CN110871801B - 一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法 - Google Patents

一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，特点是步骤如下：（1）首先通过车辆的轮式编码器获得车辆的速度数据，通过车载IMU惯性测量单元获得车辆的加速度数据和车辆的横摆角速度数据；（2）激光雷达里程计模块通过标准ICP算法获得激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据；（3）车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据；（4）通过卡尔曼滤波模块进行数据融合得到车辆纵向的车速数据和加速度数据以及车辆的横摆角速度数据；（5）根据车轮的动力学方程，通过PID控制方法，控制驱动电机输出到车轮的扭矩T，使得车辆的滑移率保持在预设最佳值附近，优点是能达到更好地启动控制效果，减小加速时间，提高整车动力性。

Description

一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法。
背景技术
随着无人驾驶汽车的发展，越来越多的先进传感器技术被加入到无人驾驶汽车中，这不仅为上层感知决策层带来好处，而且对于车辆底层控制而言也是福音。更关键的是这些传感器对于无人车是必须的，也就是说在无人车的配置上，这些新的控制算法在不增加传感器甚至减少传统车辆某些传感器的前提下，提高整车的控制性能。如果用一句抽象的话说就是，我们如果能尽可能的了解系统，并将这些先验知识运用于控制系统的设计上，我们就可能得到更好的控制效果。最显而易见的一个例子是车速，因为车速对于无论是车辆防滑控制、牵引力控制还是车辆稳定性控制以及由它们组成的集成控制系统而言都是必不可少的，然而不幸的是，车辆的速度估计一直是车辆运动控制的一个难题。传统控制方法的难点在于，低速时很难通过轮速传感器来估计车速，对于四轮驱动汽车更是如此。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能达到更好地启动控制效果，减小加速时间，提高整车动力性的基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，步骤如下：
(1)首先通过车辆的轮式编码器获得车辆的速度数据vwheel，通过车载IMU惯性测量单元获得车辆的加速度数据aimu和车辆的角速度数据wimu；
(2)激光雷达里程计模块通过标准ICP算法对激光雷达传感器获得的三维点云数据进行运动位姿估计，从而获得激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据；
(3)将步骤(2)得到的激光雷达位姿数据通过外参数据进行激光雷达与车辆质心的齐次坐标变换，变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，即得到车辆的位置数据xlidar，ylidar，zlidar，航向角数据θyaw，俯仰角数据θpitch，横滚角数据θroll；
(4)将步骤(1)得到的数据vwheel、aimu和wimu与步骤(3)得到的数据xlidar，ylidar，zlidar，θyaw，θpitch和θroll，通过ROS(Robot Operating System)软件包下的卡尔曼滤波模块进行数据融合，得到车辆的纵向速度vx和车辆的纵向加速度ax以及车辆的横摆角速度ω；
(5)建立车轮的动力学方程
Figure GDA0002480617720000021
其中ω为车辆的横摆角速度，vx为车辆的纵向速度，ax为车辆的纵向加速度，R为车轮半径，J为车轮的转动惯量，由轮胎参数获得；其中Fz为车轮垂向力，由车轮垂向力传感器获得；μ为附着系数，由查表获得；T为驱动电机输出到车轮的扭矩；λ为车辆的滑移率；
Figure GDA0002480617720000022
表示横摆角速度的变化率，是车辆的横摆角速度的导数，
Figure GDA0002480617720000023
表示车辆的滑移率的变化率，是车辆的滑移率的导数；
(6)根据步骤(5)建立的车轮动力学方程，通过PID控制方法，控制驱动电机输出到车轮的扭矩T，使得车辆的滑移率保持在预设最佳值附近。
步骤(2)中ICP算法流程具体如下：首先对激光雷达获取的前后连续两个激光雷达采样时刻的三维点云数据进行误差计算，然后采用最小二乘法进行迭代优化，优化目标是误差最小，优化变量是位姿数据，当迭代次数超过30次或者误差小于0.05m，则优化结束，获得优化后的位姿数据。
步骤(3)中通过外参数据将激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，具体过程如下：
a.首先将外参标定数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标变换矩阵Tvehicle_lidar；
b.将激光雷达得到的位姿数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标位姿矩阵Tlidar；
