CN112947047B - 一种基于自适应pid算法的自动驾驶加速度控制方法 - Google Patents

一种基于自适应pid算法的自动驾驶加速度控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，包括以下步骤：获取车辆行驶信息，计算PID控制扭矩Torque_PID、坡道补偿扭矩Torque_Slope、摩擦扭矩Torque_Friction、加速度前馈扭矩Torque_Feedforward，其中，摩擦扭矩Torque_Friction包括空气阻力扭矩Torque_AirFriction；将PID控制扭矩Torque_PID、坡道补偿扭矩Torque_Slope、摩擦扭矩Torque_Friction和加速度前馈扭矩Torque_Feedforward进行求和，以得到综合扭矩Torque_Total，然后通过综合扭矩Torque_Total来控制车辆加速度。通过本发明的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，有效地提升了自动驾驶车辆加速度跟踪的快速性及精度指标，使得车辆行驶更平顺，提升了体验感，并极大地提高了车辆的安全系数。

Description

一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法。
背景技术
无论燃油车还是电动车，控制车辆的加速度最直接的控制指标是输入给发动机系统的请求扭矩。自动驾驶车辆的加速度控制直接影响车辆的控制效果，若加速度控制不平顺不但乘车体验大打折扣，同时车辆的安全系数降低，在对自动驾驶纵向功能开发过程中，如何快速、准确的响应规划层输入的期望加速度是控制层要解决的核心问题。目前，较为常用的加速度跟踪控制算法为经典PID控制，然而，仅依赖经典PID控制很难同时满足快速性和准确性的要求，例如中国专利文献CN110703589A公开了一种基于双PID控制算法的下层控制策略,采用两套PID控制模型并联调控，通过考虑到期望加速度与实际加速度之间的时间延长和增益，解决驾驶员因加速过程中产生顿挫感的舒适性问题。由于车辆动力执行机构均有响应延迟，尤其是燃油车的发动机，单纯靠传统的PID控制策略很难将车辆控制平稳，很难满足快速性、实时性的要求。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，能有效提升自动驾驶车辆加速度跟踪的快速性及精度指标，以使车辆行驶更平顺，体验感更好，并能提高车辆的安全系数。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，包括以下步骤：
(S1)获取车辆行驶信息，计算PID控制扭矩Torque-PID、坡道补偿扭矩Torque-Slope、摩擦扭矩Torque-Friction、加速度前馈扭矩Torque-Feedforward，其中，摩擦扭矩Torque-Friction包括空气阻力扭矩Torque-AirFriction；
(S2)将PID控制扭矩Torque-PID、坡道补偿扭矩Torque-Slope、摩擦扭矩Torque-Friction和加速度前馈扭矩Torque-Feedforward进行求和，以得到综合扭矩Torque-Total，然后通过综合扭矩Torque-Total来控制车辆加速度。
进一步，PID控制扭矩Torque-PID的计算公式为：
Figure BDA0002917239520000021
其中，Δa为期望减速度与当前实际减速度的差值，Vh为本车车速，f1(Vh)、f2(Vh)和f3(Vh)分别为Vh的自适应增益函数；f1(Δa)为Δa的自适应增益函数。
进一步，f1(Vh)通过查询f1(Vh)与Vh之间的关系表获得，f2(Vh)通过查询f2(Vh)与Vh之间的关系表获得，f3(Vh)通过查询f3(Vh)与Vh之间的关系表获得，f1(Δa)通过查询f1(Δa)与Δa之间的关系表获得，且各表中的自适应增益值均为标定值。
进一步，坡道补偿扭矩Torque-Slope的计算公式为：
Torque_Slope＝f(a_slope_mpss)；
其中，a_slope_mpss为坡道加速度，f(a_slope_mpss)为坡道加速度下标定的坡道扭矩函数，坡道补偿扭矩Torque-Slope即为对应坡道加速度维持当前车辆加速度的补偿扭矩。
