CN115243951A - 用于控制车辆的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种沿一轨迹控制带有至少一个执行器的车辆(1)的方法，其中，在考虑执行器的至少一个控制变量的预览情况下，在一搜索空间内规划轨迹，所述方法包括以下方法步骤：根据执行器的至少一个控制变量建立一执行器模型；设定预览的时间步长；根据执行器模型和控制变量的一极限值，确定执行器控制变量沿时间步长的变化；根据执行器控制变量的极限值限制搜索空间；通过将至少一个控制变量连同车辆质量和车轮半径进行转换，确定车辆(1)的一加速度值和/或一减速度值；并输出加速度值和减速度值，以用于限制规划轨迹的搜索空间。

Description

用于控制车辆的方法
技术领域
本发明涉及一种车辆轨迹规划方法、一种设置用于实施根据本发明所述轨迹规划的控制系统、一种包括用于实施根据本发明所述方法的程序代码的计算机程序、以及一种促使计算机实施根据本发明所述方法的计算机可读存储介质，该计算机可读介质在计算机上运行。
背景技术
例如轿车(乘用车)、重型货车(卡车)或摩托车等现代化车辆越来越多地配备有驾驶员辅助系统，所述驾驶员辅助系统可借助传感器检测周围环境以及其中的目标物体，识别交通情形并例如通过一制动干预或转向干预或通过发出一视觉警告或音频警告等对驾驶员提供支持。雷达传感器、激光雷达传感器、摄像传感器或类似传感器常被用作检测目标物体和/或周围环境的传感器。然后，可从传感器确定的传感器数据中得出有关周围环境的结论。在此，经处理的传感器信息用于周围环境识别，以便在此基础上发出用于驾驶员预警/驾驶员信息或受控的转向、制动和加速的指令。通过传感器和周围环境数据处理的辅助功能例如可避免与其他交通参与者发生的事故，或通过支持甚至(以半自动或全自动方式)完全接管驾驶任务或车辆导引方便复杂的驾驶操控。例如，车辆可通过一紧急制动辅助功能(EBA、Emergency Brake Assist)进行一自主紧急制动(AEB、Automatic EmergencyBrake)；通过自适应巡航控制辅助功能(ACC)进行跟随行驶和速度控制；或通过带有转向支持的主动式车道保持功能(LKA、Lane Keep Assist)将车辆保持在车道上。此外，也可将这些功能中的多个结合在一系统中。除了危险情形下的紧急制动外，自动制动干预尤其在(全)自动驾驶一车辆时也非常重要。在一危急交通情形或交通场景，尤其是在受到要发生碰撞的威胁时，会启动自动制动。
通常将控制系统用于对(半)自动行驶的控制，所述控制系统使用例如转向装置、制动装置或动力设备等车辆执行器，并包括用于规划和选择轨迹的轨迹规划器(简称规划器)以及一个或多个用于实现轨迹的控制器。在此，数据流控制基本上沿着“感知—规划—执行(Sense-Plan-Act)”的控制链实施，即从左到右运行。在此，规划器首先处理来自感知部分的信息，即借助周围环境传感器检测到的、例如前方行驶车辆的距离和速度等周围环境数据和目标物体数据，但不处理例如当前执行器状态和执行器限制等来自执行部分的信息。取而代之的是，规划器方法通常基于如下简化方式，即，不出现执行器限制，忽略不计执行器的动态特性。实际上，对执行器的一要求只有在特定的执行器死区时间(即在控制链的系统输入端信号变化和系统输出端信号响应之间的时间范围)之后，以一结构形式决定的动态特性并仅在执行器工作范围内才能实现。如果规划器不能获取这些信息，就会导致规划器规划出不可行驶的轨迹。例如，规划的轨迹不能用现有执行器的动态特性实现，或超出执行器的工作范围。在此情况下，后置于规划的控制器既可触发控制器饱和(Regler-Windup、控制器中断)又可触发新规划。所述饱和是由一保持不变的控制偏差引起的，例如可能导致与前面行驶车辆的距离低于所规划的距离。在从需减速轨迹到需加速轨迹的过渡中(或反之)，饱和会导致车辆反应的一额外延迟。通过新规划人为减少控制偏差会导致精度下降。通过持续违反执行器限制，可能会出现一高频率的新规划，从而在必要行驶轨迹和实际行驶轨迹之间出现漂移增加的现象。