c.计算得到车辆坐标系下的齐次坐标位姿矩阵Tvehicle＝Tvehicle_lidar*Tlidar；
d.通过齐次坐标逆变换方法将Tvehitle表示为车辆坐标系下的位置数据xlidar，ylidar，zlidar，航向角数据θyaw，俯仰角数据θpitch，横滚角数据θroll。
步骤(6)中车辆的滑移率预设最佳值为0.25。滑移率到达25％驱动能力最大。
步骤(6)具体过程为：
a.控制量为驱动电机输出到车轮的扭矩T，控制前，车轮的扭矩为
Figure GDA0002480617720000024
其中控制初始化为
Figure GDA0002480617720000025
b.根据步骤(5)的动力学方程，计算得到滑移率λ＝0.25时的驱动电机输出到车轮的目标扭矩Ttarget；
c.计算扭矩误差，
Figure GDA0002480617720000031
d.通过PID控制算法，对输出扭矩进行控制，PID算法如下：
Figure GDA0002480617720000032
其中，kp为比例系数，取值为0.3；ki为积分系数，取值为0.1；kd为微分系数，取值为0.2；
e.对控制采样序号加1，即k＝k+1；
f.重复从a步骤开始，如果ek小于或等于0.5N*m，则PID收敛后，得到当前时刻的车轮的扭矩为Ti。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，采用无人驾驶汽车需要配备的激光雷达等传感器来估计车速，克服了传统传统方法在低速时无法准确估计车速的弱点，从而能达到更好地启动控制效果，减小加速时间，提高整车的动力性。
附图说明
图1为轮胎滑移情况与其驱动能力的关系曲线。
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
具体实施例
一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，步骤如下：
(1)首先通过车辆的轮式编码器(国产、HKT30-301)获得车辆的速度数据vwheel，通过车载IMU惯性测量单元(深圳维特智能、HWT901B)获得车辆的加速度数据aimu和车辆的角速度数据wimu；
(2)激光雷达里程计模块(Velodyne、VLP-16)通过标准ICP算法对激光雷达传感器获得的三维点云数据进行运动位姿估计，从而获得激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据；其中ICP算法流程如下：首先对激光雷达获取的前后连续两个激光雷达采样时刻的三维点云数据进行误差计算(现有的点云匹配及误差计算技术)，然后采用最小二乘法进行迭代优化，优化目标是误差最小，优化变量是位姿数据，当迭代次数超过30次或者误差小于0.05m，则优化结束，获得优化后的位姿数据；
(3)将步骤(2)得到的激光雷达位姿数据通过外参数据(外参数据通过人工标定取得，人工标定就是人工操用激光测距仪(Bosch/博世，GLM30)进行激光雷达与车辆质心的距离及尺寸测量和标定)进行激光雷达与车辆质心的齐次坐标变换，变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，即得到车辆的位置数据xlidar，ylidar，zlidar，航向角数据θyaw，俯仰角数据θpitch，横滚角数据θroll；通过外参数据将激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，具体过程如下：
a.首先将外参标定数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标变换矩阵Tvehicle_lidar；
b.将激光雷达得到的位姿数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标位姿矩阵Tlidar；
c.计算得到车辆坐标系下的齐次坐标位姿矩阵Tvehicle＝Tvehicle_lidar*Tlidar；
d.通过齐次坐标逆变换方法将Tvehicle表示为车辆坐标系下的位置数据xlidar，ylidar，Zlidar，航向角数据θyaw，俯仰角数据θpitch，横滚角数据θroll；
(4)将步骤(1)得到的数据vwheel、aimu和wimu与步骤(3)得到的数据xlidar，ylidar，zlidar，θyaw，θpitch和θroll，通过现有的ROS(Robot Operating System)软件包下的卡尔曼滤波模块进行数据融合，得到车辆的纵向速度vx和车辆的纵向加速度ax以及车辆的横摆角速度ω；
(5)建立车轮的动力学方程
Figure GDA0002480617720000041
其中ω为车辆的横摆角速度，vx为车辆的纵向速度，ax为车辆的纵向加速度，R为车轮半径，J为车轮的转动惯量，由轮胎参数获得；其中Fz为车轮垂向力，由车轮垂向力传感器获得；μ为附着系数，由查表获得；T为驱动电机输出到车轮的扭矩；λ为车辆的滑移率；
Figure GDA0002480617720000042
表示横摆角速度的变化率，是车辆的横摆角速度的导数；
Figure GDA0002480617720000043
表示车辆的滑移率的变化率，是车辆的滑移率的导数；
