CN112757914A - 一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，包括规划模块、控制模块和定位模块，包括如下步骤：S1：由规划模块输出规划加速度、规划速度，根据规划加速度、规划速度、矿车当前速度计算目标加速度；S2：根据定位模块输出的位姿信息计算坡道俯仰角；S3：控制模块计算车辆阻力，并根据牛顿第二定律计算目标牵引力；S4：根据目标牵引力F，结合车速信息，对电机外特性曲线/发电机外特性曲线进行查表，计算获得车辆油门/电制动控制指令。其优点在于，控制指令更加精确，鲁棒性强，能够很好的适应各种复杂工况。

Description

一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法

技术领域

本发明涉及一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，特别涉及一种利用电机外特性曲线计算控制量的无人驾驶矿车速度跟随控制方法。

背景技术

矿用卡车(以下简称矿车)是在露天矿山为完成岩石土方剥离与矿石运输任务而使用的一种重型自卸车，其工作特点为运程短、承载重，常用大型电铲或液压铲进行装载，往返于采掘点和卸矿点。

电驱动矿车的驱动系统一般为发动机+发电机+驱动电机+制动电阻的串联动力系统，且同时具备了电制动和机械制动两种制动方式。机械制动和普通常用车的制动方式相似，是利用刹车盘进行制动。电制动的原理和制动能量回收的原理类似，只是回收的电能由制动电阻消耗。由于矿车的重量大，如果在较高速度下使用机械制动，会极大较少刹车盘的寿命，因此机械制动只在电制动失效或需要紧急制动的情况下使用。在工作中，司机一般只使用电制动进行车速的控制。

由于矿车重量大、动力系统非线性强，运行工况复杂，现有的技术方案通常直接将纵向控制算法计算出的控制量，简单线性地转换成目标油门控制量及电制动控制量，准确度较低、适应性较差。因此，需要提供一种更加准确的方式将目标加速度指令转换到目标油门控制量/电制动控制量。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种利用矿车驱动电机外特性曲线计算无人驾驶矿车速度跟随控制方法，以达到矿车更精准的速度控制及适应更多的行驶工况。其技术方案为，

一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，包括规划模块、控制模块和定位模块，包括如下步骤：

S1：由规划模块输出规划加速度、规划速度，根据规划加速度、规划速度、矿车当前速度计算目标加速度；

S2：根据定位模块输出的位姿信息计算坡道俯仰角；

S3：控制模块计算车辆阻力，并根据牛顿第二定律计算目标牵引力；

S4：根据目标牵引力F，结合车速信息，对电机外特性曲线/发电机外特性曲线进行查表，计算获得车辆油门/电制动控制指令。

进一步的，所述S1中，根据规划速度和当前速度作差，获得速度误差，将速度误差及其变化率输入至模糊控制器中，经过模糊化、知识库、推理、解模糊获得PID控制器的控制参数，通过加速度闭环PID控制器获得目标反馈加速度，最后与规划加速度相加获得目标加速度a_ref，计算公式如下，

a_{ref_fb}＝k_pe_v+k_i∫e_v+k_dΔe_v

其中：a_{ref_fb}为目标反馈加速度，e_v为速度误差。

进一步的，所述S2中，从定位模块获取车辆定位信息，根据车辆当前以及上一循环的定位信息计算坡道俯仰角初值θ₀，并结合定位模块输出的车辆俯仰角信息，通过卡尔曼滤波算法，获取比较精准的坡道俯仰角θ，

其中，X,Y,Z为矿车的定位坐标。

进一步的，所述S3中，计算车辆行进中路面摩擦阻力、空气阻力以及坡道阻力，再根据牛顿第二定律计算目标牵引力F，

F＝ma_ref-F_f-F_air-F_slot

式中：F_f、F_air、F_slot分别为摩擦阻力、空气阻力、坡道阻力；计算公式如下，

F_slot＝mg·sinθ

F_f＝mg·cosθ

其中：m为车重，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，v为车速。

进一步的，由于电机作为驱动电机和发电机时的外特性曲线并不完全一致，因此需要根据S3中求取的目标牵引力的符号判断需要输出油门值还是电制动踏板值，从而对应选择需要查的表。

进一步的，若F≥0,则需要输出油门踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对驱动电机外特性曲线进行查表，从而获取油门踏板指令值，同时将电制动踏板指令值赋为零；

若F＜0,则需要输出电制动踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对发电机外特性曲线进行查表，从而获取电制动踏板指令值，同时将油门踏板指令值赋为零；

将计算得到油门和电制动踏板指令值发送给控制模块下层的车载控制器，从而实现对无人驾驶矿车的速度控制。

有益效果

本发明通过卡尔曼滤波算法以及模糊PID获得较为精准的坡道俯仰角和目标加速度值，通过受力分析，准确计算车辆所需牵引力，再根据牵引力的符号对电机外特性曲线/发电机外特性曲线进行查表，从而能够获得精准的油门/电制动踏板控制量。此方法控制指令更加精确，鲁棒性强，能够很好的适应各种复杂工况。

附图说明

图1为本发明实施例控制方法流程示意图。

图2为驱动电机的外特性曲线示例图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明提供了一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，如图1所示，具体实施技术方案如下。

