶汽车位置，由预测模型预测ΔT时刻之后无人驾驶汽车所处的位置Pp(t+ΔT)。在本实施例中，不限定预测模型的类型及输入参数，可以优选匀速模型或匀加速模型。
5)根据预测位置Pp(t+ΔT)和修正量R(t)获取横向控制计算参考点Pc，Pc＝Pp(t+ΔT)+αR(t)；
其中，横向控制计算参考点Pc由t+ΔT时刻的预测位置Pp(t+ΔT)和修正量R(t)共同决定；α是调节因子，调节因子α可以由实车测试的效果最终决定。
6)采用PID控制或预瞄控制等方法在横向控制计算参考点Pc处计算无人驾驶汽车横向控制的控制量；
7)将横向控制量作为控制指令值发送给底层执行器。
上述步骤2)中，参考行驶轨迹由全局轨迹和局部轨迹组合而成。其中，全局轨迹可以事先采集或从高精度地图获取，局部轨迹由无人驾驶规划策略获取。
上述各实施例仅用于说明本发明，各个步骤都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别步骤进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (7)

1.一种克服无人驾驶汽车横向控制大纯滞后的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取实际测量域控制器发出横向控制指令至无人驾驶汽车响应横向控制指令的滞后时间ΔT；
2)获取无人驾驶汽车的参考行驶轨迹；
3)计算修正量R(t)；
4)根据滞后时间ΔT，采用预测模型获取无人驾驶汽车t+ΔT时刻的预测位置Pp(t+ΔT)；
5)根据预测位置Pp(t+ΔT)和修正量R(t)获取横向控制计算参考点Pc；
6)在横向控制计算参考点Pc处计算无人驾驶汽车横向控制的控制量；
7)将横向控制量作为控制指令值发送给底层执行器。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤1)中，在时刻T1给定期望的横向控制指令，测量横向控制指令响应过程的初始时刻T2，得到所述滞后时间ΔT：
ΔT＝T2-T1。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤3)中，所述修正量R(t)为：
R(t)＝P(t)-Pr(t)，
其中，P(t)是无人驾驶汽车当前时刻位置，Pr(t)是参考行驶轨迹上与P(t)距离最近的位置。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤4)中，依据当前无人驾驶汽车位置，由预测模型预测ΔT时刻之后无人驾驶汽车所处的位置Pp(t+ΔT)。
5.如权利要求4所述方法，其特征在于，所述预测模型采用匀速模型或匀加速模型。
6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤5)中，横向控制计算参考点Pc为：
Pc＝Pp(t+ΔT)+αR(t)，
其中，α是调节因子。
7.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤6)中，采用PID控制或预瞄控制方法计算无人驾驶汽车横向控制的控制量。
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