通常，通用的动力设备和制动系统不向规划器提供关于执行器限制的反馈。如果有用于执行器限制的信号时，这些信号往往只对当前的计算周期有效。例如，动力设备控制装置提供动力设备最大扭矩值和最小扭矩值(即最大拖曳力矩)，但不会说明在什么时候可达到这些最大值。由此，无法预测最大力矩梯度，从而无法预测实际执行器潜能。规划器计算出带有时间预览的最佳轨迹。如果要借助制定边界条件在规划器中引入限制，那么所述限制必须用时间预览加以提供。由动力设备控制装置在当前时间点提供的限制是不够的。因此，在规划器中不能考虑到执行器限制，饱和或新规划将随之而来。
此外，除了缺失的预测之外，尽管规划器能借助优化方法对边界条件形式的限制加以考虑，当前的动力设备扭矩限制并没在规划器中使用。其原因是，无法将执行器扭矩限制转换为车辆加速度限制。规划器基于车辆纵向加速度计算一优化轨迹。如果执行器的限制只以扭矩或轴力矩形式出现，那么规划器就不能使用它们，这是因为规划器没包括用于将扭矩转换成加速度的执行器/车辆模型。由此，规划器中不能考虑到执行器的限制。
从DE 10 2016 221 723 A1中已知有多个(如转向装置、动力传动系、行车制动装置和驻车制动装置等)执行器或促动器的一车辆控制系统。在此，所述控制系统包括一控制车辆运动的模块、一控制促动器的模块、一个指定需实施车辆运行策略的模块以及一用于力矩协调的模块，其中，从对车辆的运动要求中构成一包括一纵向分量、一横向分量和一竖直分量的归一化要求矢量。此外，控制系统配置用于，根据车辆运行策略和要求矢量构成分配给促动器的力矩。
DE 10 2015 209 066 A1描述了一种用于车辆、减少耗费的轨迹规划方法，其中，用于确定轨迹的搜索空间根据一近似结束时间点被加以限制。在此情况下，为确定驾驶操控的轨迹，搜索空间被限制在近似结束时间点前后的一特定范围，尤其是近似结束时间点附近10％的特定范围，以减少确定轨迹所需的计算工作量。
发明内容
因此，本发明的任务基础是，提供一种车辆控制的通用方法，在此方法中，以一种更简单和成本费用更经济合理的方式对轨迹规划加以改进。
上述任务通过权利要求1以及独立权利要求的总体理论来解决。在从属权利要求中要求保护本发明的适宜的设计方案。
在根据本发明所述的沿一轨迹控制一车辆的方法中，所述车辆包括至少一个执行器、优选包括多个执行器。此外，所述车辆包括一控制装置，该控制装置具有一轨迹规划器，该轨迹规划器在一可定义的搜索空间内——在考虑对执行器或控制器的至少一个控制变量的预览或预测情况下——规划轨迹。该方法尤其适用于纵向轨迹的规划方法(纵向轨迹规划)。所述方法包括以下方法步骤：
-根据执行器的至少一个控制变量，建立执行器的一执行器模型，
-设定预览的时间步长，
-根据执行器模型和控制变量的一极限值，确定执行器控制变量沿时间步长的变化，
-根据执行器控制变量的极限值限制搜索空间，
-通过将至少一个控制变量与车辆质量和车轮半径进行转换，确定一车辆加速度值和/或一减速度值，以及
-输出加速度值和减速度值，用于限制规划轨迹或轨迹规划器搜索一可能轨迹的搜索空间。
根据本发明所述的方法过程得出的优点是，通过也对执行器的自然限制加以考虑，确保轨迹规划器仅规划可行驶的轨迹。本发明以一种特别简单的方式，实现了控制变量的可变预览，由此，所述方法也可用于多个执行器，而且不需要复杂的车辆模型。此外，所述方法只需要简单的参数化，并基于分析计算只需很低的计算工作量。所述方法还与不同的规划方案兼容，因此可以特别简单和灵活的方式实施。
优选将例如内燃机或电机等一动力设备，和/或将一车辆制动装置预先设定为一执行器。作为替代选择或补充措施，也可将一转向装置预先设定为执行器之一。
根据本发明一优选实施方案，可将一力矩、尤其是动力设备的一动力设备扭矩或制动装置的一制动扭矩预先设定为控制变量。
控制变量沿正向和/或负向的最大可能变化可以一种有益的方式，预先规定为极限值。一动力设备力矩或一动力设备扭矩例如可预先规定为控制变量。
