CN114715167A - 一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于汽车自动驾驶技术领域，尤其为一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、设计四轮转向模式轨迹跟踪控制器；S2、设计原地转向轨迹跟踪控制器；S3、设计斜行模式轨迹跟踪控制器；建立轨迹信息，进行斜行和与原地转向模式切换测试，进行斜行和原地转向模式切换测试。本发明通过有限状态机所实现的自动驾驶行驶模式的切换逻辑，可以在中低速工况下实现全向移动车辆根据上层规划层的需要自动切换到适当的行驶模式，从而进行高精度曲线的跟踪，具有现实意义。

Description

一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制 方法

技术领域

本发明涉及汽车自动驾驶技术领域，具体为一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法。

背景技术

自动驾驶技术具有广泛的应用前景，而自动驾驶技术的实现需要靠感知，决策与规划，控制四个层面的综合作用，其中控制层是整个自动驾驶体系中最基础的环节，也是于车辆关系最为密切的环节。随着自动驾驶技术深入的发展，越来越需要与之契合度高的车辆底盘来完成对一些高难度轨迹进行高精度的轨迹跟踪(例如轨迹点在车辆左或者右后方)，本发明基于四轮独立驱动独立转向的全向移动底盘技术进行轨迹跟踪的研究。

目前针对全向移动底盘的多模式自动驾驶研究内容较少，大体有以下难点：

1、在中高速工况下严格区分转向模式来进行轨迹跟踪控制并不适用；

2、采用模型预测控制(MPC)等复杂度高的控制策略使自动驾驶计算困难；

3、如何结合规划层的输出结果进行不同模式的切换。

因此我们提出了一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法来解决上述问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，解决了现有的全向移动底盘的多模式自动驾驶方法，在中高速工况下严格区分转向模式来进行轨迹跟踪控制并不适用，采用模型预测控制(MPC)等复杂度高的控制策略使自动驾驶计算困难，以及如何实现结合规划层的输出结果进行不同模式的切换的问题。

(二)技术方案

发明的目的是针对中低速工况针对全向移动底盘的四种转向模式结合规划层的输出结果进行合理的分配，来达到对轨迹跟踪难度较高的轨迹点进行轨迹的跟踪；全向移动底盘分为四种转向模式包括四轮转向模式、原地转向模式、斜行模式和横行模式(如图1所示)。

确定规划层和车辆定位的输出：规划层通过确定出车辆预行驶的路径点(暂不包括速度和加速度信息)，主要有：车辆质心纵向位移CG_X，车辆质心横向位移CG_Y，车辆前轴中心点坐标(xo，yo)，规划横向位移xr，规划纵向位移yr，规划路径点曲率kr。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：

S1、设计四轮转向模式轨迹跟踪控制器；

S2、设计原地转向轨迹跟踪控制器；

S3、设计斜行模式轨迹跟踪控制器；

S4、建立轨迹信息，进行斜行和与原地转向模式切换测试，进行斜行和原地转向模式切换测试。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，具备以下有益效果：

本发明，通过有限状态机所实现的自动驾驶行驶模式的切换逻辑，可以在中低速工况下实现全向移动车辆根据上层规划层的需要自动切换到适当的行驶模式，从而进行高精度曲线的跟踪，具有现实意义。

附图说明

图1为本发明线控全轮转向电动汽车不同转向模式示意图；

图2为本发明阿克曼转向分配前后轮转角示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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没有做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。

实施例

如图1和2所示，本发明一个实施例提出的一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，基于全向移动底盘的行驶模式切换首先需要确定各行驶模式的需求位于哪里；首先，原地转向模式是指该车辆可以绕着质心做旋转运动；车辆的原地转向模式主要应用在调整车辆当前的姿态角；由于原地转向模式的触发需要停车制动，所以原地转向模式一般用在车辆跟踪轨迹的初始时刻和结束时刻；车辆的原地转向模式可以解决当规划的轨迹点位于车辆质心平面的后方时。本发明基于此设计了两种原地转向模式控制算法，一种是从当前车辆的航向角做180度的旋转，另一种是从车辆当前的航向角旋转到车辆航向角与轨迹点重合；设计这两种控制器是因为车辆的四轮转向模式下需要使车辆的航向角与轨迹点重合才会对规划的轨迹曲线做到精准的跟踪；车辆的四轮转向模式下主要用于跟踪曲率发生变化的曲线，主要实现车辆的避障功能；而车辆的斜行模式(包含横行模式)，主要用来跟踪直线，车辆不需要调整姿态角就可以进行轨迹的跟踪，大大提高了跟踪的精度和便利性。

