CN110851916A - 适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于任意曲率道路，基于车辆‑道路运动学模型建立的人‑车‑路闭环系统。该模型忽略轮胎的非线性特性，进一步地降低了控制器设计的计算复杂度，使得车辆运动控制具有更好的实时性。同时，在车辆‑道路模型的基础上耦合了驾驶员模型，考虑了人类驾驶员在自动/半自动车辆行驶中的作用，利用反应延迟时间、预瞄时间以及转向比例增益这三种驾驶员转向特性参数来表征不同驾驶员的驾驶行为。采用曲线坐标来获得车辆与道路之间的位置关系，通过双点预瞄驾驶员模型来获得弯曲道路近点和远点的道路信息，所建系统不仅能够适用于直道或小曲率道路，也适用于S弯等大曲率道路，能够做到直道与弯道之间的完美切换，更加具有普适性。

Description

适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统
技术领域
本发明涉及路径规划与路径跟踪，属于智能交通技术领域，具体涉及一种适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统。
背景技术
根据世界卫生组织的《道路安全报告》，道路交通死亡是世界上最主要的死亡原因之一。自动驾驶车辆可以提升安全性和道路利用率，是针对上述问题的一个很好的解决方案。因此，自动驾驶车辆成为了一个新兴的研究热点。目前对自动驾驶车辆的研究多集中在一般行驶工况，即低速、直道或者小曲率道路行驶，而在复杂工况下，如：高速行驶或者大曲率路径，常常被忽略。与直道相比，弯曲道路更为复杂多变，是交通事故的易发路段。这是自动驾驶车辆控制设计中的一个基本却至关重要的问题，需要进一步研究。本专利提出的驾驶员-车辆-道路闭环系统可以适用于任意曲率的道路，可以做到直道与大曲率弯道之间的完美衔接。
自动驾驶车辆横向运动控制器的设计一般采用车辆动力学或运动学模型，近几十年来，车辆运动学模型由于不需要大量的车辆非线性参数，如侧滑角、转弯刚度、轮胎参数等，被广泛应用于降低车辆运动控制的计算复杂度和实时性。同时，驾驶员与车辆模型在闭环系统中的结合已成为一个新兴的研究热点。利用驾驶员转向特性的延迟时间、预瞄时间和转向增益等参数表示不同驾驶行为的驾驶员，在控制器设计中考虑驾驶员的这些特性，使得控制器的行为更接近于真实的人类驾驶员的行为，这可以使人类驾驶员及乘客感到更加舒适。另一方面，考虑到车辆动力学模型的计算复杂度，本专利采用的运动学车辆模型更适合于构建用于路径规划的驾驶员-车辆-道路闭环系统。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统，通过基于车辆运动学的建模方法来降低控制器的计算负担。利用双点预瞄驾驶员模型获得目标路径远点和近点处的道路信息，结合曲线坐标，能够让自主车辆在任意曲率道路上完成路径规划和跟踪。同时利用驾驶员转向特性中的延迟时间、预瞄时间和转向增益等参数来表征不同驾驶员的驾驶特性，使得车辆控制器能够做到类人驾驶，提高驾驶员和乘客的乘坐舒适性。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统，采用建立的车辆运动学模型来代替目前更为常用的车辆动力学模型，使用曲线坐标系代替传统的XY直线坐标系描述车辆与道路的位置关系，采用双点预瞄驾驶员模型，通过道路近点和远点处的信息，来描述目标道路的结构。车辆在大曲率道路上行驶时，虽然车辆的航向角为大角度，但是车辆前轮转角δf，与目标路径的航向偏差eψ以及近点处的航向偏差ψL都为小角度，可以对这三个角度的三角函数值进行近似处理，即cosx＝1,sinx＝x,tanx＝x，车辆-道路运动学模型可以表示为
Figure BDA0002253251990000021
其中，lf和lr分别为车辆前轴和后轴到车辆质心的距离，Vx和Vy分别表示车辆的纵向速度和横向速度，y是车辆质心当前的横向位置，ydes表示车辆质心在参考轨迹上对应点的横向位置，ey＝y-ydes表示车辆质心当前位置与参考轨迹之间的横向偏差。ψ表示车辆当前位置的航向角，ψdes是车辆质心在参考路径上对应位置的切线与X轴形成的切角，eψ＝ψ-ψdes表示车辆与参考路径上对应位置的航向偏差。车辆的侧偏运动和纵向速度可以表示为：
Figure BDA0002253251990000024
Figure BDA0002253251990000025
其中，ax为汽车纵向加速度，车辆横摆角速度
Figure BDA0002253251990000026
和Vy是通过车辆运动学模型计算得到，ρroad为目标路径的曲率。