根据使用目的，执行器模型可以控制变量的一函数为基础，该函数按时间绘制，针对控制变量的增加可具有控制变量的正增长，针对控制变量的减小可具有控制变量的负增长。例如，一动力设备模型和/或一制动装置模型可预先规定为一个执行器模型或多个执行器模型。只要动力设备扭矩或制动扭矩预先设定为控制变量，则动力设备模型例如包括一动力设备扭矩增加作为正增长以及动力设备扭矩减少作为负增长，而制动装置模型优选包括一制动扭矩增加作为正增长以及制动扭矩减少作为负增长。各相应增长可通过针对时间轴观察预览的时间步长以实用方式进行确定。
优选将车辆可能的最大加速度预先设定为加速度值，而将车辆可能的最大减速度预先设定为减速度值。
根据所述方法一优选设计方案，可确定行驶阻力。尤其可通过预览的时间步长或预览的持续时间进行确定。
然后，在确定加速度值和/或减速度值时，根据使用目的也可对行驶阻力予以考虑。由此进一步提高确定的安全可靠性。
此外，可预先规定至少一个检测周围环境的传感器，尤其是摄像装置和/或激光雷达传感器和/或雷达传感器和/或超声波传感器。根据一个或多个传感器的传感器数据可检测车辆周围环境以及其中的目标物体和交通参与者。在此，多个传感器的传感器数据也可被加以融合，以进一步改善周围环境和目标物体的检测。
检测到的车辆周围环境，包括处于其中的目标物体和交通参与者，可以实用方式用于设定搜索空间和/或用于轨迹规划。这例如可通过额外限制用于搜索可能轨迹的搜索空间而加以实施，这是因为由传感器检测到的目标物体处于先前限定的搜索空间中。此外，可在轨迹规划时或轨迹规划后选择要行驶的轨迹，例如，对避免碰撞的观点加以考虑，选择沿道路走向并且不与其他目标物体/交通参与者碰撞的轨迹。
此外，本发明还包括带有程序代码的一计算机程序，如果在一计算机或一现有技术中已知的其他可编程计算装置中执行所述计算机程序时，则实施根据本发明所述的方法。因此，所述方法也可设置成纯粹的计算机实现方法，其中，本发明意义上的术语“计算机实现方法”指的是根据一计算机实现或实施的过程规划或方法步骤。在此，诸如一计算机、一计算机网络或现有技术中已知的另一可编程装置(例如包括一处理器、微控制器或类似装置的一计算机装置)等计算装置可借助可编程计算规则进行数据处理。
此外，本发明还包括含有指令的一计算机可读存储介质，所述指令使执行该指令的计算机实施根据上述权利要求中至少一项所述的方法。
作为独立权利要求或从属权利要求，本发明还包括用于沿一轨迹，尤其沿纵向控制一车辆的控制装置，所述控制装置设置成，根据本发明所述方法实施车辆控制。
在本发明意义上，术语“搜索空间”是指控制单元在其中搜索可能的可行驶轨迹的空间区段，其中，在搜索空间内部可规划多个轨迹，以便随后对适合情形的各相应轨迹进行选择。
在本发明意义上，术语“极限值”是指控制变量的最大值或最小值，即最大或最小，其过程例如可沿着行驶距离或时间t被加以检测。
本发明还明确包括未明确提及的特征或权利要求的组合，即所谓的从属组合。
附图说明
下面根据适宜的实施例对本发明进行更详细的描述。其中：
图1示出一车辆的示意简图，其中，根据本发明所述方法实施一最大控制变量的预测，以及
图2示出根据本发明所述方法一流程图的简化示意图。
具体实施方式
图1中的附图标记1表示具有不同执行器(转向装置3、动力设备4、制动装置5)的一车辆，该车辆具有一控制装置2(ECU、Electronic Control Unit(电子控制单元))，通过该控制装置可针对执行器的一个或多个动态特性进行轨迹规划。在此，轨迹根据一轨迹规划器计算，其中，实施对各相应执行器尤其是沿纵向用于限制轨迹规划器的搜索空间的一最大控制变量的预测，并将所述预测用于轨迹规划。在此，轨迹规划器可设置为控制装置2的硬件模块或纯软件模块。此外，车辆1还有检测周围环境的传感器(摄像装置6、激光雷达传感器7、雷达传感器8以及超声波传感器9a、9b)，传感器的传感器数据用于周围环境和目标物体的识别，以便能实现例如紧急制动辅助(EBA、Electronik Brake Assist(电子制动辅助))、距离跟踪控制(ACC、Automatic Cruise Control(定速巡航控制))、车道保持控制或车道保持辅助(LKA、Lane Keep Assist(车道保持辅助))或类似的各种辅助功能。辅助功能也可以实用方式通过控制装置2或一单独的控制装置实施。