结合图1做出详细说明，一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：

S1、设计四轮转向模式轨迹跟踪控制器；

S2、设计原地转向轨迹跟踪控制器；

S3、设计斜行模式轨迹跟踪控制器；

S4、建立轨迹信息，进行斜行和与原地转向模式切换测试，进行斜行和原地转向模式切换测试。

四轮转向模式轨迹跟踪控制器设计

横向控制器的设计：

由四轮转向车辆二自由度动力学模型：

δ_r＝εδ_f；

其中V_x为质心纵向车速，β为质心侧偏角，k_f为前轴侧偏刚度，k_r为后轴侧偏刚度，δ_f为前轮转角，δ_r为后轮转角，a为质心到前轴的距离，b为质心到后轴的距离，V_y为质心侧向车速，ε为比例系数，I_z为绕z轴的转动惯量，ω为横摆角速度；

由以零化质心侧偏角为目标可得到：

ε＝(-(a+b)k_fk_rb-mak_fV_x ²)/((a+b)k_fk_ra-mbk_rV_x ²)；

代入跟踪误差模型得：

e_d ^·＝V_xe_φ+V_y；

e_φ＝φ-θ_r；

其中e_d为横向误差，e_φ为航向角误差，φ为横摆角，θ_r为目标航向角；

代入可得四轮转向模式的控制状态空间矩阵

U＝δ_f；

根据LQR原理：

对于一个n阶线性控制对象，寻求最优控制u(t)，使性能指标J达到极小值：

等号右端第一项代表着在给定的目标时刻t_f时，系统的最终状态与期望状态的接近程度；等号右端积分中x^TQx代表着在系统的控制过程中系统实际状态与所期望的状态二者的误差；积分第二项u^TRu表示对于控制系统总能量的限制；

基于李雅普诺夫稳定性定理得到黎卡提方程：

故线性二次型控制的最优状态反馈增益K与最优控制输入u可以表示为：

K(t)＝R^-1(t)B^T(t)P(t)；

u(t)＝-K(t)x(t)；

纵向控制器的设计：

PID控制器：

其中k_p为比例系数，k_i为积分项系数，k_d为微分项系数；

PID控制器：

其中k_p为比例系数，k_i为积分项系数，k_d为微分项系数；

阿克曼转向分配前后轮转角

结合图2做出详细说明；

当车辆处于四轮转向模式：

a*cot(δ_fl)＝|bcot(δ_rl)|；

a*cot(δ_fr)＝|bcot(δ_rr)|；

转向半径R＝bcot(δ_f)；

其中

为虚拟前轮转角，δ_ij为前后轮车轮转角，T_i为轮距。原地转向轨迹跟踪控制器的设计

横向控制：

定转角控制：

其中T为轮距的一半；

横摆控制器：

输入为横摆角速度误差和横摆角误差补偿量，输出为横摆角加速度。

斜行模式轨迹跟踪控制器的设计

横向控制：

利用车辆当前定位航向角和参考线轨迹的航向做差就是车轮转角量，这里δ_f＝δ_r，即前后轮转角相等；

纵向控制：

输入为车辆坐标系下横纵向速度误差，输出为目标横纵向加速度。

斜行和与原地转向模式切换仿真测试

低速大转角跟踪：

在给定车辆起始点坐标(0，0)，终止点(10，10)，完成时间10s，利用五次多项式规划出一条单移线，进行轨迹跟踪的测试；分别为左前，右前，左后，右后大转角跟踪。