进一步，f(a_slope_mpss)通过查询f(a_slope_mpss)与a_slope_mpss之间的关系表获得，f(a_slope_mpss)为标定值。
进一步，摩擦扭矩Torque-Friction还包括发动机摩擦扭矩EMS-FrictionTorque，摩擦扭矩Torque-Friction的计算公式为：
Torque-Friction＝EMS-FrictionTorque+Torque-AirFriction；
Torque-AirFriction＝f4(Vh)；
其中，EMS_FrictionTorque为发动机摩擦扭矩；f4(Vh)为车速Vh下空气阻力扭矩函数，空气摩擦阻力Torque_AirFriction即为维持当前车速Vh所需要的空气阻力扭矩值。
进一步，f4(Vh)通过查询f4(Vh)与Vh之间的关系表获得，f4(Vh)为标定值。
进一步，加速度前馈扭矩的计算公式为：
Torque_Feedforward＝f(at)；
其中，at为期望加速度，f(ar)为期望加速度下标定的扭矩函数，加速度前馈扭矩Torque-Feedforward即为维持当前加速度所需要的扭矩值。
进一步，f(at)通过查询f(at)与at之间的关系表获得，f(at)为标定值。
本发明与现有技术相比较具有以下优点：
本发明的自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，通过自适应PID控制算法输出的综合扭矩包含四个部分：PID控制扭矩、坡道补偿扭矩、摩擦扭矩、加速度前馈扭矩。由于在不同车速、不同挡位下，驱动执行机构的响应性能差异较大，P、I、D扭矩的控制系数是依据挡位车速自适应变化的；坡道补偿扭矩可大大降低坡道对车辆加速度控制的影响；摩擦扭矩包含发动机系统摩擦扭矩(电动车无此项)及空气摩擦阻力；加速度前馈扭矩减小车辆起步加速度耸动感，使车辆最快速度进入稳态；通过综合扭矩，能够更好的控制车辆的加速度，有效地提升了自动驾驶车辆加速度跟踪的快速性、实时性及精度指标，使得车辆行驶更平顺，提升了体验感，并极大地提高了车辆的安全系数。
附图说明
图1为本发明基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法的逻辑图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
参见图1所示，本实施例公开了一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，包括以下步骤：
(S1)获取车辆行驶信息，计算PID控制扭矩Torque-PID、坡道补偿扭矩Torque-Slope、摩擦扭矩Torque-Friction、加速度前馈扭矩Torque-Feedforward，其中，摩擦扭矩Torque-Friction包括空气阻力扭矩Torque-AirFriction；
(S2)将PID控制扭矩Torque-PID、坡道补偿扭矩Torque-Slope、摩擦扭矩Torque-Friction和加速度前馈扭矩Torque-Feedforward进行求和，以得到综合扭矩Torque-Total，然后通过综合扭矩Torque-Total来控制车辆加速度。其中，动态加速度误差主要靠加速度前馈调节；稳态加速度误差主要靠PID扭矩控制调节实现。无论燃油车还是电动车，控制车辆的加速度最直接的控制指标是输入给发动机系统的请求扭矩。
在本实施例中，PID控制扭矩Torque-PID的计算公式为：
Figure BDA0002917239520000041
其中，Δa为期望减速度与当前实际减速度的差值，Vh为本车车速，f1(Vh)、f2(Vh)和f3(Vh)分别为Vh的自适应增益函数；f1(Δa)为Δa的自适应增益函数。期望减速度由上层(规划层)输出的，主要根据本车与目标车的相对车速及相对距离或本车车速与驾驶员设定车速差实时规划的本车期望加速度，它具有实时性且是动态变化的。f1(Vh)通过查询f1(Vh)与Vh之间的关系表获得，f2(Vh)通过查询f2(Vh)与Vh之间的关系表获得，f3(Vh)通过查询f3(Vh)与Vh之间的关系表获得，f1(Δa)通过查询f1(Δa)与Δa之间的关系表获得，且各表中的自适应增益值均为标定值。f1(Δa)自适应增益函数是根据期望加速度与本车实际加速度误差，依据查表所得，表中的自适应增益值为标定值。
