CN115320709A - 一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法 - Google Patents

一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法。该方法基于当对应车辆模型为前轮转向时，式中B为4×1的矩阵，当对应车辆模型为四轮转向时，式中B为4×2的矩阵，以及当对应车辆模型为前轮转向时，u为前轮转角，当对应车辆模型为四轮转向时，u为前轮转角和后轮转角组成的2×1的矩阵，对车辆运动状态进行实时调整。本发明不仅能够根据期望轨迹实时分配最优的前后轮转角，而且能够基于期望轨迹的曲率判断车辆当前的行驶工况，灵活选择控制模式，在直线或小曲率弯道采用前轮转向控制，在大曲率弯道或特殊轨迹采用四轮转向控制。

Description

一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶控制技术领域，尤其是涉及一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法。
背景技术
车辆的转向机构与转向系统对智能汽车的自动驾驶控制算法，尤其是横向控制算法的精度和操纵稳定性有着至关重要的作用，转向系统根据转向轴的数量和布置位置可分为前轮转向系统、后轮转向系统和四轮转向系统，其中四轮转向系统相比前轮转向系统车辆行驶时的横摆角速度与质心侧偏角都更小，更加稳定和安全，且能够实现更小的转向半径，其缺点在于车辆动力学模型更加复杂，对自动驾驶控制算法提出了更高的要求，是我们亟待解决的问题。
发明内容
鉴于以上现有技术的不足，本发明提供了一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，不仅能够根据期望轨迹实时分配最优的前后轮转角，而且能够基于期望轨迹的曲率判断车辆当前的行驶工况，灵活选择控制模式，在直线或小曲率弯道采用前轮转向控制，在大曲率弯道或特殊轨迹采用四轮转向控制。
为了实现上述目的及其他相关目的，本发明提供的技术方案如下：
一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取车辆规划轨迹点i的信息和车辆当前状态信息；
步骤S2：基于车辆规划轨迹点i信息，通过降采样拟合的方式对规划轨迹进行平滑预处理，将轨迹点进行二次降采样后，通过五次多项式拟合的方式进行平滑处理，如下式：
q(t)＝q0+a1(t-t0)+a2(t-t0)2+a3(t-t0)3+a4(t-t0)4+a5(t-t0)5，式中，q(t)为拟合后的规划轨迹表达式，a1、a2、a3、a4、a5为五次多项式的系数，q0、t0为参考轨迹起始位置，t为在frenet坐标系下轨迹沿道路的长度；
步骤S3：遍历车辆规划轨迹的每个轨迹点i,得到期望轨迹第i个点的曲率curv[i]，预设curvature为约束的最大曲率，如果curv[i]>curvature,则采用四轮转向控制模式，否则，采用前轮转向控制模式；
步骤S4：选取轨迹上距离车辆质心最近的轨迹点i，基于车辆当前状态信息计算出当前横向误差、横向误差变化率、航向误差、航向误差变化率输出给车辆动力学模型，如下式：
Figure BDA0003820561920000011
式中
Figure BDA0003820561920000012
为期望航向角速度、Vx为车辆沿x轴速度、R为转弯半径，
e2＝ψ-ψdes，式中ψ、ψdes分别为当前航向角和期望航向角，
Figure BDA0003820561920000013
式中
Figure BDA0003820561920000014
为横向误差变化率一阶导数、
Figure BDA0003820561920000021
为车辆沿y轴的加速度、
Figure BDA0003820561920000022
为横向误差变化率，y为车辆的Y轴坐标值；
步骤S5：基于车辆前轮转向动力学模型和四轮转向动力学模型，计算当前车辆状态综合误差，得到线性时变的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)；
步骤S6：将得到的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)结合黎卡提方程，得出目标函数：
Figure BDA0003820561920000023
式中J为求解最优转角的代价函数，u(t)、uT(t)分别为控制输入量的一维矩阵及其转置，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵；
步骤S7：基于目标函数J，输出当前时刻t的车辆方向盘的转角为θ，根据车辆方向盘的转角不能超出车辆实际转向系统的极限，有以下约束：
θmin<θ<θmax,Δθmin<Δθ<Δθmax，式中θmin、θmax分别为转角最小、最大约束，Δθmin、Δθmax分别为转角变化率最小、最大约束；
步骤S8：将车辆方向盘的转角控制量以CAN报文的形式发送至车辆EPS执行，执行方向盘转角。
进一步优化的，在步骤S1中，所述车辆当前状态信息包括车辆横向角速度、航向角、航向角速度、车辆速度和加速度信息。