S1:目标加速度的计算。本发明首先根据规划速度和当前速度作差，获得速度误差，将速度误差及其变化率输入至模糊控制器中，经过模糊化、知识库、推理、解模糊获得PID控制器的k_p,k_i,k_d三个控制参数，目标反馈加速度计算过程如下，

a_{ref_fb}＝k_pe_v+k_i∫e_v+k_dΔe_v

其中：a_{ref_fb}为目标反馈加速度，e_v为速度误差。

通过加速度闭环PID控制器获得目标反馈加速度，最后与规划加速度(规划模块输出)相加获得目标加速度a_ref。

S2:坡道俯仰角度的计算。在考虑车辆行驶阻力中，坡道阻力是较为重要的一项，而求解矿车坡道阻力中，由于矿车道路平整度较差且路况复杂，因此坡道俯仰角度的准确获取成为了难点。本专利根据定位模块输出的定位坐标信息以及车身俯仰角信息，经过卡尔曼滤波算法，能够较为精准的计算出坡道俯仰角θ。其中根据定位坐标信息，计算坡道俯仰角初值θ₀的方法为：

其中，X,Y,Z为矿车的定位坐标。

本发明中虽使用了卡尔曼滤波方法，但其他的贝叶斯滤波方法可以起到相似的效果，包括但不限于无迹卡尔曼滤波，粒子滤波，信息滤波等。

根据定位模块(如惯导+差分GPS)输出的矿车位姿信息。此处的定位模块包括但不仅限于惯导+差分GPS，如标志杆定位，激光雷达定位等能够起到相同作用的定位系统亦可。

S3：目标牵引力计算。本专利中根据预设的车辆迎风面积、摩擦阻力系数、空气阻力参数等，再结合S1和S2中获取的目标加速度和坡道俯仰角信息，根据牛顿第二定律对目标牵引力F进行计算，

F＝ma_ref-F_f-F_air-F_slot

F_slot＝mg·sinθ

F_f＝mgf·cosθ

其中：F_f、F_air、F_slot分别为摩擦阻力、空气阻力、坡道阻力，m为车重，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，v为车速。

图2为驱动电机的外特性曲线示例，横坐标为车速，纵坐标为牵引力。发电机的外特性曲线与之类似，横坐标为车速，纵坐标为制动力。

S4:油门/电制动踏板指令计算。由于电机作为驱动电机和发电机时的外特性曲线并不完全一致，因此需要根据S3中求取的目标牵引力的符号判断需要输出油门值还是电制动踏板值，从而对应选择需要查的表(查电机驱动外特性就是油门指令,查发电机外特性就是电制动指令)。

若F≥0,则需要输出油门踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对驱动电机外特性曲线进行查表，从而获取油门踏板指令值，同时将电制动踏板指令值赋为零；若F＜0,则需要输出电制动踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对发电机外特性曲线进行查表，从而获取电制动踏板指令值，同时将油门踏板指令值赋为零。将计算得到油门和电制动踏板指令值发送给无人矿车控制模块下层的车载控制器，从而实现对无人驾驶矿车的速度控制。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，包括规划模块、控制模块和定位模块，包括如下步骤：

S1：由规划模块输出规划加速度、规划速度，根据规划加速度、规划速度、矿车当前速度计算目标加速度；

S2：根据定位模块输出的位姿信息计算坡道俯仰角；

S3：控制模块计算车辆阻力，并根据牛顿第二定律计算目标牵引力；

S4：根据目标牵引力F，结合车速信息，对电机外特性曲线/发电机外特性曲线进行查表，计算获得车辆油门/电制动控制指令。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，所述S1中，根据规划速度和当前速度作差，获得速度误差，将速度误差及其变化率输入至模糊控制器中，经过模糊化、知识库、推理、解模糊获得PID控制器的控制参数，通过加速度闭环PID控制器获得目标反馈加速度，最后与规划加速度相加获得目标加速度a_ref，计算公式如下，

a_{ref_fb}＝k_pe_v+k_i∫e_v+k_dΔe_v

其中：a_{ref_fb}为目标反馈加速度，e_v为速度误差，k_p，k_i，k_d是PID控制器的控制参数。

3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，所述S2中，从定位模块获取车辆定位信息，根据车辆当前以及上一循环的定位信息计算坡道俯仰角初值θ₀，并结合定位模块输出的车辆俯仰角信息，通过卡尔曼滤波算法，获取比较精准的坡道俯仰角θ，

其中，X，Y，Z为矿车的定位坐标。

4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，所述S3中，计算车辆行进中路面摩擦阻力、空气阻力以及坡道阻力，再根据牛顿第二定律计算目标牵引力F，

F＝ma_ref-F_f-F_air-F_slot

式中：F_f、F_air、F_slot分别为摩擦阻力、空气阻力、坡道阻力；计算公式如下，

F_slot＝mg·sinθ

F_f＝mgf·cosθ

其中：m为车重，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，C_D为空气阻力系数，A为迎风面积，v为车速。

5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，由于电机作为驱动电机和发电机时的外特性曲线并不完全一致，因此需要根据S3中求取的目标牵引力的符号判断需要输出油门值还是电制动踏板值，从而对应选择需要查的表。

6.根据权利要求1或4所述的一种无人驾驶电驱动矿车的速度跟随控制方法，其特征在于，若F≥0，则需要输出油门踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对驱动电机外特性曲线进行查表，从而获取油门踏板指令值，同时将电制动踏板指令值赋为零；

若F＜0，则需要输出电制动踏板指令，根据目标牵引力值大小，结合当前车速对发电机外特性曲线进行查表，从而获取电制动踏板指令值，同时将油门踏板指令值赋为零；

将计算得到油门和电制动踏板指令值发送给控制模块下层的车载控制器，从而实现对无人驾驶矿车的速度控制。

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