CN114368368A - 车辆控制系统和方法 - Google Patents

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Abstract

用于车辆控制的方法和系统。基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据的方法和系统。车辆稳定性和运动控制功能具有作为输入的规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据，具有作为输出的致动器命令数据，并利用预测车辆运动的模型，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据。致动器命令数据包括转向和推进命令。致动器命令数据包括用于车辆每个制动器的差动制动命令，以校正规划车辆航向和当前车辆航向数据或预测车辆航向数据之间的任何差值。该方法和系统向致动器系统输出致动器命令数据。

Description

车辆控制系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及具有用于横向稳定性控制的差动制动的车辆，更具体地涉及用于在自主车辆中确定差动制动致动器命令的方法和系统。
背景技术
电子稳定控制(ESC)系统是现代车辆的强大安全补充。电子稳定控制系统帮助驾驶员在危险的路况下保持控制，挑战机动和驾驶员反应或能力的变化。电子悬架控制系统是一种基于计算机的技术，可以检测和减少车辆横向打滑。电子稳定控制系统检测到车辆转向控制丢失，然后在每个车轮上分别施加适当的制动，以根据驾驶员的方向盘输入帮助引导车辆。更具体地说，电子稳定控制(ESC)系统通过单独致动车轮制动器来操作，以在汽车上产生偏航力矩，从而提高稳定性和性能。为了让ESC系统实现这一点，ESC系统根据运动传感器分析汽车实际在做什么，根据转向输入分析汽车在理想情况下“应该”在做什么。
一些电子稳定控制仪表包括方向盘位置传感器、横向加速度计、车轮速度传感器、偏航角速度传感器、制动和油门输入传感器以及启用/禁用开关。致动由电子控制单元(ECU)和液压控制单元(HCU)管理。电子稳定控制系统可以致动车轮制动压力和发动机油门，以影响汽车的动力学。一些电子稳定控制系统将驾驶员在转向、制动和/或其他动作中的预期动作与车辆的响应进行比较。这种比较可以利用变量，例如转向角、偏航率、横向加速度和/或各种其他变量。车辆电子稳定控制系统然后可以应用制动器，减少任何多余的发动机功率，和/或采取其他纠正措施。
一些自主车辆设计建议将现有电子稳定控制系统作为独立于自主车辆运动控制模块的模块进行维护。也就是说，电子稳定控制系统将具有作为输入的来自自主车辆运动控制模块的转向命令输出和来自感测系统的感测到的车辆运动数据，从而使得电子稳定控制系统不需要从传统的基于人类驾驶员的电子稳定控制系统进行重大修改。
因此，期望提供用于将自主车辆稳定在期望的轨迹上并利用可预测的车辆运动信息来提供增强的横向车辆稳定性的技术。还希望提供以处理有效的方式利用这种技术的方法、系统和车辆。此外，结合附图和前述技术领域和背景，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期望的特征和特性将是显而易见的。
发明内容
一方面，提供了一种用于车辆的车辆控制系统。车辆包括前轮和后轮以及用于每个车轮的制动器。处理器与车辆的致动器系统可操作地通信。致动器系统包括转向、推进和制动系统。处理器执行程序指令。程序指令使处理器从轨迹规划模块接收车辆的规划轨迹数据。规划轨迹数据包括在离散的未来时间点的规划车辆位置数据和规划车辆航向数据。从传感系统接收当前车辆位置数据和当前车辆航向数据。基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据。车辆稳定性和运动控制功能以规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据作为输入，以致动器命令数据作为输出，并利用预测车辆运动的模型，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据。致动器命令数据包括转向和推进命令。致动器命令数据还包括用于车辆每个制动器的差动制动命令，以校正规划车辆航向和当前车辆航向数据和/或预测车辆航向数据之间的任何差值。致动器命令数据被输出到致动器系统。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括表示规划车辆航向数据和当前车辆航向数据和/或预测车辆航向数据之间的差值的航向项，以及表示规划车辆位置数据和当前车辆位置数据和/或预测车辆位置数据之间的差值的轨迹项。