(6)根据步骤(5)建立的车轮动力学方程，通过PID控制方法，控制驱动电机输出到车轮的扭矩T，使得车辆的滑移率保持在预设最佳值附近。取车辆的滑移率＝0.25时，驱动能力最大，具体过程为：
a.控制量为驱动电机输出到车轮的扭矩T，控制前，车轮的扭矩为
Figure GDA0002480617720000044
其中控制初始化为
Figure GDA0002480617720000045
b.根据步骤(5)的动力学方程，计算得到滑移率λ＝0.25时的驱动电机输出到车轮的目标扭矩Ttarget；
c.计算扭矩误差，
Figure GDA0002480617720000046
d.通过PID控制算法，对输出扭矩进行控制，PID算法如下：
Figure GDA0002480617720000051
其中，kp为比例系数，取值为0.3；ki为积分系数，取值为0.1；kd为微分系数，取值为0.2；
e.对控制采样序号加1，即k＝k+1；
f.重复从a步骤开始，如果ek小于或等于0.5N*m，则PID收敛后，得到当前时刻的车轮的扭矩为Ti。
通常车轮在打滑时会失去驱动能力。图1给出轮胎滑移情况与其驱动能力的关系曲线，其横坐标为滑移率，由如下公式：
Figure GDA0002480617720000052
车辆猛启动时，轮胎会产生滑转，这对于启动时是不利的，从图1可以看出，在滑移率较小的时候，轮胎的的驱动能力是随着滑移率升高而升高，滑移率到达25％驱动能力最大，但是当轮胎滑移率再增大时，驱动能力反而减少，当轮胎急剧打滑时，我们的轮胎便工作在这个区域。驱动能力的减小，会使得加速时间变长，影响汽车的动力性。车轮的动力学过程可用如下方程表达：
Figure GDA0002480617720000053
Fx＝μ(λ)Fz
其中T为驱动电机输出到车轮的扭矩(为我们可以控制的输入)，R为车轮半径，Fx为车轮纵向驱动力，J为车轮的转动惯量，Fz为车轮垂向力，μ为附着系数，最终，最终车轮的动力学过程如下表达式所示：
Figure GDA0002480617720000054
为一个单输入单输出的非线性系统，可以使用各种控制方法，来控制λ使得其不超过限定值。
上述说明并非对本发明的限制，本发明也并不限于上述举例。本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内，做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，其特征在于步骤如下：
（1）首先通过车辆的轮式编码器获得车辆的速度数据
Figure 925059DEST_PATH_IMAGE001
，通过车载IMU惯性测量单元获得车辆的加速度数据
Figure 851558DEST_PATH_IMAGE002
和车辆的角速度数据
Figure 776789DEST_PATH_IMAGE003
；
（2）激光雷达里程计模块通过标准ICP算法对激光雷达传感器获得的三维点云数据进行运动位姿估计，从而获得激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据；
（3）将步骤（2）得到的激光雷达位姿数据通过外参数据进行激光雷达与车辆质心的齐次坐标变换，变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，即得到车辆的位置数据
Figure 63414DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 390490DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 222311DEST_PATH_IMAGE006
，航向角数据
Figure 634837DEST_PATH_IMAGE007
，俯仰角数据
Figure 725153DEST_PATH_IMAGE008
，横滚角数据
Figure 906736DEST_PATH_IMAGE009
；
（4）将步骤（1）得到的数据
Figure 175037DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 809281DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 437708DEST_PATH_IMAGE003
与步骤（3）得到的数据
Figure 739377DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 175650DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 297190DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 729308DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 885483DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 495587DEST_PATH_IMAGE009
，通过ROS软件包下的卡尔曼滤波模块进行数据融合，得到车辆的纵向速度
Figure 104423DEST_PATH_IMAGE010
和车辆的纵向加速度