进一步优化的，在步骤S6中，所述的黎卡提方程为：
Figure BDA0003820561920000024
式中P为黎卡提方程的表达式，At、Bt为车辆的状态矩阵，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵。
进一步优化的，当对应车辆模型为前轮转向时，式中B为4×1的矩阵，当对应车辆模型为四轮转向时，式中B为4×2的矩阵。
进一步优化的，在步骤S6中，当对应车辆模型为前轮转向时，u为前轮转角，当对应车辆模型为四轮转向时，u为前轮转角和后轮转角组成的2×1的矩阵。
本发明具有以下积极效果：
(1)本发明基于最优控制理论，能够根据期望轨迹实时分配最优的前后轮转角。
(2)本发明能够基于期望轨迹的曲率判断车辆当前的行驶工况，灵活选择控制模式，在直线或小曲率弯道采用前轮转向控制，在大曲率弯道或特殊轨迹(如斜行等)采用四轮转向控制。
(3)本发明控制效果仅依赖于车辆动力学模型的准确度和代价函数的权重参数，不需要测试人员进行大量的标定工作，提高了调试效率。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为本发明前轮转向动力学模型示意图；
图3为本发明四轮转向动力学模型示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例：如图1所示，一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取车辆规划轨迹点i的信息和车辆当前状态信息；
步骤S2：基于车辆规划轨迹点i信息，通过降采样拟合的方式对规划轨迹进行平滑预处理，将轨迹点进行二次降采样后，通过五次多项式拟合的方式进行平滑处理，如下式：
q(t)＝q0+a1(t-t0)+a2(t-t0)2+a3(t-t0)3+a4(t-t0)4+a5(t-t0)5，式中，q(t)为拟合后的规划轨迹表达式，a1、a2、a3、a4、a5为五次多项式的系数，q0、t0为参考轨迹起始位置，t为在frenet坐标系下轨迹沿道路的长度；
步骤S3：遍历车辆规划轨迹的每个轨迹点i,得到期望轨迹第i个点的曲率curv[i]，预设curvature为约束的最大曲率，如果curv[i]>curvature,则采用四轮转向控制模式，否则，采用前轮转向控制模式；
步骤S4：选取轨迹上距离车辆质心最近的轨迹点i，基于车辆当前状态信息计算出当前横向误差、横向误差变化率、航向误差、航向误差变化率输出给车辆动力学模型，如下式：
Figure BDA0003820561920000031
式中
Figure BDA0003820561920000032
为期望航向角速度、Vx为车辆沿x轴速度、R为转弯半径，
e2＝ψ-ψdes，式中ψ、ψdes分别为当前航向角和期望航向角，
Figure BDA0003820561920000033
式中
Figure BDA0003820561920000034
为横向误差变化率一阶导数、
Figure BDA0003820561920000035
为车辆沿y轴的加速度、
Figure BDA0003820561920000036
为横向误差变化率，y为车辆的Y轴坐标值；
步骤S5：基于车辆前轮转向动力学模型和四轮转向动力学模型，计算当前车辆状态综合误差，得到线性时变的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)；
具体地，如图2、3所示，图中δf和δr分别为车辆的前轮转角和后轮转角，L为车辆轴距，O为车辆质心，a、b分别为车辆前轴和后轴到质心的距离，Fxf、Fyf分别为车轮所受的侧向力和切向力，v为实际车速，u为车速沿车身方向的分量，φ为车辆横摆角速度，αf、αr车辆前轮和后轮转角与速度方向的夹角。
步骤S6：将得到的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)结合黎卡提方程，得出目标函数：
Figure BDA0003820561920000037
式中J为求解最优转角的代价函数，u(t)、uT(t)分别为控制输入量的一维矩阵及其转置，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵；
步骤S7：基于目标函数J，输出当前时刻t的车辆方向盘的转角为θ，根据车辆方向盘的转角不能超出车辆实际转向系统的极限，有以下约束：
θmin<θ<θmax,Δθmin<Δθ<Δθmax，式中θmin、θmax分别为转角最小、最大约束，Δθmin、Δθmax分别为转角变化率最小、最大约束；
步骤S8：将车辆方向盘的转角控制量以CAN报文的形式发送至车辆EPS执行，执行方向盘转角。
进一步优化的，在步骤S1中，所述车辆当前状态信息包括车辆横向角速度、航向角、航向角速度、车辆速度和加速度信息。
进一步优化的，在步骤S6中，所述的黎卡提方程为：
Figure BDA0003820561920000041
式中P为黎卡提方程的表达式，At、Bt为车辆的状态矩阵，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵。
