CN111216713A - 一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，涉及一种车辆速度控制方法。控制方法的被控制对象包括自动驾驶车辆、模型预测控制算法及PID控制器，模型预测控制算法在预测时域内通过预测模型递推所述自动驾驶车辆状态，模型预测控制算法的性能指标包括车辆行驶距离、车速、车辆行驶轨迹曲率和车辆转向横摆率，设计纵向加速度的模型预测控制器，通过优化求取期望纵向加速度，进而通过PID控制器控制车辆加速度跟踪此期望纵向加速度，实现车辆速度控制。根据车辆前方道路的曲率信息，采用预瞄方式控制车辆速度，减小车辆转向时的横向加速度，提高自动驾驶车辆转向的舒适性和安全性。

Description

一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法
技术领域
本发明涉及一种车辆速度控制方法，尤其是一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，属于车辆自动驾驶控制领域。
背景技术
当前，自动驾驶车辆行驶路径、车速规划一般按照道路曲线及交通法规宏观规划，如在高速行驶工况中，按照道路限速规划控制车速。当车辆高速行驶且前方道路存在较大曲率时，会导致两种转向时舒适性和安全性较差的控制结果，一种是不考虑车辆横向动态，造成车辆横向加速度、横摆率较大，另一种是车辆在弯路前以较大减速度减速，会造成纵向加速度较大波动，降低乘坐舒适性。
针对此问题，亟需一种以提高自动驾驶车辆转向舒适性和安全性为目标的车速预瞄控制方法，综合车辆位置、车速、横摆率、轨迹曲率和纵向加向速度、横摆率变化率，构建全新的车辆转向运动学模型，利用预瞄时间段内的道路曲率信息，优化车辆纵向加速度，实车车速预瞄控制，以实现车辆进入弯道行驶前提前减速，在减小横向加速度的同时，实现车速平滑控制，以较大的提升自动驾驶车辆的乘坐舒适性和行驶安全性。
发明内容
为解决背景技术存在的问题，本发明提供一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，根据车辆前方道路的曲率信息，采用预瞄方式控制车辆速度，减小车辆转向时的横向加速度，提高自动驾驶车辆转向的舒适性和安全性。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，所述控制方法的被控制对象包括自动驾驶车辆、模型预测控制算法及PID控制器，并包括以下步骤：
所述模型预测控制算法在预测时域内通过预测模型递推所述自动驾驶车辆状态，预测模型如公式(1)所示，
Figure BDA0002385781460000021
模型状态为x＝[s,v,ρ,γ]T，其中，s为车辆行驶距离，v为车速，ρ为车辆行驶轨迹曲率，γ为车辆横摆率，模型的控制输入为
Figure BDA0002385781460000022
其中，axu为车辆纵向加速度，
Figure BDA0002385781460000023
为车辆转向时横摆率导数，
模型预测控制算法的性能指标如公式(2)所示，
Figure BDA0002385781460000024
其中，se为车辆预瞄时长内行驶距离，ve为自动驾驶车辆规划层输出的期望车速，ρe为自动驾驶车辆行驶道路的曲率，γe为车辆转向时的期望横摆率，ay为车辆转向时的横向加速度，
公式(2)中的预瞄时长内的道路ρe由车辆行驶距离与道路曲率的数据表格查表、线性插值计算，插值方法如公式(3)所示，
Figure BDA0002385781460000025
其中，k为预瞄时长内的采样点，(sl,ρl)、(su,ρu)为车辆行驶距离与道路曲率的数据表格中的数据，ρl为位置sl处的曲率，ρu为位置su处的曲率，由当前车辆行驶位置s确定，确定条件为sl≤s≤su，
公式(2)中的期望车速ve由计算方式如公式(4)所示，
Figure BDA0002385781460000031
其中，v0为上层规划的车辆速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度，
根据公式(3)和公式(4)计算车辆的期望横摆率，如公式(5)所示，
γe(k)＝ve(k)ρe(k) (5)
公式(2)中axu为纵向加速度按公式(6)限制优化，
-amax≤axu(k)≤amax (6)
设计纵向加速度的模型预测控制器如公式(7)所示，
Figure BDA0002385781460000032