在实施例中，确定致动器命令数据是基于车辆稳定性和运动控制功能，包括最小化包括航向项和轨迹项的车辆稳定性和运动控制功能。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能是模型预测控制(MPC)算法的一部分。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能在有限次数的迭代中聚集航向项和轨迹项。基于规划车辆航向数据和当前车辆航向数据之间的差值来确定航向项的第一次迭代。基于规划车辆位置数据和当前车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的第一次迭代。基于规划车辆航向数据和预测车辆航向数据之间的差值来确定航向项的未来时间迭代。基于规划车辆位置数据和预测车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的未来时间迭代；
在实施例中，预测车辆运动的模型使用来自先前时间迭代的致动器命令数据输出作为模型的输入，以预测车辆位置和车辆航向。
在实施例中。车辆稳定性和运动控制功能包括表示致动器命令数据变化率的致动器命令变化率项。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括表示乘客舒适度倒数的乘客舒适度品质因数项。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括偏航率项，该偏航率项表示规划偏航率与当前偏航率和预测偏航率中的至少一个之间的差值。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括横向速度项和横向加速度项。横向速度项表示规划横向速度和当前横向速度和/或预测横向速度之间的差值。横向加速度项表示规划横向加速度和当前横向加速度和/或预测横向加速度之间的差值。
在实施例中，通过使用二次规划求解车辆稳定性和运动控制函数来确定致动器命令数据。
另一方面，提供了一种控制车辆的方法。车辆包括前轮和后轮以及每个车轮的制动器。该方法由处理器执行，并且包括以下步骤。从轨迹规划模块接收车辆的规划轨迹数据。规划轨迹数据包括在离散的未来时间点的规划车辆位置数据和规划车辆航向数据。从车辆的传感系统接收当前车辆位置数据和当前车辆航向数据。基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据。车辆稳定性和运动控制功能将规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据作为输入，将致动器命令数据作为输出，并利用预测车辆运动的模型，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据。致动器命令数据包括转向和推进命令，并且还包括用于车辆每个制动器的差动制动命令，以校正规划车辆航向数据和当前车辆航向数据和/或预测车辆航向数据之间的任何差值。致动器命令数据输出到致动器系统。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括表示规划车辆航向数据和当前车辆航向数据和/或预测车辆航向数据之间的差值的航向项，以及表示规划车辆位置数据和当前车辆位置数据和/或预测车辆位置数据之间的差值的轨迹项。
在实施例中，基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据包括最小化包括航向和轨迹项的车辆稳定性和运动控制功能。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能是模型预测控制算法的一部分。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能在有限次数的迭代中聚集航向项和轨迹项。基于规划车辆航向数据和当前车辆航向数据之间的差值来确定航向项的第一次迭代。基于规划车辆位置数据和当前车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的第一次迭代。基于规划车辆航向数据和预测车辆航向数据之间的差值来确定航向项的未来时间迭代。基于规划车辆位置数据和预测车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的未来时间迭代。预测车辆运动的模型使用来自先前时间迭代的致动器命令数据输出作为模型的输入，以预测车辆位置和车辆航向。
车辆稳定性和运动控制功能包括执行器命令变化率项，表示执行器命令数据的变化率。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括表示乘客舒适度倒数的乘客舒适度品质因数项。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括表示规划偏航率和当前偏航率和/或预测偏航率之间的差值的偏航率项。
在实施例中，车辆稳定性和运动控制功能包括横向速度项和/或横向加速度项。横向速度项表示规划横向速度和当前横向速度和/或预测横向速度之间的差值。横向加速度项表示规划横向加速度和当前横向加速度和/或预测横向加速度之间的差值。
