CN112706783A - 一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，包括：获取自动驾驶汽车的目标速度作为自动驾驶纵向控制输入，将自动驾驶汽车正向运动的运动状态由高到底分为怠速状态、加速状态、匀速状态、滑行状态和制动状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，当自动驾驶汽车的速度跟踪误差超过其所处运动状态的速度跟踪误差阈值，自动驾驶汽车进行运动状态跃迁，控制自动驾驶汽车速度的执行器根据运动状态和速度跟踪误差输出控制指令。本发明在纵向控制中增加匀速、滑行状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，执行器基于消除速度跟踪误差输出控制指令，降低了因加速、制动频繁控制模式切换产生的纵向“抖振”。

Description

一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体是涉及一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法。

背景技术

目前，针对自动驾驶汽车的纵向控制主要采用实际车速与目标的差值进行误差修正控制，当实际车速高于目标车速时进行制动，实际车速低于目标时则采用加速控制。当实际车速与目标车速误差较小时，会出现因加减速控制频繁切换导致的“抖振”问题，恶化驾乘舒适性。现有技术采用重合带、滑膜面、优化控制等方法缓解频繁控制模式切换带来的不舒适感，但未充分利用发动机倒拖、滑动阻力减速，对车辆燃油经济性与鲁棒性带来的提升有限。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，避免纵向控制中的加减速频繁切换。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，包括：

获取自动驾驶汽车的目标速度作为自动驾驶纵向控制输入；

将自动驾驶汽车正向运动的运动状态由高到底分为怠速状态、加速状态、匀速状态、滑行状态和制动状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，当自动驾驶汽车的速度跟踪误差超过其所处运动状态的速度跟踪误差阈值，自动驾驶汽车进行运动状态跃迁；

控制自动驾驶汽车速度的执行器根据运动状态和速度跟踪误差输出控制指令。

可选的，当自动驾驶汽车的运动状态保持：

当自动驾驶汽车的运动状态跃迁：

或者

其中，e_v为速度跟踪误差，s_i为本状态，s_i-1、s_i+1分别紧邻本状态的低状态与高状态，

为在车速为v下对应本状态向高状态跃迁的速度跟踪误差阈值，

为在车速为v下对应本状态向低状态跃迁的速度跟踪误差阈值。

可选的，当自动驾驶汽车的运动状态保持怠速状态：

0<e_v<e_{v_ia}(v)；

e_{v_ia}(v)＝a_ia1v+a_ia2；

其中，e_{v_ia}(v)为在车速为v下车辆由怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值，a_ia1和a_ia2为怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值关于车速的一次型系数。

可选的，当自动驾驶汽车的运动状态保持加速状态、匀速状态、滑行状态或制动状态：

其中，

和

为速度跟踪误差阈值关于车速的二次型系数。

可选的，速度跟踪误差为：

e_v＝v_des-v_real；

其中，v_des为目标速度，v_real为实际速度。

可选的，控制自动驾驶汽车速度的执行器包括节气门和主缸，执行器控制量基于消除速度跟踪误差计算得到。

可选的，不同运动状态纵向运动控制下节气门开度k_t和主缸压力P_mc的计算公式为：

其中：kp_t、ki_t、kd_t分别为节气门开度的比例、积分、微分控制参数，kp_mc、ki_mc、kd_mc分别为主缸压力的比例、积分、微分控制参数，k_tm和P_mcm分别为上一运动状态的节气门和主缸压力控制值。

本发明提供一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法包括：获取自动驾驶汽车的目标速度作为自动驾驶纵向控制输入；将自动驾驶汽车正向运动的运动状态由高到底分为怠速状态、加速状态、匀速状态、滑行状态和制动状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，当自动驾驶汽车的速度跟踪误差超过其所处运动状态的速度跟踪误差阈值，自动驾驶汽车进行运动状态跃迁；控制自动驾驶汽车速度的执行器根据运动状态和速度跟踪误差输出控制指令。本发明在纵向控制中增加匀速、滑行状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，结合多项式拟合得到状态切换阈值曲线，预测车辆的运动状态，最后根据预测状态与速度跟踪误差控制自动驾驶汽车速度的执行器输出控制指令，降低了因加速、制动频繁控制模式切换产生的纵向“抖振”，提升乘坐舒适性，此外，充分利用发动机制动，增加车辆的可控性与经济性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明的车辆纵向运动一级状态判断图；

