CN112918550B - 一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法及控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于机动车电动控制技术领域，具体涉及一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法及控制系统，该方法包括：根据决策层发送的目标转角和实际转向角度之差经PID控制器之后得到主动转向电流；将主动转向电流输入到电机中，输出目标电流；电机输出力矩经由转向系统执行到前轮，形成主控制环；本发明通过提出的模糊自适应PID控制算法消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，电机能够迅速、准确的输出目标电流。

Description

一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法及控制系统

技术领域

本发明属于机动车电动控制技术领域，具体涉及一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法及控制系统。

背景技术

转向系统是影响汽车操纵稳定性和行驶安全性的关键系统之一，汽车转向系统已经完成了从机械转向系统到电动动力转向系统的转变，未来无人驾驶的主动转向是转向系统的最终目标。无人驾驶的研究重点主要分为三部分:感知层、决策层和执行层，执行层的主要目标是当接收到决策层发送的方向盘目标转角信号后，通过转向控制算法，实现转角跟随控制。

传统的电动动力转向系统(Electric Power Steering，EPS)只是根据驾驶员的转向操作，借助于电机助力系统施加可变的转向助力，减轻驾驶员的转向负担，而自动驾驶的主动转向系统不需要驾驶员操作，通过算法控制转向电机实时输出合适的力矩让汽车前轮转到理想的角度。现有的转向系统控制技术多采用线性控制算法，存在着控制精度不高，稳定性较弱等缺点。并且主动转向系统是一种多变量输入的非线性时变系统，运行工况变化范围较广，因此传统算法会存在自适应能力有限、抗干扰性弱的缺陷，导致主动转向到目标角度时会存在误差较大，调节时间较长，来回波动等问题。

发明内容

为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，该方法包括：

S1：启动主动转向系统，车辆系统实时获取车辆状态信息和环境信息，车辆的决策层控制器根据获取的信息确定汽车前轮目标转向角度θ_m；

S2：将汽车前轮目标转向角度θ_m输入到位置环的PID控制器，得到电机目标电流I_m；

S3：将电机目标电流输入到电流环模糊自适应PID控制器中，确定此时的电流控制器的具体参数；

S4：根据电流控制器的具体参数确定理想控制电压，并将控制电压输入到执行电机中，生成电机电流；将生成的电机电流重新反馈到电流环模糊自适应PID控制器进行调控，完成电机电流的闭环控制；

S5：电机生成的电流作用在转向柱上，带动转向柱旋转经由传动系统带动前轮转到目标角度，完成整个主动转向系统的控制。

优选的，获取车辆状态信息和环境信息包括：采用传感器获取车辆的状态信息，获取的车辆状态信息包括前时刻的车速和车辆转向角度；采用车载摄像头和超声波雷达获取环境信息，获取的环境信息包括周围车辆与障碍物以及道路情况。

优选的，确定汽车前轮目标转向角度θ_m的过程包括：车载摄像头获取周围环境信息后将环境信息输入到上层控制器中；传感器获取车辆自生的状态信息，并将自身状态信息传输到上层控制器中；上层控制器根据输入的信息进行车辆的路径规划，根据车辆路径规划结果确定车辆的当前目标转向角度θ_m。

优选的，采用位置环的PID控制器处理汽车前轮目标转向角度θ_m的过程包括：以汽车目标转向角度θ_m和实际转向角度θ_real的差作为输入，经过PID控制器进行比例、积分、微分环节的调控之后得到电机应输出的目标电流Im，将目标电流输入到电流环中。

进一步的，PID控制器处理数据的公式为：

优选的，采用电流环模糊自适应PID控制器对电机目标电流进行处理的过程包括：将位置环得到的目标电流和实际电流的差值输入到电流环模糊自适应PID控制器中，通过电流的模糊化和模糊规则推导出电流叠加的参数变化量△Kp、△Ki的值，将得到的△Kp、△Ki，叠加到初始值Kp、Ki上后获得电机控制此时的具体Kp、Ki参数，根据具体参数进行PID控制后得到电机的理想输出电压；将理想输出电压输入到ECU控制器中，通过PWM调节脉冲占空比值来控制助力电机两端的实际电压，完成对电机目标电流的处理。