另一方面，提供了一种车辆。该车辆包括前轮、后轮、用于每个车轮的制动器、包括转向、推进和制动系统的致动器系统以及传感系统。处理器与致动器系统和传感系统可操作地通信。处理器执行程序指令。程序指令使处理器从轨迹规划模块接收车辆的规划轨迹数据。规划轨迹数据包括在离散的未来时间点的规划车辆位置数据和规划车辆航向数据。从传感系统接收当前车辆位置数据和当前车辆航向数据。基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据。车辆稳定性和运动控制功能以规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据作为输入，以致动器命令数据作为输出，并利用模型预测车辆运动，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据。致动器命令数据包括车辆每个制动器的转向和推进命令以及差动制动命令，以校正规划车辆航向和当前车辆航向数据和/或预测车辆航向数据之间的任何差值。致动器命令数据输出到致动器系统。
附图说明
下文将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是示出根据各种实施例的具有车辆稳定性和运动控制模块的自主车辆的功能框图；
图2是示出根据各种实施例的包括车辆稳定性和运动控制模块的自主驾驶系统的数据流图；
图3是根据各种实施例的包括车辆稳定性和运动控制模块的车辆控制系统的示意图；
图4是根据示例性实施例的来自车辆控制系统的轨迹规划模块的规划轨迹的示意图；
图5是示出根据各种实施例的用于控制自主车辆的车辆控制方法的流程图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制应用和使用。此外，不打算受前述技术领域、背景技术、发明内容或以下详细描述中提出的任何明示或暗示的理论的约束。如这里所使用的，术语模块指的是专用集成电路、电子电路、处理器(共享的、专用的或成组的)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合适的组件。
本公开的实施例可以在这里根据功能和/或逻辑块组件和各种处理步骤来描述。应当理解，这种块组件可以由被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路组件，例如存储元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实施，并且这里描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。
为了简洁起见，这里可能不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制和系统的其他功能方面(以及系统的各个操作组件)相关的传统技术。此外，本文包含的各图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理耦合。应当注意，在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。
参照图1，根据各种实施例，总体上以10示出的车辆控制系统与车辆1010相关联。通常，车辆控制系统10将电子稳定控制系统和自主车辆运动控制器结合成一个控制器/一个大脑，以增强稳定性并降低成本。这种扁平控制结构将确保所有致动器在单个控制解决方案中的最佳协调，通过最佳利用可用资源(包括轮胎力、转向、发动机扭矩、制动器等)将车辆稳定在期望的路径上。在实施例中，车辆控制系统10在自主驾驶中使用模型预测控制(MPC)架构，其考虑了未来的虚拟驾驶员命令。未来的驾驶员指令是可预测的，因为它们是MPC问题公式的一部分，这与不可预测的未来人类转向指令形成对比。这使得横向稳定性以更高的效率和平滑度得以实现。在本文描述的实施例中，期望的偏航率和期望的速度以由路线规划模块确定的车辆前方轨迹的形式已知。在一些实施例中，在极端机动期间允许以受控的方式打滑，这是可行的，因为车辆控制系统10具有所有需要的关于轨迹和车辆状态的信息，不同于传统的电子稳定控制系统。车辆控制系统10包括用于集成车辆运动和电子稳定控制的多输入多输出控制(例如MPC)解决方案。使用MPC框架的一个优点是，由于MPC能够实时优化受约束(特别是避障和稳定性约束)的给定性能指标(如乘客舒适度)，至少部分保证了最佳和安全的机动。此外，在一个控制器中进行运动和稳定性控制可以节省成本，同时减少对额外电子控制单元的需求。
如图1所示，车辆1010通常包括底盘1012、车身1014、前轮1016和后轮1018。车身1014布置在底盘1012上，并且基本上封闭车辆1010的部件。车身1014和底盘1012可以共同形成框架。轮子1016-1018每个都在车身1014的相应拐角附近可旋转地连接到底盘1012。