第一部分,Torque_P＝Δa×f1(Vh)。比例项部分在加速度控制过程主要为了保证快速性的要求。发动机系统在不同车速工况下的响应性能有差异，因此比例项系数应根据车速做自适应调整。且由于发动机响应有延时，此部分扭矩不能给太大，以免超调。
第二部分，
Figure BDA0002917239520000042
积分项部分在加速度控制过程中，主要是为了实现稳态误差的收敛。同样考虑到了不同车速工况下发动机响应差异；同时，为了防止制动前期扭矩不能即时下降至理想状态，基于加速度误差自适应查表得到积分系数f1(Δa)。当车辆切换至刹车状态或自动驾驶功能关闭时，需对积分项清零，以防止误积分。
第三部分，
Figure BDA0002917239520000043
微分项部分作用主要是抑制扭矩超调。同时，为了防止微分项抑制超调过程中影响快速性要求，只有当Δa与其变化率同号的情况下，微分项扭矩才起作用。这样既能保证PID控制的快速性要求，又能有效的控制加速度的超调量。
在本实施例中，坡道补偿扭矩Torque-Slope的计算公式为：
Torque_Slope＝f(a_slope_mpss)；
其中，a_slope_mpss为坡道加速度，f(a_slope_mpss)为坡道加速度下标定的坡道扭矩函数，坡道补偿扭矩Torque-Slope即为对应坡道加速度维持当前车辆加速度的补偿扭矩。坡道加速度a_slope_mpss即仅在坡道作用下对车辆产生的加速度。若没有坡道补偿扭矩，车辆进入坡道后会产生加速度误差，仅靠PID扭矩控制会产生扭矩波动进而导致车辆耸动，影响乘车体验。因此，坡道补偿扭矩可以减缓PID控制扭矩负担，增加车辆在坡上平稳性。f(a_slope_mpss)通过查询f(a_slope_mpss)与a_slope_mpss之间的关系表获得，f(a_slope_mpss)为标定值。
在本实施例中，摩擦扭矩Torque-Friction还包括发动机摩擦扭矩EMS-FrictionTorque，摩擦扭矩Torque-Friction的计算公式为：
Torque-Friction＝EMS-FrictionTorque+Torque-AirFriction；
Torque-AirFriction＝f4(Vh)；
其中，EMS_FrictionTorque为发动机摩擦扭矩；f4(Vh)为车速Vh下空气阻力扭矩函数，空气摩擦阻力Torque_AirFriction即为维持当前车速Vh所需要的空气阻力扭矩值。f4(Vh)为车辆在不同车速Vh下所产生的空气阻力，f4(Vh)通过查询f4(Vh)与Vh之间的关系表获得，f4(Vh)为标定值，标定过程中，须在平直道路上且关闭PID控制扭矩。
在本实施例中，加速度前馈扭矩的计算公式为：
Torque_Feedforward＝f(at)；
其中，at为期望加速度，f(at)为期望加速度下标定的扭矩函数，加速度前馈扭矩Torque-Feedforward即为维持当前加速度所需要的扭矩值。加速度前馈扭矩能够使实际减速度更快跟上目标减速度，同时可以有效减缓PID扭矩造成的超调响应，以减小实际加速度的响应时间)。f(at)通过查询f(at)与at之间的关系表获得，f(at)为标定值。在平直道路上，根据车辆实际响应情况(加速度响应曲线)标定得到，标定过程中，须在平直道路上且关闭PID控制扭矩。期望加速度由上层(规划层)输出的,主要根据本车与目标车的相对车速及相对距离或本车车速与驾驶员设定车速差实时规划的本车期望加速度，它具有实时性且是动态变化的。
本发明的自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，通过自适应PID控制算法输出的综合扭矩包含四个部分：PID控制扭矩、坡道补偿扭矩、摩擦扭矩、加速度前馈扭矩。由于在不同车速、不同挡位下，驱动执行机构的响应性能差异较大，P、I、D扭矩的控制系数是依据挡位车速自适应变化的；坡道补偿扭矩可大大降低坡道对车辆加速度控制的影响；摩擦扭矩包含发动机系统摩擦扭矩(电动车无此项)及空气摩擦阻力；加速度前馈扭矩减小车辆起步加速度耸动感，使车辆最快速度进入稳态；通过综合扭矩，能够更好的控制车辆的加速度，有效地提升了自动驾驶车辆加速度跟踪的快速性、实时性及精度指标，使得车辆行驶更平顺，提升了体验感，并极大地提高了车辆的安全系数。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)获取车辆行驶信息，计算PID控制扭矩Torque_PID、坡道补偿扭矩Torque_Slope、摩擦扭矩Torque_Friction、加速度前馈扭矩Torque_Feedforward，其中，摩擦扭矩Torque_Friction包括空气阻力扭矩Torque_AirFriction；