进一步的，电流模糊化采用三角形隶属度函数，其公式为：

进一步的，期望PWM占空比值的公式为：

u(n)＝u(n-1)+[K_p0+ΔK_p(n)]*ec(n)+[K_i0+ΔK_i(n)]*e(n)

一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制的系统，该系统包括：上层控制器模块、位置环PID控制器模块、电流环模糊自适应PID控制器模块、转向电机模块以及转向执行机构模块；

所述上层控制器模块根据车上多个摄像头和超声波测距设备获得环境信息和车辆自身信息；根据该信息计算得到整车所需的理想前轮转向角度；

所述位置环PID控制器模块根据此时上层控制器的理想前轮转角和实际转角的差值，经过传统的PID控制器，得到转向电机应该输出的动态目标电流；

所述电流环模糊自适应PID控制器模块根据位置环输出的目标电流和实际电流的差值，经过变量模糊化、模糊规则推导获得电流环PID控制参数输出量△Kp、△Ki的模糊值，通过解模糊化后叠加到Kp、Ki上，从而获得电机PI控制的具体参数；

所述转向电机模块根据电流环输入的PI控制参数控制电机的输出助力矩；

所述转向执行机构模块根据转向电机电流的输出力矩克服地面行车的转向阻力矩，从而带动前轮转向，同时转角传感器实时反馈前轮转向角，达到转角闭环反馈控制。

本发明的有益效果：

1)本发明提出的双闭环反馈控制算法外环的转角环和内环的电流环组成，外环的转向角决定了内环理想电流的输入，内环电机电流的反馈控制效果是外环成功的基础，两者环环相扣，相辅相成。相比传统的主动转向控制方法，调节时间更短，稳态误差小，实际前轮转角能够较好的跟随目标转角，转向系统有着更加优良的控制效果。

2)相较于以往电机的控制算法一旦设计确定，结构就无法修改，本专利针对电流环提出的模糊自适应PID控制。它不仅吸取了模糊控制和PID控制的优点，而且克服了传统控制算法响应慢、自适应能力差的缺点，能够根据系统响应的不同时间段在系统运行过程中动态调节PID控制的参数，使输入输出论域随系统运行实时变化，提高了系统的动态响应性能、适应性和鲁棒性，从而达到了优良的控制效果。同时，电流环电机输出的实际电流能够准确的跟踪目标电流，为外环转角控制能够达到良好控制效果的打下了关键的基础。

附图说明

图1为本发明的主动转向控制方法框图；

图2为控制系统响应示意图；

图3为本发明模糊自适应PID控制框图；

图4为本发明的转向系统结构框图；

图5为本发明的模糊控制规则表。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，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不付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。

一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，该方法包括：

S1：启动主动转向系统，车辆系统实时获取车辆状态信息和环境信息，车辆的决策层控制器根据获取的信息确定汽车前轮目标转向角度θ_m；

S2：将汽车前轮目标转向角度θ_m输入到位置环的PID控制器，得到电机目标电流I_m；PID控制器为比例-积分-微分控制器；

S3：将电机目标电流输入到电流环模糊自适应PID控制器中，确定此时的电流控制器的具体参数；

S4：根据电流控制器的具体参数确定理想控制电压，并将控制电压输入到执行电机中，生成电机电流；将生成的电机电流重新反馈到电流环模糊自适应PID控制器进行调控，完成电机电流的闭环控制；

S5：电机生成的电流作用在转向柱上，带动转向柱旋转经由传动系统带动前轮转到目标角度，完成整个主动转向系统的控制。

获取车辆状态信息和环境信息包括：采用传感器获取车辆的状态信息，获取的车辆状态信息包括当前时刻的车速、车辆转向角度等信息；采用车载摄像头和超声波雷达获取环境信息，获取的环境信息包括环境信息包括周围车辆与障碍物以及道路情况等信息。