图2为本发明中状态切换流程图；

图3为本发明中一级运动状态切换控制示意图；

图4为本发明中基于状态的二级运动控制示意图；

图5为本发明中纵向运动控制二级状态切换判据；

图6为本发明中倒车控制二级状态切换判据。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

图1为本发明的车辆纵向运动一级状态判断图，图2为本发明中状态切换流程图，图3为本发明中一级运动状态切换控制示意图，图4为本发明中基于状态的二级运动控制示意图，图5为本发明中纵向运动控制二级状态切换判据，图6为本发明中倒车控制二级状态切换判据，如图1-图6所示，基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法包括：获取自动驾驶汽车的目标速度作为自动驾驶纵向控制输入；将自动驾驶汽车正向运动的运动状态由高到底分为怠速状态、加速状态、匀速状态、滑行状态和制动状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，当自动驾驶汽车的速度跟踪误差超过其所处运动状态的速度跟踪误差阈值，自动驾驶汽车进行运动状态跃迁；控制自动驾驶汽车速度的执行器根据运动状态和速度跟踪误差输出控制指令。

本发明分级建立了车辆运动状态，自动驾驶汽车纵向控制存在驻车、停车、正向运动、倒车4项一级运动状态，各一级运动状态由档位、车速与制动器信号确定，具体可表示为：

	档位	车速为0	油门信号	制动信号	电子手刹
						驻车	P	1	0	0	1
停车	N/D/R	1	0	1	0
						倒车	R	0	0/1	1/0	0
正向行驶	D	0	0/1	1/0	0

其中，P为驻车档，N为空挡，D为前进档，R为倒档；1表示“是”，0表示“非”。当档位为驻车档，车速为0，没有制动、油门信号，电子手刹使能时，车辆处于驻车一级运动状态。

结合图1所示，获取车辆速度，速度与车辆朝向一致且不为0km/h，车辆属于正向运动状态；速度与车辆朝向相反且不为0km/h，车辆属于倒车状态。速度为0km/h时，车辆处于P档时，车辆属于驻车状态；车辆处于N档时驻车状态；而车辆处于D/R档时，制动信号＝1时，车辆处于停车(待启动)状态；

如图2所示，车辆进行运动状态控制切换，默认初始状态为驻车状态，根据控制档位进入停车状态，再进入正向行驶和倒车状态，最后控制节气门开度与制动主缸压力控制车辆运动。自动驾驶汽车执行器的控制指令包括：节气门开度、制动主缸压力、档位、电子手刹。其中，节气门开度与制动主缸压力为根据目标车速控制车辆正反向运动，档位与电子手刹根据驾驶意图切换一级运动状态。

如图3所示，在一级运动状态控制中，车辆起动后，默认初始状态为驻车状态，假设自动驾驶汽车获取正向运动指令并得到了目标速度参考量，执行器通过控制档位由P档进入N档，车辆进入停车状态；进而完成N档到D档后，并关闭电子手刹，车辆进入待启动状态；通过释放电子刹车，车辆开始按照档位正向运动。当进入正向运动一级状态后，必须通过制动二级状态，将车速降为0Km/h，才能进入停车一级运动状态，车辆状态返回至在一级状态间跃迁。

自动驾驶汽车正向运动存在怠速、加速、匀速、滑行、制动5个二级运动状态，并基于状态通过消除速度跟踪误差完成纵向跟踪控制。当自动驾驶汽车的运动状态保持：

当自动驾驶汽车的运动状态跃迁：

或者

其中，e_v为速度跟踪误差，s_i为本状态，s_i-1、s_i+1分别紧邻本状态的低状态与高状态。

为在车速为v下对应本状态向高状态跃迁的速度跟踪误差阈值，

为在车速为v下对应本状态向低状态跃迁的速度跟踪误差阈值。

具体如图5所示，获取实时车辆速度和速度跟踪误差，车速大于等于0km/h且小于怠速最大车速(6.112km/h)，实时车速对应的速度跟踪误差小于怠速/加速跃迁限值，车辆处于怠速状态：

0<e_v<e_{v_ia}(v)；

e_{v_ia}(v)＝a_ia1v+a_ia2；

其中，e_{v_ia}(v)为在车速为v下车辆由怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值，a_ia1和a_ia2为怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值关于车速的一次型系数。

车速大于等于0km/h且小于怠速最大车速(6.112km/h)，当e_v>e_{v_ia}(v)，车辆从怠速状态跃迁到加速状态，当e_v<0，车辆从怠速状态跃迁到制动(减速)状态。

如图5所示，车速怠速最大车速(6.112km/h)，车辆可能处于加速、匀速、滑行或制动状态，根据前一时刻状态以及当前时刻实际车速与速度跟踪误差处于实际车速与速度跟踪误差切换判据图谱的位置判断车辆状态。当自动驾驶汽车的运动状态保持加速状态、匀速状态、滑行状态或制动状态：

