CN110794830A - 一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，通过对自动驾驶汽车的目标跟踪进行数学建模并对其进行了简化，对自动驾驶汽车目标跟踪控制模型的参数提供了整定方法使其适应实际的运行状态，提高自动驾驶汽车轨迹跟踪的准确率；在自动驾驶汽车目标跟踪控制模型的输出控制量超出自动驾驶汽车自身的最大执行速度时，采用优先调整偏转角速度的控制策略提高系统的稳定性、减少目标的丢失率。本发明解决了现有的目标跟踪控制方法难以适应车辆实际的运行状态，且存在对于实际自动驾驶汽车执行能力不足的问题。

Description

一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶汽车轨迹跟踪控制技术领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法。

背景技术

自动驾驶汽车可以有效提升车辆的行驶安全性，实现更好的道路利用率，并大大降低移动成本，为从根本上改变传统的交通方式提供了可能性，因而，成为近几年新兴的研究热点。作为自动驾驶汽车的关键技术之一，车辆的轨迹跟踪控制目标是获取目标的位置并驱动发动机实现自动汽车快速平稳地达到我们指定的位置。

在现有目标位置获取技术中，有使用基于视觉和超声定位目标的跟踪系统，也有使用图像传感器和激光传感器检测特定的目标与测距。在已知自动驾驶汽车与目标的相对位置关系后，需要设计一种跟踪策略，使自动驾驶汽车能够不断地调整前进速度和转角速度，平稳且快速地到达指定位置。在自动驾驶过程中，轨迹跟踪的准确率将会直接影响车辆的行驶轨迹，继而影响自动驾驶系统的整体性能和行车安全。然而现有的目标跟踪控制方法难以适应车辆实际的运行状态，且存在对于实际自动驾驶汽车执行能力不足的问题，影响了系统的稳定性，且目标丢失率较高。

发明内容

本发明为解决现有的目标跟踪控制方法难以适应车辆实际的运行状态，且存在对于实际自动驾驶汽车执行能力不足的问题，影响了系统的稳定性，且目标丢失率较高的问题，提供了一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法。

为实现以上发明目的，而采用的技术手段是：

一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，包括以下步骤：

S1.建立自动驾驶汽车的目标跟踪模型；

S2.基于自动驾驶汽车的实际行驶状态分析所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型，得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型；

S3.对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制，在控制过程中采用优先调整偏转角速度策略；其中r为自动驾驶汽车到目标位置的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置中心连线的夹角。

上述方案中，由于在对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制过程中采用了优先调整偏转角速度的策略，避免了在目标跟踪模型的离散化模型输出的控制量超出自动驾驶汽车自身的最大执行速度时，自动驾驶汽车沿直线以最快的速度运行而导致其丢失目标的情况，优先调整偏转角速度的策略提高了系统的稳定性并减少目标的丢失率。

优选的，所述步骤S1具体为：

定义M为跟踪目标的所在位置，N为当前自动驾驶汽车的位置，P为自动驾驶汽车的理想跟踪位置；

则自动驾驶汽车的目标跟踪的理想情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到目标位置M的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置M中心连线的夹角，r＝d表示自动驾驶汽车的位置N距离目标位置M的距离为设定距离d，φ＝0表示自动驾驶汽车前进方向指向跟踪目标，r和φ的值即为自动驾驶汽车的理想控制状态，以上各个参数均为非负数。

优选的，所述步骤S2具体为：

S21.经过时间Δt后，自动驾驶汽车的理想跟踪位置P变化为新的位置P'，P'即为t+Δt时刻自动驾驶汽车的理想跟踪位置，则自动驾驶汽车的目标跟踪情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的距离，φ为自动驾驶汽车当前时刻前进方向与自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的前进方向偏转夹角；

S22.定义v为自动驾驶汽车前进方向的速度绝对值，y为垂直于自动驾驶汽车前进方向的轴，自动驾驶汽车的左轮和右轮沿前进方向的角速度绝对值大小分别为w_r,w_l，D为自动驾驶汽车横向车轴距离，w表示自动驾驶汽车沿逆时针方向偏转角速度，自动驾驶汽车左轮和右轮的半径均为c；

得到所述自动驾驶汽车的动态模型为：

自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系如下：

由所述自动驾驶汽车的动态模型及自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系得到下式：

w_l、w_r的实际控制量为：

在自动驾驶汽车的实际目标跟踪系统中，w受自动驾驶汽车自身发动机执行能力的约束为：

|w_l/r|＜w_max

由此得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型为：

优选的，步骤S3所述的对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制具体为：

所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型的控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度v和偏转角速度w的控制；

根据基本的控制器算法：v＝K₁rcosφ，w＝-K₁sinφcosφ-K₂φ

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机的控制：

优选的，所述步骤S3还包括以下步骤：

对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制后，进行参数整定：

根据自动驾驶汽车的前进速度v的极限条件确定参数K₁，即v＝v_max，v_max表示自动驾驶汽车可执行的最大前进速度；得到：

设置r_ref为2d～3d，d为表示自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的设定距离，r_ref＝2d表示当自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的距离为2d，自动驾驶汽车以极限的行驶速度v_max驶向目标位置M；