本发明的主动转向控制系统框架如图1所示，首先，由决策层的处理器根据车载摄像头和超声波雷达获取周围环境信息，通过车上安装的各类传感器获取行驶车辆状态信息，计算出行驶路线确定汽车前轮目标转向角度θ_m。根据理想转向角度θ_m与角度传感器反馈的实际转向角θ_real之差作为输入，经过位置环PID控制器之后，得到目标电流I_m。本发明采用自适应模糊PID控制算法使得电机输出的电流I_real实时跟随目标电流I_m。

传统的PID控制算法中，比例系数Kp增大，使得电机达到目标电流，但是会产生稳态误差；在对电流进行积分计算过程中，Ki增大可以减小稳态误差，但是会增大响应时间。系统的响应曲线如图2所示，本发明通过设定在曲线响应的不同时间段进行参数的调整，在响应初期的A时间段，设定较大的Kp帮助减小调节时间，响应后期的C段设定较小的Kp和较大的Ki实现较快的稳定，进而实现自适应的目标，达到比传统控制算法更好的控制效果。模糊自适应PID控制框图如图3所示，首先根据电流偏差e和电流偏差变化率ec确定系统处于哪个时间段，然后根据e和ec分别建立误差、误差变化率和△Kp、△Ki的模糊规则表，根据模糊规则表进行推导并且解模糊得到△Kp、△Ki的值，叠加到基准的KP、Ki上。调节前期叠加较大的△Kp，使得系统响应加快。在调节中后期，叠加较小的△Kp和较大的△Ki，使得系统可以迅速稳定下来，实现参数的自适应动态调节。将当前时刻PI控制输出参数Kp、Ki的值输入到模糊PID控制器进行处理，输出经微处理器MCU调节的脉宽调制信号(PWM)，通过控制PWM波占空比的方式控制助力电机输出助力扭矩。同时反馈电流采集模块实时采集助力电机实际电流，输入微处理器MCU中的模糊PID控制器，形成电流的闭环控制。其中，△表示参数变化量，Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，ECU表示电子控制单元，PWM表示脉冲宽度调制

转向系统结构如图4所示，电机输出力矩带动转向柱和齿轮齿条转动，齿轮齿条的位移将带动前轮转向，转向柱上的角度传感器实时反馈实际前轮转向角度，实现外环转向角度的闭环反馈控制。

一种主动转向控制方法的具体实施例，该方法步骤包括：

步骤一：确定目标转向角。主动转向系统启动后，决策层的控制器根据车辆状态信息和环境信息确定汽车前轮目标转向角度θ_m。主动转向系统的目标就是控制汽车前轮转到此目标转向角度，并且保持实时、准确的跟随。

确定汽车前轮目标转向角度θ_m的过程包括：车载摄像头获取周围环境信息后将环境信息输入到上层控制器中；传感器获取车辆自生的状态信息，并将自身状态信息传输到上层控制器中；上层控制器根据输入的信息进行车辆的路径规划，根据车辆路径规划结果确定车辆的当前目标转向角度θ_m。

步骤二：确定目标输出电流。目标转向角度与实际转向角的偏差经过位置环的PID控制器获得电机目标电流I_m。其中位置环的PID控制器的控制规律的表达式为：

其中，u(t)表示t时刻的输出，K_p表示比例系数，e(t)表示t时刻的实际值与理想值的偏差，T_i表示积分时间常数，T_d表示微分时间常数。

步骤三：对目标电流进行自适应模糊PID控制。采用自适应模糊PID控制算法进行了控制优化，在不同的调节时间段叠加不同的PID控制参数；在控制过程中进行参数的动态调节，取得更好的调节效果。

进行动态调节的具体过程包括：首先由传感器采集助力电机的实际电流值I_real和步骤一中得到的目标电流I_m两者相减得到电流偏差e，以及对电流偏差求导得到电流偏差变化率ec。然后建立误差e和误差变化率ec的模糊子集，本发明设定两者模糊子集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}共七种，采用Mamdani模糊推理方法，误差e、误差变化率ec和控制输出量△K_p、△K_i的隶属度函数均采用三角形；根据主动转向系统的实际操作经验建立误差、误差变化率和△K_p、△K_i的模糊规则表。建立的模糊规则表如图5所示。