在各种实施例中，车辆1010是自主车辆，并且车辆控制系统10被并入自主车辆1010(以下称为自主车辆1010)。例如，自主车辆1010是自动控制的以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。车辆1010在所示实施例中被描绘为客车，但是应当理解，任何其他车辆包括卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RVs)等也可以使用。在示例性实施例中，自主车辆1010是所谓的三级、四级或五级自动化系统。三级自动化意味着车辆在某些情况下可以接管所有驾驶功能。所有主要功能都是自动化的，包括制动、转向和加速。在这个水平上，驾驶员可以完全脱离，直到车辆告诉驾驶员不是这样。四级系统表示“高度自动化”，指的是自动驾驶系统在动态驾驶任务的所有方面的特定驾驶模式性能，即使驾驶员没有对干预请求做出适当响应。五级系统表示″完全自动化″，指的是自动驾驶系统在人类驾驶员可以管理的所有道路和环境条件下，全时执行动态驾驶任务的所有方面。。
如图所示，自主车辆1010通常包括推进系统1020、传动系统1022、转向系统1024、制动系统1026、感测系统1028、致动器系统1030、至少一个数据存储设备1032、至少一个控制器1034和通信系统1036。在各种实施例中，推进系统1020可以包括内燃机、诸如牵引马达的电机和/或燃料电池推进系统。传动系统1022被配置成根据可选择的速度比将动力从推进系统1020传递到车轮1016-1018。根据各种实施例，传动系统1022可以包括有级变速器、无级变速器或其他合适的变速器。制动系统1026被配置为向车轮1016-1018提供制动扭矩。在各种实施例中，制动系统1026可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电机的再生制动系统和/或其他合适的制动系统。转向系统1024影响车轮1016-1018的位置。虽然为了说明的目的而被描述为包括方向盘，但是在本公开范围内设想的一些实施例中，转向系统1024可以不包括方向盘。
感测系统1028包括一个或多个感测装置1040a-40n，其感测自主车辆1010的外部环境和/或内部环境的可观察条件。感测设备1040a-40n可以包括但不限于雷达、激光雷达、全球定位系统、光学相机、热相机、超声波传感器和/或其他传感器。致动器系统1030包括一个或多个致动器装置42a-42n，其控制一个或多个车辆特征，例如但不限于推进系统1020、传动系统1022、转向系统1024和制动系统1026。在各种实施例中，车辆特征可进一步包括内部和/或外部车辆特征，例如但不限于门、行李箱和车厢特征，例如空气、音乐、照明等(未编号)。
通信系统1036被配置成向其他实体1048无线传送信息和从其他实体1048无线传送信息，例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、远程系统和/或个人设备。在一个示例性实施例中，通信系统1036是被配置为使用IEEE 802.11标准经由无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信进行通信的无线通信系统。然而，附加的或替代的通信方法，例如专用短程通信(DSRC)信道，也被认为在本公开的范围内。专用短程通信(DSRC)信道是指专为汽车使用而设计的单向或双向短程至中程无线通信信道以及相应的一组协议和标准。
数据存储装置1032存储用于自动控制自主车辆1010的数据。在各种实施例中，数据存储设备1032存储可导航环境的已定义地图。在各种实施例中，定义的地图可以由远程系统预定义并从远程系统获得。例如，所定义的地图可由远程系统组装并传送到自主车辆1010(无线和/或有线方式)，并存储在数据存储设备1032中。可以理解，数据存储设备1032可以是控制器1034的一部分，与控制器1034分离，或者是控制器1034的一部分和独立系统的一部分。
控制器1034包括至少一个处理器1044和计算机可读存储设备或介质1046。处理器1044可以是任何定制的或商业上可获得的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器1034相关联的几个处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)、宏处理器、它们的任何组合、或通常用于执行指令的任何设备。例如，计算机可读存储设备或介质1046可以包括只读存储器、随机存取存储器和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储。KAM是持久或非易失性存储器，其可以用于在处理器1044断电时存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质1046可以使用多种已知存储设备中的任何一种来实现，例如PROMs(可编程只读存储器)、EPROMs(电可编程只读存储器)、EEPROMs(电可擦除可编程只读存储器)、闪存或能够存储数据的任何其他电、磁、光或组合存储设备，其中一些表示控制器1034在控制自主车辆1010时使用的可执行指令。