进一步优化的，当对应车辆模型为前轮转向时，式中B为4×1的矩阵，当对应车辆模型为四轮转向时，式中B为4×2的矩阵。
进一步优化的，在步骤S6中，当对应车辆模型为前轮转向时，u为前轮转角，当对应车辆模型为四轮转向时，u为前轮转角和后轮转角组成的2×1的矩阵。
综上所述，本发明基于最优控制理论，能够根据期望轨迹实时分配最优的前后轮转角，与此同时能够基于期望轨迹的曲率判断车辆当前的行驶工况，灵活选择控制模式，在直线或小曲率弯道采用前轮转向控制，在大曲率弯道或特殊轨迹(如斜行等)采用四轮转向控制，并且控制效果仅依赖于车辆动力学模型的准确度和代价函数的权重参数，不需要测试人员进行大量的标定工作，提高了调试效率。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (5)

1.一种基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取车辆规划轨迹点i的信息和车辆当前状态信息；
步骤S2：基于车辆规划轨迹点i信息，通过降采样拟合的方式对规划轨迹进行平滑预处理，将轨迹点进行二次降采样后，通过五次多项式拟合的方式进行平滑处理，如下式：
q(t)＝q0+a1(t-t0)+a2(t-t0)2+a3(t-t0)3+a4(t-t0)4+a5(t-t0)5，式中，q(t)为拟合后的规划轨迹表达式，a1、a2、a3、a4、a5为五次多项式的系数，q0、t0为参考轨迹起始位置，t为在frenet坐标系下轨迹沿道路的长度；
步骤S3：遍历车辆规划轨迹的每个轨迹点i,得到期望轨迹第i个点的曲率curv[i]，预设curvature为约束的最大曲率，如果curv[i]>curvature,则采用四轮转向控制模式，否则，采用前轮转向控制模式；
步骤S4：选取轨迹上距离车辆质心最近的轨迹点i，基于车辆当前状态信息计算出当前横向误差、横向误差变化率、航向误差、航向误差变化率输出给车辆动力学模型，如下式：
Figure FDA0003820561910000011
式中
Figure FDA0003820561910000012
为期望航向角速度、Vx为车辆沿x轴速度、R为转弯半径，
e2＝ψ-ψdes，式中ψ、ψdes分别为当前航向角和期望航向角，
Figure FDA0003820561910000013
式中
Figure FDA0003820561910000014
为横向误差变化率一阶导数、
Figure FDA0003820561910000015
为车辆沿y轴的加速度、
Figure FDA0003820561910000016
为横向误差变化率，y为车辆的Y轴坐标值；
步骤S5：基于车辆前轮转向动力学模型和四轮转向动力学模型，计算当前车辆状态综合误差，得到线性时变的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)；
步骤S6：将得到的车辆状态矩阵X(t)和车辆状态矩阵转置XT(t)结合黎卡提方程，得出目标函数：
Figure FDA0003820561910000017
式中J为求解最优转角的代价函数，u(t)、uT(t)分别为控制输入量的一维矩阵及其转置，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵；
步骤S7：基于目标函数J，输出当前时刻t的车辆方向盘的转角为θ，根据车辆方向盘的转角不能超出车辆实际转向系统的极限，有以下约束：
θmin<θ<θmax,Δθmin<Δθ<Δθmax，式中θmin、θmax分别为转角最小、最大约束，Δθmin、Δθmax分别为转角变化率最小、最大约束；
步骤S8：将车辆方向盘的转角控制量以CAN报文的形式发送至车辆EPS执行，执行方向盘转角。
2.根据权利要求1所述的基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，其特征在于：在步骤S1中，所述车辆当前状态信息包括车辆横向角速度、航向角、航向角速度、车辆速度和加速度信息。
3.根据权利要求1所述的基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，其特征在于：在步骤S6中，所述的黎卡提方程为：
Figure FDA0003820561910000021
式中P为黎卡提方程的表达式，At、Bt为车辆的状态矩阵，Q、R为状态权重矩阵和输入权重矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，其特征在于：当对应车辆模型为前轮转向时，式中B为4×1的矩阵，当对应车辆模型为四轮转向时，式中B为4×2的矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于四轮转向的自动驾驶混合控制方法，其特征在于：在步骤S6中，当对应车辆模型为前轮转向时，u为前轮转角，当对应车辆模型为四轮转向时，u为前轮转角和后轮转角组成的2×1的矩阵。
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