根据本发明所述方法，输入信号使用的是车辆加速度a、车辆速度v、制动力矩TB、动力设备扭矩TM、最小动力设备扭矩TM,最小、最大动力设备扭矩TM,最大、以及当前所设置的挡位，并提供最大加速度和最大减速度这两个输出矢量，各输出矢量分别具有一可变的预览。在此，车辆参数变速器传动比ig、车辆质量m、车轮半径r、前部面积A、空气阻力系数cW(精度要求按此顺序依次递减)和空气密度ρL(单位：千克/立方米)是已知的。图2以简化结构展示所述方法的一流程图或数据流的一设计方案。
图2中作为示例预先设定将制动装置和动力设备用作执行器，所述执行器根据各自相应的执行器模型(动力设备模型10和制动装置模型11)加以说明，各执行器模型相对时间t分别具有针对扭矩T增加(动力设备扭矩增加10a和制动装置扭矩增加11a)的扭矩T的正增长以及针对扭矩减少(动力设备扭矩减少10b和制动装置扭矩减少11b)的扭矩T的负增长。在此，图2中扭矩或力矩T以牛顿米(Nm)为单位给出，时间以秒(s)为单位给出。在此，制动装置根据一具有死区时间和饱和度的线性函数表示，其中，要包括的死区时间作为选项包括函数的第一斜率部分，而饱和度包括函数的第二斜率部分。动力设备模型10中，动力设备表示为分段定义、带有作为选项的死区时间和饱和度的线性函数，这是因为例如内燃机和电机等因结构形式所致在超过取决于挡位的动力设备扭矩极限值时，提供一低于动力设备扭矩极限值的一较低扭矩梯度。相反，对带有单挡变速器的一电机，可像制动装置模型11那样选择建模。
在预览12范围内，执行器的最大上升梯度和最大下降梯度分别与预览的矢量相乘，以确定在矢量给出的时间步长(时间t，单位为秒s)内(扭矩)力矩T的最大正向变化和最大负向变化，其中，根据图2所示选择了以下时间步长：0秒、0.5秒、1秒和2秒。
此外，与当前扭矩T相加的最大扭矩变化不能大于各相应执行器的绝对极限(即例如最大动力设备扭矩值TM,最大)，因此如饱和度13所示，该最大扭矩变化被限制在执行器可能的工作范围内。
随后，适宜地实施转换14，其中，(四个)扭矩变化与车辆质量m和车轮半径r根据下列公式：
a＝T·(m·r)
换算成(四个)车辆加速度。从换算得到的动力设备扭矩增加和制动扭矩减少的总和得出最大的车辆加速度。与此相应，从换算得到的动力设备扭矩减少和制动扭矩增加的总和得出车辆的最大减速度。
此外，对所确定的车辆减速度，还考虑了行驶阻力。在此，使用了计算得出的车辆加速度，从而得出预览持续时间内行驶阻力的变化。这也同样导致了加速度的变化。在此可通过使用下列公式：
Figure BDA0003828261540000081
对行驶阻力的变化15a、15b加以考虑。
然后，在输出端(右箭头)，分别相应使用例如0秒、0.5秒、1秒、2秒或类似(可变)的预览映射或输出用于修正行驶阻力变化影响的加速度限制和减速限制，并将其传输给规划器。
综上所述，本发明可提供一种估计当前和未来尤其是纵向上执行器限制的预测方法。这些执行器限制应提供给规划器，以确保可行驶轨迹的计算。在此，尤其要估计可供使用的动态特性和执行器(动力设备和制动装置)的绝对限制。此外，还需对行驶阻力也加以考虑。在此，可为当前时间点，以及为面向规划器的一时间预测计算出所估计的执行器限制。此外，为实现与基于优化和非基于优化的规划方法的兼容性，所估计的执行器限制可以车辆纵向加速度的形式传输给规划器。本发明也可针对具有额外执行器的系统，例如具有前轴转向装置和后轴转向装置的车辆或全轮驱动车辆进行调整适配，即扩展其他纵向执行器。此外，还可应用于冗余执行器，例如一“线控制动装置”用传统制动装置作为后备路径。所述方法并不限于纵向控制，也可应用于“制动转向(Steer-by-Braking)”方法。此外，所述方法还可应用于规划器方案和控制器方法，以及例如模型预测控制(MPC)等组合方法。