指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。当由处理器1044执行时，这些指令接收并处理来自传感系统1028的信号，执行用于自动控制自主车辆1010的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并向致动器系统1030产生控制信号，以基于逻辑、计算、方法和/或算法自动控制自主车辆1010的部件。尽管在图1中仅示出了一个控制器1034，但是自主车辆1010的实施例可以包括任意数量的控制器1034，这些控制器通过任意合适的通信介质或通信介质的组合进行通信，并且协作来处理传感器信号、执行逻辑、计算、方法和/或算法，并且生成控制信号以自动控制自主车辆1010的特征。
在各种实施例中，控制器1034的一个或多个指令被包含在车辆控制系统10中，并且当被处理器1044执行时，实现参照图3描述的模块和参照图5描述的方法步骤。
在各种实施例中，关于图1描述的自主车辆1010可以适用于特定地理区域(例如，城市、学校或商业校园、购物中心、游乐园、活动中心等)中的出租车或班车系统的环境中，或者可以简单地由远程系统管理。例如，自主车辆1010可以与基于自主车辆的远程运输系统相关联。根据示例性使用的工作流程，注册用户可以通过用户设备创建乘坐请求。乘坐请求将典型地指示乘客期望的搭乘位置(或当前全球定位系统位置)、期望的目的地位置(其可以识别预定的车辆停靠点和/或用户指定的乘客目的地)和搭乘时间。远程运输系统接收乘坐请求，处理该请求，并派遣选定的自主车辆(当且如果有自主车辆时)在指定的搭乘地点和适当的时间接载乘客。
可以理解，本文公开的主题为可以被认为是标准或基准的自主车辆1010提供了某些增强的特征和功能。为此，可以修改、增强或以其他方式补充自主车辆，以提供下面更详细描述的附加特征。
根据各种实施例，控制器1034实现如图2所示的自主驾驶系统(ADS)1070。也就是说，控制器1034的合适的软件和/或硬件组件(例如，处理器1044和计算机可读存储设备1046)被用来提供与车辆1010结合使用的自主驾驶系统1070。
在各种实施例中，自主驾驶系统1070的指令可以通过功能或系统来组织。例如，如图2所示，自主驾驶系统1070可以包括传感器融合系统1074、定位系统1076、引导系统1078以及车辆稳定性和运动控制模块1080。可以理解，在各种实施例中，指令可以被组织到任何数量的系统中(例如，组合、进一步划分等)，因为本公开内容不限于本示例。
在各种实施例中，传感器融合系统1074合成并处理传感器数据，并预测物体的存在、位置、分类和/或路径以及车辆1010的环境特征。在各种实施例中，传感器融合系统1074可以结合来自多个传感器的信息，包括但不限于照相机、激光雷达、雷达和/或任何数量的其他类型的传感器。
定位系统1076处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆1010相对于环境的位置(例如，相对于地图的本地位置、相对于道路车道的精确位置、车辆航向、速度等)。引导系统1078处理传感器数据以及其他数据，以确定车辆1010要遵循的路径。车辆稳定性和运动控制模块1080根据确定的路径产生用于控制车辆1010的控制信号。
在各种实施例中，控制器1034实施机器学习技术来辅助控制器1034的功能，例如特征检测/分类、障碍物缓解、路线穿越、映射、传感器集成、地面真实度确定等。
车辆稳定性和运动控制模块1080被配置成将车辆控制输出传送到致动器系统1030。在示例性实施例中，致动器1042包括转向控制、换档控制、节气门控制和制动控制。转向控制器可以例如控制如图1所示的转向系统1024。换档控制器可以例如控制如图1所示的变速器系统1022。节气门控制可以例如控制如图1所示的推进系统1020。制动控制器可以例如控制如图1所示的车轮制动系统1026。
如上所述，自主驾驶系统1070包括在车辆控制系统10中。本公开的各种实施例的车辆控制系统10将电子稳定控制和自主车辆运动控制集成到单个控制器中。也就是说，未来车辆轨迹从轨迹规划模块获得，轨迹规划模块允许使用车辆运动模型来确定和预测车辆1010的当前和未来状态以及当前和未来致动器命令。车辆的当前和未来状态包括基于车辆轨迹已知的预期车辆航向与当前和预测车辆航向之间的差值。当前和未来的致动器命令包括差动制动，因为在车辆1010的纵向中心线的每一侧以及可选地在车辆1010的横向中心线的每一侧上的制动是不相等的，以在潜在的过度转向(“打滑”)或不足转向(“冲出”)或其他横向打滑情况下提供横向稳定性控制。求解车辆稳定性和运动控制功能，以基于车辆的当前和未来状态以及当前和未来致动器命令来确定同时考虑航向差和轨迹差的致动器命令。所确定的致动器命令被输出到致动器系统1030。