在弯道行驶时，为了方便确定自车的位置，还需要引入曲线坐标。在二维笛卡尔直线坐标系中，将参考路径视为与x轴对应的σ轴，将自车与参考曲线之间的偏移量视为与y轴对应的ey轴，可以用车辆从出发点到当前位置行驶的曲线距离，以及与目标路径的横向偏移来代表代表车的位置，即(σ,ey)。曲线位置σ在车辆运动学模型中可以表示为：
本发明主要考虑大曲率路径等弯曲道路，使得自动驾驶车辆针对适应任意曲率的道路都能有很好的响应。因此，系统中还包含能够响应不同驾驶员特征的适用于大曲率路径的双点预瞄驾驶员模型。假设驾驶员仅通过视觉方法确定道路信息，车辆质心位置与参考路径相关，驾驶员可以使用一个近点和一个远点来描述一条弯曲道路信息来进行驾驶。近点在目标路径上，用来确定车辆的横向位置，远点假设为驾驶员视线与道路边界的切点，用来获得前方的道路曲率。在两点视觉驾驶员模型中，它们分别表示为与车辆行驶方向之间的夹角θnear,θfar。这两个角度是驾驶员模型的输入，描述了驾驶员前馈和反馈转向控制的运动。
车辆航向与近点处与目标路径的横向偏差eL以及航向偏差ψL可以表示为：
Figure BDA0002253251990000032
Figure BDA0002253251990000033
驾驶员双点预瞄模型可以表示为：
Figure BDA0002253251990000034
Figure BDA0002253251990000035
其中，κctrl是规划道路的曲率，Td,Tp分别表示驾驶员的延迟时间和预瞄时间，
Figure BDA0002253251990000036
为常数，其中τd1为驾驶员意识到需要转向到去执行转向动作存在的一个反应延时，同时，在驾驶员执行转向动作时，手臂上还会存在一个神经肌肉延时τd2，Td＝τd1+τd2。Rg是转向系统的传动比，即方向盘转角与汽车前轮转角的比值。Kp为驾驶员的转向比例增益，Kc为控制器的转向比例增益。Tp表示驾驶员的预瞄时间，驾驶员前视距离为L＝Tp*Vx，近点处的距离为ClfnTp*Vx。进一步地，为了方便在Matlab/Simulink中建模，根据以上建立的所述驾驶员-车辆-道路模型，将离散时间状态变量定义为x(k)＝[x1(k),x2(k),x3(k),x4(k),x5(k),x6(k),x7(k),x8(k)]T，其中x1(k)＝ey(k),x2(k)＝eψ(k),x3(k)＝Vx(k),x4(k)＝ψL(k),x5(k)＝eL(k),x6(k)＝δf(k),x7(k)＝xdp(k),x8(k)＝σ(k)，驾驶员-车辆-道路系统的输入为u(k)＝[ax(k),κctrl(k)]T,外部道路信号输入为w(k)＝ρroad(k)，为当前道路的曲率，可由摄像头等传感器获得。驾驶员-车辆-道路系统的状态方程可由一个近似地方法表示为：
x(k+1)＝Ax(k)+Buu(k)+Bww(k)
u(k)＝u(k-1)+Δu(k)
进一步地，提出的基于运动学车辆模型的人-车-路闭环系统路径规划的示意图所示。本发明提出的驾驶员-车辆-道路闭环系统，采用曲线坐标来代替XY直线坐标系，可以适用于任意曲率道路。同时，本发明的驾驶员模型考虑到了驾驶员在弯道行驶时的转向特性，将该系统用于路径规划和路径跟踪时，便于实现考虑不同驾驶员操纵行为和偏好的仿真试验。同时，由于采用了基于运动学的车辆-道路模型，所提出的驾驶员-车辆-道路闭环系统本质上是线性的，在复杂的路径规划或者路径跟踪中使用该模型可以有效降低计算成本，提高计算的实时性，利于工程实践。
本发明的有益效果是：
本发明在所提出的人车路闭环系统中采用运动学车辆模型，不需要考虑复杂的非线性特性，使得控制器的计算负担较低，极大的提高了车辆运动控制的实时性，利于工程实践的应用；采用双点预瞄驾驶员模型和曲线坐标，能够让车辆适用于任意曲率的道路，能够在直道和大曲率弯道直接完美衔接；考虑了驾驶员的预瞄作用、反应延迟时间(驾驶员反应延时和神经肌肉延时)、转向比例增益等特性，使得所设计的车辆控制器更加拟人化，将驾驶员的驾驶行为考虑到控制回路设计中，使得所设计的控制器同时考虑驾驶员的驾驶行为，从而使得控制器能够提高驾驶员的乘坐舒适性。
附图说明
图1为本发明适用于任意曲率弯道的驾驶员-车辆-道路双点预瞄模型示意图；
图2为本发明采用的曲线坐标示意图；
图3为本发明基于运动学车辆模型的驾驶员-车辆-道路模型示意框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1-3所示，本发明是建立一种以运动学车辆模型为基础的适用于任意曲率道路的驾驶员-车辆-道路闭环系统，采用车辆-道路运动学模型来代替目前更为常用的车辆动力学模型，采用双点预瞄驾驶员模型，通过道路近点和远点处的信息，来描述目标道路的结构。车辆-道路运动学模型可以表示为：