Figure 12336DEST_PATH_IMAGE011
以及车辆的横摆角速度
Figure 85334DEST_PATH_IMAGE012
；
（5）建立车轮的动力学方程
Figure 53290DEST_PATH_IMAGE013
，
其中
Figure 962471DEST_PATH_IMAGE012
为车辆的横摆角速度，
Figure 674075DEST_PATH_IMAGE010
为车辆的纵向速度，
Figure 601580DEST_PATH_IMAGE011
为车辆的纵向加速度， R为车轮半径，J为车轮的转动惯量，由轮胎参数获得；其中
Figure 740437DEST_PATH_IMAGE014
为车轮垂向力，由车轮垂向力传感器获得；
Figure 136915DEST_PATH_IMAGE015
为附着系数，由查表获得；T为驱动电机输出到车轮的扭矩；
Figure 652210DEST_PATH_IMAGE016
为车辆的滑移率；
Figure 371904DEST_PATH_IMAGE017
表示横摆角速度的变化率，是车辆的横摆角速度的导数；
Figure 743980DEST_PATH_IMAGE018
表示车辆的滑移率的变化率，是车辆的滑移率的导数；
（6）根据步骤（5）建立的车轮动力学方程，通过PID控制方法，控制驱动电机输出到车轮的扭矩T，使得车辆的滑移率保持在预设最佳值附近。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，其特征在于步骤（2）中ICP算法流程具体如下：首先对激光雷达获取的前后连续两个激光雷达采样时刻的三维点云数据进行误差计算，然后采用最小二乘法进行迭代优化，优化目标是误差最小，优化变量是位姿数据，当迭代次数超过30次或者误差小于0.05m，则优化结束，获得优化后的位姿数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，其特征在于步骤（3）中通过外参数据将激光雷达相对于车辆启动时刻的位姿数据变换到车辆质心相对于车辆启动时刻的位姿数据，具体过程如下：
a.首先将外参标定数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标变换矩阵
Figure 814704DEST_PATH_IMAGE019
；
b.将激光雷达得到的位姿数据，通过齐次坐标变换方法表示成齐次坐标位姿矩阵
Figure 678230DEST_PATH_IMAGE020
；
c.计算得到车辆坐标系下的齐次坐标位姿矩阵
Figure 518010DEST_PATH_IMAGE021
；
d.通过齐次坐标逆变换方法将
Figure 60987DEST_PATH_IMAGE022
表示为车辆坐标系下的位置数据
Figure 619007DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 23575DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 717861DEST_PATH_IMAGE025
，航向角数据
Figure 697319DEST_PATH_IMAGE026
，俯仰角数据
Figure 477056DEST_PATH_IMAGE027
，横滚角数据
Figure 685314DEST_PATH_IMAGE028
。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，其特征在于：步骤（6）中车辆的滑移率的预设最佳值为0.25。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达车速估计的车辆启动控制方法，其特征在于步骤（6）具体过程为：
a．控制量为驱动电机输出到车轮的扭矩T，控制前，车轮的扭矩为
Figure 499687DEST_PATH_IMAGE029
，其中控制初始化为
Figure 384466DEST_PATH_IMAGE030
；
b．根据步骤（5）的动力学方程，计算得到滑移率
Figure 651499DEST_PATH_IMAGE031
时的驱动电机输出到车轮的目标扭矩
Figure 663449DEST_PATH_IMAGE032
；
c．计算扭矩误差，
Figure 332328DEST_PATH_IMAGE033
；
d．通过PID控制算法，对输出扭矩进行控制，PID算法如下：
Figure 325691DEST_PATH_IMAGE034
，其中，
Figure 142338DEST_PATH_IMAGE035
为比例系数，取值为0.3；
Figure 879349DEST_PATH_IMAGE036
为积分系数，取值为0.1；
Figure 236292DEST_PATH_IMAGE037
为微分系数，取值为0.2；
e．对控制采样序号加1，即
Figure 666136DEST_PATH_IMAGE038
；
f. 重复从a步骤开始，如果ek小于或等于0.5N*m，则PID收敛后，得到当前时刻的车轮的扭矩为
Figure 970079DEST_PATH_IMAGE039
。
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