通过公式(7)优化求取期望纵向加速度axu，进而通过所述PID控制器控制车辆加速度跟踪此期望纵向加速度axu实现车辆速度控制。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：在本发明的模型预测控制算法框架下，建立了以车辆位置、车速、横摆率和轨迹曲率为状态，以纵向加向速度、横摆率变化率为控制量的全新运动学模型，用于在预瞄控制中预测车辆状态，以减小车辆横向加速度，提高车辆转向舒适性、安全性为目标，构建了车辆速度预瞄控制指标，利用自动驾驶车辆前方道路曲率信息已知的特点，通过优化方法计算车辆纵向加速度，当前方道路有较大曲率且车速过高时，通过提前减速，实现车辆速度预瞄控制。
附图说明
图1是本发明的自动驾驶车辆速度预瞄控制方法的方框图；
图2是具体实施方式的仿真测试中车辆期望行驶轨迹示意图；
图3是具体实施方式的仿真测试中调整预瞄时长的行驶轨迹及转向角的对照图；
图4是具体实施方式的仿真测试中调整预瞄时长的速度及侧偏角的对照图；
图5是具体实施方式的仿真测试中调整预瞄时长的纵向加速度及横向及速度的对照图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
本发明公开了一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，包括以下步骤：
参照图1所示方框图，分别为被控制对象，即自动驾驶车辆101、模型预测控制算法102及PID控制器104(速度控制器)，
模型预测控制算法102在预测时域(速度预瞄控制的预瞄时长)内通过预测模型递推自动驾驶车辆101状态，预测模型如公式(1)所示，
Figure BDA0002385781460000041
模型状态为x＝[s,v,ρ,γ]T，其中，s为车辆行驶距离，v为车速，ρ为车辆行驶轨迹曲率，γ为车辆横摆率，模型的控制输入为
Figure BDA0002385781460000051
其中，axu为车辆纵向加速度，
Figure BDA0002385781460000052
为车辆转向时横摆率导数，
模型预测控制算法102性能指标包括车辆行驶距离、车速、车辆行驶轨迹曲率和车辆转向横摆率，如公式(2)所示，
Figure BDA0002385781460000053
其中，se为车辆预瞄时长内行驶距离，ve为自动驾驶车辆规划层输出的期望车速，ρe为自动驾驶车辆行驶道路的曲率，γe为车辆转向时的期望横摆率，ay为车辆转向时的横向加速度，
公式(2)中的预瞄时长内的道路ρe由车辆行驶距离与道路曲率的数据表格查表、线性插值计算，插值方法如公式(3)所示，
Figure BDA0002385781460000054
其中，k为预瞄时长内的采样点，(sl,ρl)、(su,ρu)为车辆行驶距离与道路曲率的数据表格中的数据，ρl为位置sl处的曲率，ρu为位置su处的曲率，由当前车辆行驶位置s确定，确定条件为sl≤s≤su，
考虑到在自动驾驶车辆101转向时，横向加速度与车速的数学关系，为了限制转向时的横向加速度，使车辆动态处于线性状态，公式(2)中的期望车速ve由计算方式如公式(4)所示，
Figure BDA0002385781460000055
其中，v0为上层规划的车辆速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度，
根据公式(3)和公式(4)即可计算车辆的期望横摆率，如公式(5)所示，
γe(k)＝ve(k)ρe(k) (5)
公式(2)中axu为纵向加速度，也是优化变量，为了提高车辆行驶舒适性，按公式(6)限制纵向加速度，防止纵向加速度过大引起车辆舒适性降低，
-amax≤axu(k)≤amax (6)
根据上述分析，设计纵向加速度的模型预测控制器如公式(7)所示，
Figure BDA0002385781460000061
通过公式(7)优化求取期望纵向加速度axu，进而通过PID控制器104控制车辆加速度跟踪此期望纵向加速度axu实现车辆速度控制；
为验证所设计的模型预测控制算法102，基于一种高精度多体车辆动力学仿真软件veDYNA仿真自动驾驶车辆101，仿真测试中车辆期望行驶轨迹参照图2所示U形轨迹，包括两段直行道路和一段半圆道路，直行道路的长度为120m，半圆道路的半径为40m，即曲率为0.025m-1，道路各点位置与曲率的对应关系存储在控制器中，形成车辆行驶距离与道路曲率的数据表格，用于预测控制器调用、插值，在预瞄时长内获取道路曲率信息103。