Figure BDA0002253251990000051
Figure BDA0002253251990000052
其中，lf和lr分别为车辆前轴和后轴到车辆质心的距离，Vx和Vy分别表示车辆的纵向速度和横向速度，y是车辆质心当前的横向位置，ydes表示车辆质心在参考轨迹上对应点的横向位置，ey＝y-ydes表示车辆质心当前位置与参考轨迹之间的横向偏差。ψ表示车辆当前位置的航向角，ψdes是车辆质心在参考路径上对应位置的切线与X轴形成的切角，eψ＝ψ-ψdes表示车辆与参考路径上对应位置的航向偏差。车辆的侧偏运动和纵向速度可以表示为：
Figure BDA0002253251990000053
Figure BDA0002253251990000054
Figure BDA0002253251990000055
其中，ax为汽车纵向加速度，车辆横摆角速度
Figure BDA0002253251990000056
和Vy是通过车辆运动学模型计算得到，ρroad为目标路径的曲率。
在弯道行驶时，为了方便确定自车的位置，还需要引入曲线坐标。在二维笛卡尔坐标系中，将参考路径视为与x轴对应的σ轴，将自车与参考曲线之间的偏移量视为与y轴对应的ey轴，如图3所示，可以用车辆从出发点到当前位置行驶的曲线距离，以及与目标路径的横向偏移来代表代表车的位置，即(σ,ey)。曲线位置σ在车辆运动学模型中可以表示为：
Figure BDA0002253251990000057
本发明主要考虑大曲率路径等弯曲道路，让自动驾驶车辆针对适应任意曲率的道路都能有很好的响应。因此，系统中还包含能够响应不同驾驶员特征的适用于大曲率路径的双点预瞄驾驶员模型。车辆航向与近点处目标路径的横向偏差eL以及航向偏差ψL可以表示为：
Figure BDA0002253251990000061
Figure BDA0002253251990000062
驾驶员双点预瞄模型可以表示为：
Figure BDA0002253251990000063
Figure BDA0002253251990000064
其中，κctrl是规划道路的曲率，Td,Tp分别表示驾驶员的延迟时间和预瞄时间，为常数，其中τd1为驾驶员意识到需要转向到去执行转向动作存在的一个反应延时，同时，在驾驶员执行转向动作时，手臂上还会存在一个神经肌肉延时τd2，Td＝τd1+τd2。Rg是转向系统的传动比，即方向盘转角与汽车前轮转角的比值。Kp为驾驶员的转向比例增益，Kc为控制器的转向比例增益。Tp表示驾驶员的预瞄时间，驾驶员前视距离为L＝Tp*Vx，近点处的距离为ClfnTp*Vx。
进一步地，为了方便在Matlab/Simulink中建模，根据以上建立的所述驾驶员-车辆-道路模型，将离散时间状态变量定义为x(k)＝[x1(k),x2(k),x3(k),x4(k),x5(k),x6(k),x7(k),x8(k)]T，其中x1(k)＝ey(k),x2(k)＝eψ(k),x3(k)＝Vx(k),x4(k)＝ψL(k),x5(k)＝eL(k),x6(k)＝δf(k),x7(k)＝xdp(k),x8(k)＝σ(k)，驾驶员-车辆-道路系统的输入为u(k)＝[ax(k),κctrl(k)]T,外部道路信号输入为w(k)＝ρroad(k)，为当前道路的曲率，可由摄像头等传感器获得。驾驶员-车辆-道路系统的状态方程可由一个近似地方法表示为：
x(k+1)＝Ax(k)+Buu(k)+Bww(k)
u(k)＝u(k-1)+Δu(k)。

Claims (1)

1.适用于任意曲率道路的车辆运动学人-车-路闭环系统，其特征在于：包括以下步骤：
(a)建立运动学车辆模型代替传统的动力学模型，减轻计算复杂度；
Figure FDA0002253251980000013
(b)建立曲线坐标下的车-路模型，不仅适用于直道，还适用于任意曲率的弯路，且两者之间能够完美切换；
Figure FDA0002253251980000014
Figure FDA0002253251980000016
(c)系统设计时考虑驾驶员模型，能够让自动控制器像人一样驾驶车辆，提高驾驶员乘坐的舒适性；
Figure FDA0002253251980000017
Figure FDA0002253251980000018
Figure FDA00022532519800000110
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