误差e、误差变化率ec和控制输出量△K_p、△K_i的隶属度函数的三角函数表达式为：

其中，a、c是三角形的底边的两个端点，b为三角形的顶点，x为输入变量。

将e，ec模糊化后，通过模糊规则表确定模糊控制器输出量△K_p、△K_i的模糊值，然后进行清晰化，清晰化采用加权平均法确定△K_p、△K_i的清晰值，所有的模糊规则的权重都为1，其解模糊化输出值电流值x*为：

其中，x_i表示第i个节点隶属度值，μ(x_i)表示目标函数。根据上述表达式可以得到底层控制器所需的控制参数△K_p、△K_i。根据△K_p、△K_i，由加法运算器加上初始值，就得到此时动态优化后的PID控制参数K_p，K_i。

步骤四：确定电机输出电压，由控制器调节PWM波控制电机输出实际电压，并反馈实际电流。根据△K_p、△K_i，并通过加法运算器加上初始值，得到此时电机自适应模糊PID控制的参数K_p，K_i，结合增量式PID，得到期望PWM占空比值。其中期望PWM占空比值的公式为：

u(n)＝u(n-1)+Δu(n)

其中，u(n)为第n个控制周期的期望PWM占空比值，△u(n)为期望PWM占空比值变化量，K_p0、K_i0是设定初始值；

Δu(n)＝[K_p0+ΔK_p(n)]*ec(n)+[K_i0+ΔK_i(n)]*e(n)

其中，K_p0、K_i0是初始设定值。

步骤五：PWM脉冲信号控制电机输出电流，电流输出力矩交由转向系统执行。转向系统的结构如图4所示，电流产生的转向力矩带动转向柱和齿轮齿条旋转，齿轮齿条的位移将带动汽车前轮转向到达目标转向角度。同时角度传感器将反馈汽车实际转向角度，电流传感器反馈实际电机电流，形成转角和电流的双闭环反馈控制。

一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制的系统，该系统包括：上层控制器模块、位置环PID控制器模块、电流环模糊自适应PID控制器模块、转向电机模块以及转向执行机构模块；

所述上层控制器模块根据车上多个摄像头和超声波测距设备获得环境信息和车辆自身信息；根据该信息计算得到整车所需的理想前轮转向角度；

所述位置环PID控制器模块根据此时上层控制器的理想前轮转角和实际转角的差值，经过传统的PID控制器，得到转向电机应该输出的动态目标电流；

所述电流环模糊自适应PID控制器模块根据位置环输出的目标电流和实际电流的差值，经过变量模糊化、模糊规则推导获得电流环PID控制参数输出量△Kp、△Ki的模糊值，通过解模糊化后叠加到Kp、Ki上，从而获得电机PI控制的具体参数；

所述转向电机模块根据电流环输入的PI控制参数控制电机的输出助力矩；PI表示圆周率；

所述转向执行机构模块根据转向电机电流的输出力矩克服地面行车的转向阻力矩，从而带动前轮转向，同时转角传感器实时反馈前轮转向角，达到转角闭环反馈控制。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，包括：

S1：启动主动转向系统，车辆系统实时获取车辆状态信息和环境信息；车辆的决策层控制器根据获取的信息确定汽车前轮目标转向角度θ_m；

S2：将汽车前轮目标转向角度θ_m输入到位置环的PID控制器，得到电机目标电流I_m；

S3：将电机目标电流输入到电流环模糊自适应PID控制器中，确定此时的电流控制器的具体参数；

采用电流环模糊自适应PID控制器对目标电流进行控制的过程包括：将位置环得到的目标电流和实际电流的差值输入到电流环模糊自适应PID控制器中，通过电流的模糊化和模糊规则推导出电流叠加的参数变化量△Kp、△Ki的值，将得到的△Kp、△Ki，叠加到初始值Kp、Ki上后获得电机控制此时的具体Kp、Ki参数，根据具体参数进行PID控制后得到电机的理想输出电压；将理想输出电压输入到ECU控制器中，通过PWM调节脉冲占空比值来控制助力电机两端的实际电压，完成对电机目标电流的处理，其中，△表示参数变化量，Kp表示比例系数，Ki表示积分系数，ECU表示电子控制单元，PWM表示脉冲宽度调制；