其中，

和

为速度跟踪误差阈值关于车速的二次型系数。

假设本车k时刻处匀速状态，车速为50km/h，当此时速度跟踪误差小于e_{v_ka}且大于e_{v_kg}时，车辆维持原状态。

e_{v_ka}＝a_ka1v²+a_ka2v²+a_ka3

e_{v_kg}＝a_kg1v²+a_kg2v²+a_kg3

其中，e_{v_ka}为车速为v时车辆由匀速状态跃迁到加速状态的临界值，a_ka1、a_ka2、a_ka3为速度跟踪误差关于实际车速的二次型系数，e_{v_kg}为车速为v时车辆由匀速状态跃迁到滑行状态的临界值，a_kg1、a_kg2、a_kg3为速度跟踪误差关于实际车速的二次型系数。速度跟踪误差为：

e_v＝v_des-v_real；

其中，v_des为目标速度，v_real为实际速度。

在不同二级运动状态中，控制自动驾驶汽车速度的执行器包括节气门和主缸，执行器控制量基于消除速度跟踪误差计算得到。不同运动状态下节气门开度k_t和主缸压力P_mc的计算公式为：

其中：kp_t、ki_t、kd_t分别为节气门开度的比例、积分、微分控制参数，kp_mc、ki_mc、kd_mc分别为主缸压力的比例、积分、微分控制参数，k_tm和P_mcm分别为上一运动状态的节气门和主缸压力控制值。

假设本车k时刻处匀速状态，车速为50km/h，当此时速度跟踪误差大于e_{v_ka}车辆由匀速状态跃迁到加速状态。

车辆执行器输出指令为：

假设本车k时刻处匀速状态，车速为50km/h，当此时速度跟踪误差小于e_{v_kg}车辆由匀速状态跃迁到滑行状态。

车辆输出指令为：

自动驾驶汽车倒车存在怠速、加速、减速3个二级运动状态，各状态判断具体为：获取车辆速度，车速小于等于0km/h且大于怠速最大车速(-6.12km/h)，同时速度跟踪误差大于怠速/加速跃迁限值，车辆处于怠速状态；如果速度跟踪误差小于怠速/加速跃迁限值，车辆处于倒车加速状态。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (7)

1.一种基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，包括：

获取自动驾驶汽车的目标速度作为自动驾驶纵向控制输入；

将自动驾驶汽车正向运动的运动状态由高到底分为怠速状态、加速状态、匀速状态、滑行状态和制动状态，根据目标速度和实际速度计算速度跟踪误差，当自动驾驶汽车的速度跟踪误差超过其所处运动状态的速度跟踪误差阈值，自动驾驶汽车进行运动状态跃迁；

控制自动驾驶汽车速度的执行器根据运动状态和速度跟踪误差输出控制指令。

2.根据权利要求1所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，当自动驾驶汽车的运动状态保持：

当自动驾驶汽车的运动状态跃迁：

或者

其中，e_v为速度跟踪误差，s_i为本状态，s_i-1、s_i+1分别紧邻本状态的低状态与高状态，

为在车速为v下对应本状态向高状态跃迁的速度跟踪误差阈值，

为在车速为v下对应本状态向低状态跃迁的速度跟踪误差阈值。

3.根据权利要求2所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，当自动驾驶汽车的运动状态保持怠速状态：

0＜e_v＜e_{v_ia}(v)；

e_{v_ia}(v)＝a_ia1v+a_ia2；

其中，e_{v_ia}(v)为在车速为v下车辆由怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值，a_ia1和a_ia2为怠速状态跃迁到加速状态的速度跟踪误差阈值关于车速的一次型系数。

4.根据权利要求3所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，当自动驾驶汽车的运动状态保持加速状态、匀速状态、滑行状态或制动状态：

其中，

和

为速度跟踪误差阈值关于车速的二次型系数。

5.根据权利要求2所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，速度跟踪误差为：

e_v＝v_des-v_real；

其中，v_des为目标速度，v_real为实际速度。

6.根据权利要求1所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，控制自动驾驶汽车速度的执行器包括节气门和主缸，执行器控制量基于消除速度跟踪误差计算得到。

7.根据权利要求6所述的基于状态流的自动驾驶汽车纵向速度控制方法，其特征在于，不同运动状态纵向运动控制下节气门开度k_t和主缸压力P_mc的计算公式为：

其中：kp_t、ki_t、kd_t分别为节气门开度的比例、积分、微分控制参数，kp_mc、ki_mc、kd_mc分别为主缸压力的比例、积分、微分控制参数，k_tm和P_mcm分别为上一运动状态的节气门和主缸压力控制值。

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