车轮转角(度)：

横向误差(m)：

纵向误差(m)：

速度误差(m/s)：

由仿真结果分析来看，车轮最大转角50度，横向误差在0.1m内，纵向误差在0.15m内，车速误差在0.04m/s内，效果十分显著，跟踪精度极高。

原地转向离线仿真：

利用五次多项式设计理想横摆曲线fa，仿真时间2s，通过测试PID参数为P为6，I为600，D为0。

仿真结果如下：

横摆角误差：

横摆角速度误差：

斜行模式仿真测试：四轮转角为45度进行速度跟踪，时间为25s。

质心车速误差(m/s)：

通过对各个行驶模式进行仿真验证，结果表明适应于全向移动底盘的轨迹跟踪控制算法具有极高的控制精度，可以把横向，纵向，车速误差控制在1％以内。本发明将结合规划模块进行联合仿真，可实现对各种轨迹的精确跟踪，具有现实意义。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，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 (5)

1.一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、设计四轮转向模式轨迹跟踪控制器；

S2、设计原地转向轨迹跟踪控制器；

S3、设计斜行模式轨迹跟踪控制器；

S4、建立轨迹信息，进行斜行和与原地转向模式切换测试，进行斜行和原地转向模式切换测试。

2.根据权利要求1所述的一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，其特征在于：所述四轮转向模式轨迹跟踪控制器包括横向控制器的设计和纵向控制器的设计，横向控制器的设计和纵向控制器的设计具体如下：

横向控制器的设计：

由四轮转向车辆二自由度动力学模型：

δ_r＝εδ_f；

其中V_x为质心纵向车速，β为质心侧偏角，k_f为前轴侧偏刚度，k_r为后轴侧偏刚度，δ_f为前轮转角，δ_r为后轮转角，a为质心到前轴的距离，b为质心到后轴的距离，V_y为质心侧向车速，ε为比例系数，I_z为绕z轴的转动惯量，ω为横摆角速度；

由以零化质心侧偏角为目标可得到：

ε＝(-(a+b)k_fk_rb-mak_fV_x ²)/((a+b)k_fk_ra-mbk_rV_x ²)；

代入跟踪误差模型得：

e_φ＝φ-θ_r；

其中e_d为横向误差，e_φ为航向角误差，φ为横摆角，θ_r为目标航向角；

代入可得四轮转向模式的控制状态空间矩阵

U＝δ_f；

根据LQR原理：

对于一个n阶线性控制对象，寻求最优控制u(t)，使性能指标J达到极小值：

等号右端第一项代表着在给定的目标时刻t_f时，系统的最终状态与期望状态的接近程度；等号右端积分中x^TQx代表着在系统的控制过程中系统实际状态与所期望的状态二者的误差；积分第二项u^TRu表示对于控制系统总能量的限制；

基于李雅普诺夫稳定性定理得到黎卡提方程：

故线性二次型控制的最优状态反馈增益K与最优控制输入u可以表示为：

K(t)＝R^-1(t)B^T(t)P(t)；

u(t)＝-K(t)x(t)；

纵向控制器的设计：

PID控制器：

其中k_p为比例系数，k_i为积分项系数，k_d为微分项系数；

PID控制器：

其中k_p为比例系数，k_i为积分项系数，k_d为微分项系数；

阿克曼转向分配前后轮转角：

当车辆处于四轮转向模式：

a*cot(δ_fl)＝|bcot(δ_rl)|；

a*cot(δ_fr)＝|bcot(δ_rr)|；

转向半径R＝bcot(δ_f)；

其中

为虚拟前轮转角，δ_ij为前后轮车轮转角，T_i为轮距。

3.根据权利要求1所述的一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，其特征在于：所述原地转向轨迹跟踪控制器的设计包括：

横向控制：

定转角控制：

其中T为轮距的一半；

横摆控制器：

输入为横摆角速度误差和横摆角误差补偿量，输出为横摆角加速度。

4.根据权利要求1所述的一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，其特征在于：所述斜行模式轨迹跟踪控制器的设计包括：

横向控制：

利用车辆当前定位航向角和参考线轨迹的航向做差就是车轮转角量，这里δ_f＝δ_r，即前后轮转角相等；

纵向控制：

输入为车辆坐标系下横纵向速度误差，输出为目标横纵向加速度。

5.根据权利要求1所述的一种基于全向移动车辆多行驶模式的自动驾驶轨迹跟踪控制方法，其特征在于：所述斜行和与原地转向模式切换测试包括：

低速大转角跟踪：

在给定车辆起始点坐标(0，0)，终止点(10，10)，完成时间10s，利用五次多项式规划出一条单移线，进行轨迹跟踪的测试；分别为左前，右前，左后，右后大转角跟踪。

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