附图标记列表：
1 车辆
2 控制装置
3 转向装置
4 动力设备
5 制动装置
6 摄像装置
7 激光雷达传感器
8 雷达传感器
9a 超声波传感器
9b 超声波传感器
10 动力设备模型
10a 动力设备扭矩增大
10b 动力设备扭矩减小
11 制动装置模型
11a 制动扭矩增大
11b 制动扭矩减小
12 预览
13 饱和度
14 转换
15a 行驶阻力
15b 行驶阻力
A 前部面积
a 车辆加速度
cW 空气阻力系数
iG 传动比
m 车辆质量
r 车轮半径
T 力矩
t 时间
v 车辆速度
ρL 空气密度

Claims (13)

1.一种沿轨迹控制带有至少一个执行器的车辆(1)的方法，其中，在考虑执行器的至少一个控制变量的预览的情况下，在搜索空间内规划轨迹，所述方法包括以下方法步骤：
-根据执行器的至少一个控制变量，建立执行器的执行器模型，
-设定预览的时间步长，
-根据执行器模型和控制变量的极限值，确定执行器控制变量沿时间步长的变化，
-根据执行器的控制变量的极限值限制搜索空间，
-通过对至少一个控制变量连同车辆质量和车轮半径进行转换，确定车辆(1)的加速度值和/或减速度值，
-输出加速度值和减速度值，用于限制其中进行轨迹规划的搜索空间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，车辆(1)的动力设备(4)和/或制动装置(5)被预先设定为执行器。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，预先设定力矩，尤其是动力设备(4)的动力设备扭矩或制动装置(5)的制动扭矩作为控制变量。
4.根据上述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，预先规定控制变量在正方向和/或负方向上的最大可能变化作为极限值。
5.根据上述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，执行器模型以控制变量的函数为基础，相对于时间t包括针对控制变量增加的控制变量正向增加和针对控制变量减少的控制变量负向增加。
6.根据上述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，将车辆(1)的最大可能的加速度预先设定为加速度值，而将车辆(1)的最大可能的减速度预先设定为减速度值。
7.根据上述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，尤其是通过预览的时间步长确定行驶阻力。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在确定加速度值和/或减速度值时，要对行驶阻力一起予以考虑。
9.根据上述权利要求中至少一项所述的方法，其特征在于，预先规定至少一个用于周围环境检测的传感器，尤其是摄像装置(6)和/或激光雷达传感器(7)和/或雷达传感器(8)和/或超声波传感器。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，检测到的周围环境被用于设定搜索空间(9)和/或用于轨迹规划。
11.一种带有程序代码的计算机程序，如果在计算机上执行所述计算机程序时，则实施根据上述权利要求中至少一项所述的方法。
12.一种包括指令的计算机可读存储介质，所述指令使执行该指令的计算机实施根据权利要求1至10中至少一项所述的方法。
13.一种用于控制一车辆(1)沿一轨迹行驶的控制装置(2)，其特征在于，根据权利要求1至10中至少一项所述的方法实施车辆(1)的控制。
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