在速度预瞄控制测试中，设置预瞄时长分别为0.5s、1s、3s、5s，并对比未加入此模型预测控制算法102的控制结果，其中期望车辆速度设置为70km/h，参照图3所示不同预瞄时长的车辆的行驶轨迹与车辆方向盘的转向角，从行驶轨迹中看出，不加入此模型预测控制算法102时，车辆不能跟踪期望行驶道路(图中NoControl曲线所示)，而加入此模型预测控制算法102时，不同预瞄时长均可保证车辆跟踪期望行驶道路。
参照图4所示车辆的速度及侧偏角对比，以及参照图5所示车辆的纵向加速度及横向加速度对比，从中看出预瞄时长越长，车辆越早减速，车辆在转向时，最小的速度越大，侧偏角越小，横向加速度越小，表明车辆舒适性越好。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的装体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同条件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，其特征在于：所述控制方法的被控制对象包括自动驾驶车辆(101)、模型预测控制算法(102)及PID控制器(104)，并包括以下步骤：
所述模型预测控制算法(102)在预测时域内通过预测模型递推所述自动驾驶车辆(101)状态，预测模型如公式(1)所示，
Figure FDA0002385781450000011
模型状态为x＝[s,v,ρ,γ]T，其中，s为车辆行驶距离，v为车速，ρ为车辆行驶轨迹曲率，γ为车辆横摆率，模型的控制输入为
Figure FDA0002385781450000012
其中，axu为车辆纵向加速度，
Figure FDA0002385781450000013
为车辆转向时横摆率导数，
模型预测控制算法(102)的性能指标如公式(2)所示，
Figure FDA0002385781450000014
其中，se为车辆预瞄时长内行驶距离，ve为自动驾驶车辆规划层输出的期望车速，ρe为自动驾驶车辆行驶道路的曲率，γe为车辆转向时的期望横摆率，ay为车辆转向时的横向加速度，
公式(2)中的预瞄时长内的道路ρe由车辆行驶距离与道路曲率的数据表格查表、线性插值计算，插值方法如公式(3)所示，
Figure FDA0002385781450000015
其中，k为预瞄时长内的采样点，(sl,ρl)、(su,ρu)为车辆行驶距离与道路曲率的数据表格中的数据，ρl为位置sl处的曲率，ρu为位置su处的曲率，由当前车辆行驶位置s确定，确定条件为sl≤s≤su，
公式(2)中的期望车速ve由计算方式如公式(4)所示，
Figure FDA0002385781450000021
其中，v0为上层规划的车辆速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度，
根据公式(3)和公式(4)计算车辆的期望横摆率，如公式(5)所示，
γe(k)＝ve(k)ρe(k) (5)
公式(2)中axu为纵向加速度按公式(6)限制优化，
-amax≤axu(k)≤amax (6)
设计纵向加速度的模型预测控制器如公式(7)所示，
Figure FDA0002385781450000022
通过公式(7)优化求取期望纵向加速度axu，进而通过所述PID控制器(104)控制车辆加速度跟踪此期望纵向加速度axu实现车辆速度控制。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，其特征在于：所述模型预测控制算法(102)的预测时域为速度预瞄控制的预瞄时长。
3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，其特征在于：所述模型预测控制算法(102)的性能指标包括车辆行驶距离、车速、车辆行驶轨迹曲率和车辆转向横摆率。
4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，其特征在于：为验证所述模型预测控制算法(102)，基于一种高精度多体车辆动力学仿真软件veDYNA仿真自动驾驶车辆(101)，仿真测试中车辆期望行驶轨迹为U形轨迹，包括两段直行道路和一段半圆道路，道路各点位置与曲率的对应关系存储在控制器中，形成车辆行驶距离与道路曲率的数据表格，用于预测控制器调用、插值，在预瞄时长内获取道路曲率信息(103)。
5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶车辆速度预瞄控制方法，其特征在于：所述直行道路的长度为120m，所述半圆道路的半径为40m，即曲率为0.025m-1。
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