根据自动驾驶汽车的偏转角速度w的极限条件确定参数K₂，即w＝w_max，w_max表示自动驾驶汽车可执行的最大偏转角速度，得到：

|w_max|＝|K₁sin(φ_ref)cos(φ_ref)+K₂φ_ref|

其中

优选的，步骤S3所述的优先调整偏转角速度w策略具体为：

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机所对应控制的w_r和wl，其中的任一个值大于自动驾驶汽车可执行的最大角速度值w_r/lmax时，将w_r和w_l中的较大值者设置为w_r/lmax，同时修改较小值者，使得自动驾驶汽车沿逆时针方向的偏转角速度w满足所述控制目标。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

本发明对自动驾驶汽车目标跟踪进行数学建模并对其进行了简化，对自动驾驶汽车目标跟踪控制模型的参数提供了整定方法使其适应实际的运行状态，提高自动驾驶汽车轨迹跟踪的准确率；在自动驾驶汽车目标跟踪控制模型的输出控制量超出自动驾驶汽车自身的最大执行速度时，采用优先调整偏转角速度的控制策略提高系统的稳定性、减少目标的丢失率。

附图说明

图1为实施例1步骤S1中的自动驾驶汽车的目标跟踪模型图。

图2为实施例1的总流程图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，如图2所示，包括以下步骤：

S1.建立自动驾驶汽车的目标跟踪模型，如图1所示，定义M为跟踪目标的所在位置，N为当前自动驾驶汽车的位置，P为自动驾驶汽车的理想跟踪位置；

则自动驾驶汽车的目标跟踪的理想情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到目标位置M的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置M中心连线的夹角,r＝d表示自动驾驶汽车的位置N距离目标位置M的距离为设定距离d，φ＝0表示自动驾驶汽车前进方向指向跟踪目标，r和φ的值即为自动驾驶汽车的理想控制状态。

S2.基于自动驾驶汽车的实际行驶状态分析所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型，得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型；具体包括以下步骤：

S21.由于自动驾驶汽车在跟踪过程中前进方向不是始终指向目标位置，经过时间Δt后，自动驾驶汽车的理想跟踪位置P变化为新的位置P'，P'即为t+Δt时刻自动驾驶汽车的理想跟踪位置，则自动驾驶汽车的目标跟踪情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的距离，φ为自动驾驶汽车当前时刻前进方向与自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的前进方向偏转夹角；

S22.建立绝对坐标系在不降低模型精度的情况下可以简化运动模型，因此定义v为自动驾驶汽车前进方向的速度绝对值，y为垂直于自动驾驶汽车前进方向的轴，自动驾驶汽车的左轮和右轮沿前进方向的角速度绝对值大小分别为w_r,w_l，D为自动驾驶汽车横向车轴距离，w表示自动驾驶汽车沿逆时针方向偏转角速度，自动驾驶汽车左轮和右轮的半径均为c；

得到所述自动驾驶汽车的动态模型为：

自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系如下：

由所述自动驾驶汽车的动态模型及自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系得到下式：

w_l、w_r的实际控制量为：

在自动驾驶汽车的实际目标跟踪系统中，w受自动驾驶汽车自身发动机执行能力的约束为：

|w_l/r|＜w_max

由此得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型为：

S3.对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制，在控制过程中采用优先调整偏转角速度策略；其中r为自动驾驶汽车到目标位置的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置中心连线的夹角；

根据基本的控制器算法：v＝K₁rcosφ，w＝-K₁sinφcosφ-K₂φ(以上基本的控制器算法引用自[Lee,Sung on&Cho,Young-Jo&Hwang-Bo,Myung&You,Bum-Jae&Oh,Sang-Rok.(2000).A stable target-tracking control for unicycle mobile robots.IEEEInternational Conference on Intelligent Robots and Systems.3.1822-1827vol.3.10.1109/IROS.2000.895236.]的计算方法)；

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机的控制：

为了保证自动驾驶汽车在跟踪目标过程中的速度和平滑性，根据实际跟踪系统的特性，需合理地选择未知参数K₁和K₂，使自动驾驶汽车快速且平滑地跟踪目标物体；在当K₁＞0、K₂＞0，满足稳定性条件。其中，参数K₁主要影响自动驾驶汽车控制汽车当前的速度，为了提高响应速度，进行参数K₁的整定：

根据自动驾驶汽车的前进速度v的极限条件确定参数K₁，即v＝v_max，v_max表示自动驾驶汽车可执行的最大前进速度；得到：

设置r_ref为2d～3d，d为表示自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的设定距离，r_ref＝2d表示当自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的距离为2d，自动驾驶汽车以极限的行驶速度v_max驶向目标位置M；

参数K₂主要影响对于自动驾驶汽车的偏转角速度控制，当K₂过大时，对自动驾驶汽车的偏转角速度控制过大，可能会导致在跟踪过程中自动驾驶汽车的运动轨迹为蛇形或者导致夹角调整过大从而造成目标丢失，因此进行参数K₂的整定：