根据示例性实施例，在图3中更详细地示出了本公开的车辆控制系统10。车辆控制系统10包括轨迹规划模块12、车辆稳定性和运动控制模块14、传感器融合系统1074、定位系统1076和致动器系统1030。车辆控制系统10为车辆1010规划轨迹。规划轨迹至少包括每个时间间隔数据点的位置数据和航向数据。车辆稳定性和运动控制功能通过使用车辆运动模型预测当一组致动器命令被遵循时的车辆轨迹，来评估多组致动器命令数据对预测轨迹偏离规划轨迹的影响。车辆控制系统10选择并输出该组致动器命令，在车辆稳定性和运动控制功能中将要最小化的其他项中，该组致动器命令同时最小化预测位置与规划位置的偏离和预测航向与规划航向的偏离。
轨迹规划模块12被包括作为引导系统1078的一部分。传感器融合系统1076向轨迹规划模块12提供传感器数据28。传感器数据28可以基于来自感测系统1028的数据生成，感测系统1028包括一个或多个摄像机30、全球定位系统接收器32、激光雷达系统36、惯性测量单元34和车辆控制器局域网数据38。轨迹规划模块12还从定位系统1076接收定位和映射数据，定位系统1076包括映射模块26。映射模块26提供导航功能，用于相对于地图规划从起始位置到目的地位置的路线。定位系统1076能够相对于路线和地图定位车辆1010。该定位和映射数据40提供了基础路线，轨迹规划模块12通过该基础路线生成用于自主驾驶的更详细的指令。特别地，轨迹规划模块12还基于传感器数据28考虑感知的环境，例如交通标志、障碍物、交通等。轨迹规划模块12基于传感器数据28以及定位和映射数据40输出规划的轨迹数据42。
图4中描绘了示例性规划轨迹数据42，其示出了构成规划轨迹数据42的一系列航路点44。每个航路点44由包括例如位置数据x、y(在x(横向)方向和垂直y(纵向)方向)、航向ψ、偏航率
Figure BDA0003055648930000111
(是航向的时间导数)、速度vx、vy(在x和y方向)和加速度αx、αy(在x和y方向)的数据向量组成。每个航路点可以被指定为系列中的第I个航路点。图4中进一步示出了车辆1010的规划航向46，其是车辆1010沿着规划轨迹的运动方向。车辆1010的当前位置48(和航向)可以由定位系统1076基于传感器数据28来测量，并且包括在定位和映射数据40中。
车辆稳定性和运动控制模块14被配置成接收规划轨迹数据42，处理规划轨迹数据42并输出由致动器命令数据50体现的致动器命令。车辆稳定性和运动控制模块14旨在生成致动器命令数据50，以尽可能接近地遵循规划轨迹，同时还考虑其他因素，例如横向稳定性、乘客舒适性和致动器约束。这样，致动器命令数据50不一定导致车辆1010精确地遵循由规划轨迹数据42定义的请求路径。车辆稳定性和运动控制模块14利用模型预测控制(MPC)算法16，其最小化车辆稳定性和运动控制功能。车辆稳定性和运动控制功能包括多个项，这些项表示在生成致动器命令数据50时应该最小化的因素，致动器命令数据50包括航向项18、轨迹项20、乘客舒适度项22和致动器命令改变项24。航向项18表示车辆1010的规划航向与当前和预测航向之间的差值。轨迹项20表示车辆1010的规划位置与当前和预测位置之间的差值。乘客舒适度项22表示预测的车辆运动的平滑度。致动器命令改变项24表示致动器命令数据中的改变量。车辆稳定性和运动控制功能相对于多组不同的致动器命令来评估每一项，并利用车辆运动的模型来预测执行给定的一组致动器命令对例如车辆航向和车辆位置的影响。车辆稳定性和运动控制功能在有限次数的时间间隔迭代上最小化每个项的总和，并选择与最小值相关联的输出命令集，该输出命令集作为致动器命令数据50输出。
MPC算法16通过重复求解开环有限时域最优控制问题来获得致动器命令数据50。MPC算法16允许实时优化给定的性能指标，同时考虑车辆运动模型以及对致动器和输出的约束。性能指标可以至少体现规划和当前/预测航向之间的差值以及规划和当前/预测车辆位置之间的差值。使用车辆运动模型来预测车辆位置、航向和其他车辆输出，该车辆运动模型可以是简化的车辆动力学模型。可以使用能够从一组致动器命令中至少预测车辆航向和车辆位置的任何合适的车辆运动模型。车辆模型可以是一组非线性标准微分方程或任何其他形式，例如线性模型(RL-Model)。车辆运动模型也可以预测速度和偏航率。MPC算法16对致动器命令施加约束，以反映致动器系统1030和规划轨迹的物理限制。例如，可能存在作为一个约束的与规划轨迹的最大偏差、致动器系统的各种致动器的最大和最小值、致动器的最大变化率、车辆1010的不允许位置(例如与感知的障碍物重叠)、车辆输出的最大和/或最小值(例如速度)等。
MPC算法16的目标是在未来的N个时间步长的范围内找到最佳控制序列(致动器命令集)。在每个采样时间，状态x(t)被估计为最小化受到车辆运动预测模型和约束的性能指标J。MPC算法16解决了可以使用二次规划来解决的数值优化问题。MPC算法采用的车辆稳定性和运动控制功能示例如下：
Figure BDA0003055648930000121
uopt＝minuJ (等式2)
在等式1中，第一项表示当前时刻的规划车辆状态r1和当前车辆状态x1之间的差，以及未来时刻的规划车辆状态r2至N和预测车辆状态x2至N之间的差。i是计算的时间段。规划的车辆状态可从轨迹规划模块12获得，并且包括xi、yi、ψi、