PID控制扭矩Torque_PID、坡道补偿扭矩Torque_Slope、摩擦扭矩Torque_Friction、加速度前馈扭矩Torque_Feedforward的计算公式分别为：
Figure FDA0003666791660000011
Torque_Slope＝f(a_slope_mpss)；
Torque_AirFriction＝f4(Vh)；
Torque_Feedforward＝f(at)；
其中，Δa为期望减速度与当前实际减速度的差值，Vh为本车车速，f1(Vh)、f2(Vh)和f3(Vh)分别为Vh的自适应增益函数；f1(Δa)为Δa的自适应增益函数；a_slope_mpss为坡道加速度，f(a_slope_mpss)为坡道加速度下标定的坡道扭矩函数，坡道补偿扭矩Torque_Slope即为对应坡道加速度维持当前车辆加速度的补偿扭矩；f4(Vh)为车速Vh下空气阻力扭矩函数，空气摩擦阻力Torque_AirFriction即为维持当前车速Vh所需要的空气阻力扭矩值；at为期望加速度，f(at)为期望加速度下标定的扭矩函数，加速度前馈扭矩Torque_Feedforward即为维持当前加速度所需要的扭矩值；
(S2)将PID控制扭矩Torque_PID、坡道补偿扭矩Torque_Slope、摩擦扭矩Torque_Friction和加速度前馈扭矩Torque_Feedforward进行求和，以得到综合扭矩Torque_Total，然后通过综合扭矩Torque_Total来控制车辆加速度。
2.根据权利要求1所述的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，f1(Vh)通过查询f1(Vh)与Vh之间的关系表获得，f2(Vh)通过查询f2(Vh)与Vh之间的关系表获得，f3(Vh)通过查询f3(Vh)与Vh之间的关系表获得，f1(Δa)通过查询f1(Δa)与Δa之间的关系表获得，且各表中的自适应增益值均为标定值。
3.根据权利要求1或2所述的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，f(a_slope_mpss)通过查询f(a_slope_mpss)与a_slope_mpss之间的关系表获得，f(a_slope_mpss)为标定值。
4.根据权利要求3所述的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，摩擦扭矩Torque_Friction还包括发动机摩擦扭矩EMS_FrictionTorque，摩擦扭矩Torque_Friction的计算公式为：
Torque_Friction＝EMS_FrictionTorque+Torque_AirFriction；
其中，EMS_FrictionTorque为发动机摩擦扭矩。
5.根据权利要求1或2或4所述的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，f4(Vh)通过查询f4(Vh)与Vh之间的关系表获得，f4(Vh)为标定值。
6.根据权利要求5所述的基于自适应PID算法的自动驾驶加速度控制方法，其特征在于，f(at)通过查询f(at)与at之间的关系表获得，f(at)为标定值。
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车辆自动驾驶纵向控制策略研究;陈天任;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》;20190815;第C035-206页 *

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