根据自动驾驶汽车的偏转角速度w的极限条件确定参数K₂，w_max表示自动驾驶汽车可执行的最大偏转角速度，即w＝w_max，得到：

|w_max|＝|K₁sin(φ_ref)cos(φ_ref)+K₂φ_ref|

其中

另外，由于现有的汽车运动目标跟踪控制器在仿真时可以快速且平稳地跟踪目标，是基于没有速度限制的前提，但在实际项目中，驱动自动驾驶汽车运动的发动机有其转速限制，所以如果没有考虑其发动机性能将其控制策略应用在实际项目中，将得不到预期结果。当r＞r_ref且φ也较大时(一般为

)，控制算法给出的控制量解耦为w_r、w_l的值都大于其最大偏转角速度w_r/lmax，这时如果采用传统的策略，将使自动驾驶汽车沿着直线以最快的速度运行，可能会导致自动驾驶汽车丢失目标从而跟踪失败。

因此在本实施例1中，在控制过程中采用优先调整偏转角速度w策略，即：

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机所对应控制的w_r和w_l，其中的任一个值大于自动驾驶汽车可执行的最大角速度值w_r/lmax时，将w_r和w_l中的较大值者设置为w_r/lmax，同时修改较小值者，使得自动驾驶汽车沿逆时针方向偏转角速度w满足所述控制目标。

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.建立自动驾驶汽车的目标跟踪模型；

S2.基于自动驾驶汽车的实际行驶状态分析所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型，得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型；

S3.对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制，在控制过程中采用优先调整偏转角速度策略；其中r为自动驾驶汽车到目标位置的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置中心连线的夹角。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

定义M为跟踪目标的所在位置，N为当前自动驾驶汽车的位置，P为自动驾驶汽车的理想跟踪位置；

则自动驾驶汽车的目标跟踪的理想情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到目标位置M的距离，φ为自动驾驶汽车当前前进方向与自动驾驶汽车到目标位置M中心连线的夹角,r＝d表示自动驾驶汽车的位置N距离目标位置M的距离为设定距离d，φ＝0表示自动驾驶汽车前进方向指向跟踪目标，r和φ的值即为自动驾驶汽车的理想控制状态。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

S21.经过时间Δt后，自动驾驶汽车的理想跟踪位置P变化为新的位置P'，P'即为t+Δt时刻自动驾驶汽车的理想跟踪位置，则自动驾驶汽车的目标跟踪情况为：

r＝d,φ＝0

其中r为自动驾驶汽车N到自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的距离，φ为自动驾驶汽车当前时刻前进方向与自动驾驶汽车的理想跟踪位置P'的前进方向偏转夹角；

S22.定义v为自动驾驶汽车前进方向的速度绝对值，y为垂直于自动驾驶汽车前进方向的轴，自动驾驶汽车的左轮和右轮沿前进方向的角速度绝对值大小分别为w_r,w_l，D为自动驾驶汽车横向车轴距离，w表示自动驾驶汽车沿逆时针方向偏转角速度，自动驾驶汽车左轮和右轮的半径均为c；

得到所述自动驾驶汽车的动态模型为：

自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系如下：

由所述自动驾驶汽车的动态模型及自动驾驶汽车当前位置与理想跟踪位置的关系得到下式：

w_l、w_r的实际控制量为：

在自动驾驶汽车的实际目标跟踪系统中，w受自动驾驶汽车自身发动机执行能力的约束为：

|w_l/r|＜w_max

由此得到自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型为：

4.根据权利要求3所述的自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，步骤S3所述的对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制具体为：

所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型的控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度v和偏转角速度w的控制；

根据基本的控制器算法：v＝K₁r cosφ，w＝-K₁sinφcosφ-K₂φ

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机的控制：

5.根据权利要求4所述的自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3还包括以下步骤：

对于所述自动驾驶汽车的目标跟踪模型的离散化模型，确定其控制目标为(r,φ)，控制量为对自动驾驶汽车的前进速度和偏转角速度的控制后，进行参数整定：

根据自动驾驶汽车的前进速度v的极限条件确定参数K₁，即v＝v_max，v_max表示自动驾驶汽车可执行的最大前进速度；得到：

设置r_ref为2d～3d，d为表示自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的设定距离，r_ref＝2d表示当自动驾驶汽车的位置N与目标位置M的距离为2d，自动驾驶汽车以极限的行驶速度v_max驶向目标位置M；

根据自动驾驶汽车的偏转角速度w的极限条件确定参数K₂，即w＝w_max，w_max表示自动驾驶汽车可执行的最大偏转角速度，得到：

|w_max|＝|K₁sin(φ_ref)cos(φ_ref)+K₂φ_ref|

其中

6.根据权利要求5所述的自动驾驶汽车的运动目标跟踪方法，其特征在于，步骤S3所述的优先调整偏转角速度w策略具体为：

所述控制量解耦为自动驾驶汽车左轮和右轮的发动机所对应控制的w_r和w_l，其中的任一个值大于自动驾驶汽车可执行的最大角速度值w_r/lmax时，将w_r和w_l中的较大值者设置为w_r/lmax，同时修改较小值者，使得自动驾驶汽车沿逆时针方向的偏转角速度w满足所述控制目标。

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