Figure BDA0003055648930000122
v和a。预测的车辆状态可从车辆运动模型获得。等式1中的第二求和项表示致动器命令的变化量。因此，MPC算法16生成致动器命令数据50，以便同时考虑横向稳定性(包括目标和当前/预测航向之间的差值)以及当前/预测车辆位置与由规划轨迹规定的一致。根据等式2，选择致动器命令uopt的最优集合，使得成本函数J最小化，并作为致动器命令数据50输出。车辆稳定性和运动控制功能J中可能包括其他术语，包括油耗、行驶平顺性和任何其他有优化价值的因素。等式1和2受制于：
xk+1＝f(xk，uk) (等式3)
yk＝g(xk) (等式4)
umin≤uk≤umax (等式5)
ymin≤yk≤ymax (等式6)
等式3和4表示车辆运动预测模型，等式5和6表示约束条件。当输出一组给定的致动器命令时，等式3确定下一次迭代时的车辆状态。等式4根据特定的车辆状态确定车辆输出。u是一组致动器命令，x是车辆1010的状态，y是车辆1010的输出(例如位置、速度、航向、横向加速度等)。车辆稳定性和运动控制功能J在N个步骤(从而N组致动器命令序列)的时间窗口内迭代所有合理的致动器命令序列组。函数J确定每组致动器命令的性能指标。MPC算法16通过最小化性能指标来找到致动器命令的最佳集合和顺序。在解出由等式1至5提出的优化问题以确定致动器命令u(t)、u(t+1)、...、u(t+N-1)的最优序列组之后，在致动器命令数据50中仅输出第一最优组u(t)并由致动器系统1030应用。序列中剩余的执行器命令被丢弃。在本公开的一个实施例中，上述优化问题通过二次规划来解决。
图3的车辆控制系统10的示例性实施例包括在自主驾驶系统1070中。自主驾驶系统1070被配置为部分基于致动器命令数据50来执行转向和速度控制机动以及其他可能的自动驾驶可能性，以避免碰撞并与被跟踪的物体协作移动。具体而言，致动器命令数据50包括差动制动命令，以校正横向稳定性问题(包括旋出和犁出)，其中规划航向不同于实际和/或预测航向。自主驾驶系统1070部分基于致动器命令数据50，通过处理器操作已知的自主车辆控制计算机指令，如以上参照图2所述。
图5示出了描述用于控制车辆1010的本公开的示例性方法和系统方面的流程图。图5的流程图的步骤可以由存储在计算机可读介质上的计算机程序指令来实现，该计算机程序指令由诸如至少一个处理器1044的处理器来执行。这些步骤可以由例如参照图3描述的模块和系统来执行，并且还可以采用参照图2描述的自主驾驶系统1070的其他方面。
流程图描述了用于控制车辆1010的示例性方法200。在步骤210中，接收规划轨迹数据42。基于来自定位系统1076的车辆1010的定位、来自传感器融合系统1074的环境感知和来自映射模块26的期望路线，由轨迹规划模块12生成规划轨迹数据42。规划轨迹数据42至少包括车辆1010在时间步长1至n中的每一个的位置和航向数据。规划轨迹数据42可以另外包括速度和加速度数据。
在步骤220中，由车辆稳定性和运动控制模块14确定致动器命令数据50。在一个实施例中，车辆稳定性和运动控制模块14计算车辆稳定性和运动控制成本函数J，该函数将来自感测系统1028的时间步长i＝1的车辆1010的当前位置和航向数据、时间步长i＝2至N的预测位置和航向数据以及规划轨迹数据42作为输入，这些数据可以基于等式3和4的车辆运动预测模型导出。车辆稳定性和控制成本函数J(等式1)被最小化，以确定包含在致动器命令数据50中的致动器命令的最佳集合。也就是说，车辆稳定性和运动控制模块执行MPC算法16，该算法以成本函数的形式重复地解决有限水平最优控制问题，该成本函数考虑了预测位置和预测航向差，该预测位置和预测航向差不同于根据车辆运动预测模型和对致动器命令和车辆输出的约束的给定致动器命令组的规划位置和预测航向差。MPC算法16可以应用二次规划来解决由车辆稳定性和运动控制成本函数J提出的数值优化问题
在步骤230中，优化致动器命令数据50被输出到致动器系统1030。当车辆稳定性和运动控制模块14检测到横向稳定性问题时(隐含地通过考虑规划和预测的车辆航向之间的差值)，这可以至少部分地通过应用差动制动来校正。因此，致动器命令数据50包括与左前、右前、左后和右后车轮中的相应车轮相关联的相应制动器的潜在不同制动命令。在步骤240中，制动系统1026基于致动器命令数据50应用差动制动。例如，取决于所需的横向稳定性校正的性质，制动力可以偏向车辆1010的右前、左前、右后或左后。
虽然在前面的详细描述中已经给出了至少一个示例性实施例，但是应当理解，存在大量的变化。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅是示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供实现一个或多个示例性实施例的便利路线图。应当理解，在不脱离所附权利要求及其合法等同物中阐述的本公开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种用于包括前轮和后轮以及用于每个车轮的制动器的车辆的车辆控制系统，包括:
与车辆的致动器系统可操作地通信的至少一个处理器，该致动器系统包括转向、推进和制动系统，该至少一个处理器被配置成执行程序指令，其中该程序指令被配置成使该至少一个处理器:
从轨迹规划模块接收车辆的规划轨迹数据，该规划轨迹数据包括在离散未来时间点的规划车辆位置数据和规划车辆航向数据；
从传感系统接收当前车辆位置数据和当前车辆航向数据；
基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据，车辆稳定性和运动控制功能具有规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据作为输入，具有致动器命令数据作为输出并利用预测车辆运动的模型，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据；
其中所述致动器命令数据包括转向和推进命令，并且其中所述致动器命令数据包括用于车辆的每个制动器的差动制动命令，以校正规划车辆航向和当前车辆航向数据和预测车辆航向数据中的至少一个之间的任何差值；和
向致动器系统输出致动器命令数据。
2.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中所述车辆稳定性和运动控制功能包括表示规划车辆航向数据和当前车辆航向数据和预测车辆航向数据中的至少一个之间的差值的航向项，以及表示规划车辆位置数据和当前车辆位置数据和预测车辆位置数据中的至少一个之间的差值的轨迹项。
3.根据权利要求2所述的车辆控制系统，其中基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据包括最小化包括航向项和轨迹项的车辆稳定性和运动控制功能。
4.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中车辆稳定性和运动控制功能是模型预测控制算法的一部分。
5.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中，所述车辆稳定性和运动控制功能在有限次数的迭代中聚集所述航向项和所述轨迹项，其中:
基于规划车辆航向数据和当前车辆航向数据之间的差值来确定航向项的第一次迭代；
基于规划车辆位置数据和当前车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的第一次迭代；
基于规划车辆航向数据和预测车辆航向数据之间的差值来确定航向项的未来时间迭代；
基于规划车辆位置数据和预测车辆位置数据之间的差值来确定轨迹项的未来时间迭代；
其中预测车辆运动的模型使用来自先前时间迭代的致动器命令数据输出作为模型的输入，以预测车辆位置和车辆航向。
6.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中，所述车辆稳定性和运动控制功能包括致动器命令变化项，所述致动器命令变化项表示所述致动器命令数据的变化率。
7.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中，车辆稳定性和运动控制功能包括代表乘客舒适度的倒数的乘客舒适度品质因数项。
8.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中，所述车辆稳定性和运动控制功能包括偏航率项，所述偏航率项表示规划偏航率与当前偏航率和预测偏航率中的至少一个之间的差值。
9.根据权利要求1所述的车辆控制系统，其中所述车辆稳定性和运动控制功能包括横向速度项和横向加速度项中的至少一项，其中所述横向速度项表示规划横向速度与当前横向速度和预测横向速度中的至少一项之间的差值；并且其中横向加速度项表示规划横向加速度与当前横向加速度和预测横向加速度中的至少一个之间的差值。
10.一种用于控制包括前轮和后轮以及用于每个车轮的制动器的车辆的方法，该方法包括:
经由至少一个处理器从轨迹规划模块接收车辆的规划轨迹数据，该规划轨迹数据包括在离散未来时间点的规划车辆位置数据和规划车辆航向数据；
经由所述至少一个处理器从车辆的感测系统接收当前车辆位置数据和当前车辆航向数据；
经由所述至少一个处理器基于车辆稳定性和运动控制功能确定致动器命令数据，所述车辆稳定性和运动控制功能具有作为输入的规划轨迹数据、当前车辆位置数据和当前车辆航向数据，具有作为输出的致动器命令数据，并利用预测车辆运动的模型，包括预测车辆航向数据和预测车辆位置数据；
其中所述致动器命令数据包括转向和推进命令，并且其中所述致动器命令数据包括用于车辆的每个制动器的差动制动命令，以校正规划车辆航向数据与当前车辆航向数据和预测车辆航向数据中的至少一个之间的任何差值；和
向致动器系统输出致动器命令数据。
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