通过模糊规则推导出电流叠加参数变化量的过程包括：通过模糊规则表确定模糊控制器输出量△K_p、△K_i的模糊值，然后进行清晰化，清晰化采用加权平均法确定△K_p、△K_i的清晰值，所有的模糊规则的权重都为1，其解模糊化输出值电流值x*为：

其中，x_i表示第i个节点隶属度值，μ(x_i)表示目标函数；

S4：根据电流控制器的具体参数确定理想控制电压，并将控制电压输入到执行电机中，生成电机电流；将生成的电机电流重新反馈到电流环模糊自适应PID控制器进行调控，完成电机电流的闭环控制；

S5：电机生成的电流作用在转向柱上，带动转向柱旋转经由传动系统带动前轮转到目标角度，完成整个主动转向系统的控制；

其中，PID控制器为比例-积分-微分控制器。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，获取车辆状态信息和环境信息包括：采用传感器获取车辆的状态信息，获取的车辆状态信息包括前时刻的车速和车辆转向角度；采用车载摄像头和超声波雷达获取环境信息，获取的环境信息包括周围车辆与障碍物以及道路情况。

3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，确定汽车前轮目标转向角度θ_m的过程包括：车载摄像头获取周围环境信息后将环境信息输入到上层控制器中；传感器获取车辆自生的状态信息，并将自身状态信息传输到上层控制器中；上层控制器根据输入的信息进行车辆的路径规划，根据车辆路径规划结果确定车辆的当前目标转向角度θ_m。

4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，采用位置环的PID控制器处理汽车前轮目标转向角度θ_m的过程包括：以汽车目标转向角度θ_m和实际转向角度θ_real的差作为输入，经过PID控制器进行比例、积分、微分环节的调控之后得到电机应输出的目标电流Im，将目标电流输入到电流环中。

5.根据权利要求4所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，PID控制器处理数据的公式为：

其中，u(t)表示t时刻的输出，K_p表示比例系数，e(t)表示t时刻的实际值与理想值的偏差，T_i表示积分时间常数，T_d表示微分时间常数。

6.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，电流模糊化采用三角形隶属度函数，其公式为：

其中，a、c是三角形的底边的两个端点，b为三角形的顶点，x为输入变量。

7.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，期望PWM占空比值的公式为：

u(n)＝u(n-1)+[K_p0+ΔK_p(n)]*ec(n)+[K_i0+ΔK_i(n)]*e(n)

其中，u(n)为第n个控制周期的期望PWM占空比值，K_p0、K_i0是设定初始值。

8.一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制的系统，该系统用于执行权利要求1～7任意一项所述的一种无人驾驶汽车主动转向系统的控制方法，其特征在于，该系统包括：上层控制器模块、位置环PID控制器模块、电流环模糊自适应PID控制器模块、转向电机模块以及转向执行机构模块；

所述上层控制器模块根据车上多个摄像头和超声波测距设备获得环境信息和车辆自身信息；根据该信息计算得到整车所需的理想前轮转向角度；

所述位置环PID控制器模块根据此时上层控制器的理想前轮转角和实际转角的差值，经过传统的PID控制器，得到转向电机应该输出的动态目标电流；

所述电流环模糊自适应PID控制器模块根据位置环输出的目标电流和实际电流的差值，经过变量模糊化、模糊规则推导获得电流环PID控制参数输出量△Kp、△Ki的模糊值，通过解模糊化后叠加到Kp、Ki上，从而获得电机PI控制的具体参数；其中，PI表示圆周率；

所述转向电机模块根据电流环输入的PI控制参数控制电机的输出助力矩；

所述转向执行机构模块根据转向电机电流的输出力矩克服地面行车的转向阻力矩，从而带动前轮转向，同时转角传感器实时反馈前轮转向角，达到转角闭环反馈控制。

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