CN116166061A - 无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备 - Google Patents

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CN116166061A CN202310460815.7A CN202310460815A CN116166061A CN 116166061 A CN116166061 A CN 116166061A CN 202310460815 A CN202310460815 A CN 202310460815A CN 116166061 A CN116166061 A CN 116166061A
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Abstract

本发明提供无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备，涉及无人驾驶技术领域，无人驾驶的速度控制方法包括在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关；在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。通过上述方式，本发明的速度控制方法考虑了无人驾驶过程中的变速平稳度，规划了一条平滑连续的速度参考曲线，且满足多个约束条件，以控制无人驾驶机平稳地、尽可能快地完成行驶任务。

Description

无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备。
背景技术
随着科技的发展以及人们生活水平的不断提高，无人驾驶技术逐渐走进人们的生活，现阶段农机无人驾驶研究往往集中在路径规划、导航控制、装备研发与制造，而针对无人驾驶系统运动规划的研究较少。
当前无人驾驶速度调控较为简单直接，往往未经过动态局部速度规划，直接机械执行跳变全局速度，或通过调整农机动力使速度稳定在某一范围。虽然现有技术能够解决农机速度控制问题，实现不同的作业速度调整，但在目标速度变化较大时加速度、跃度跳变容易引起速度跟随能力弱、平稳性低等问题，这将造成无人驾驶农机的较大机械冲击，对农机及配套机具机械结构不友好，降低使用寿命和作业质量。
发明内容
本发明提供一种无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备，用以解决现有技术中目标速度变化较大时加速度、跃度跳变引起的速度跟随能力弱、平稳性低等问题。
本发明提供一种无人驾驶的速度控制方法，包括：在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关；在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。
根据本发明提供的一种无人驾驶的速度控制方法，变速平稳指标为跃度jerk：
Figure SMS_1
；
成本函数为：
Figure SMS_2
；
第一约束条件为：
Figure SMS_3
；
其中，
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表示加速度随时间的变化，/>
Figure SMS_9
表示路程长度随时间的变化，/>
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、/>
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、
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和/>
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为规划周期的起始路程长度、起始速度、起始加速度和起始时刻，/>
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、/>
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和/>
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为规划周期的末端速度、末端加速度和末端时刻；/>
第二约束条件为：
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；
其中，成本函数在第一约束条件下的解为四次多项式，
Figure SMS_15
为四次多项式的系数，/>
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为最小速度限制，/>
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为最大加速度，/>
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为最小加速度限制，/>
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为最大跃度限制，/>
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为最小跃度；/>
Figure SMS_14
为规划周期。
根据本发明提供的一种无人驾驶的速度控制方法，将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：
将状态信息输入至速度规划模型；在速度规划模型中使用数值法进行求解，令末端加速度
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为0，对末端速度/>
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进行m次均匀采样，将末端时刻/>
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跨度进行n次均匀采样：
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；
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；
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；
其中
Figure SMS_28
为末端状态时间离散化步长；对每一个目标采样点/>
Figure SMS_29
，都与起点
Figure SMS_30
进行多项式拟合，从可行解空间中根据第二约束条件确定最佳曲线，并将最佳曲线作为参考速度曲线。
根据本发明提供的一种无人驾驶的速度控制方法，在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶之后，还包括：将当前规划周期的参考速度曲线的末端状态作为下一轮规划周期的起始状态，以确定下一轮规划周期的参考速度曲线。
根据本发明提供的一种无人驾驶的速度控制方法，在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶，包括：若无人驾驶机的实际速度曲线与参考速度曲线的偏差超过预设数值时，开启新的规划周期。
根据本发明提供的一种无人驾驶的速度控制方法，状态信息包括无人驾驶机的发动机扭矩输出百分比；将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：根据发动机扭矩输出百分比判断无人驾驶机是否处于超载工况；若无人驾驶机处于超载工况，速度规划模型输出超载参考速度曲线；若无人驾驶机处于非超载工况，速度规划模型输出正常参考速度曲线；在其他条件相同的情况下，超载参考速度曲线的规划速度小于正常参考速度曲线的规划速度。
本发明还提供一种无人驾驶的速度控制装置，包括：获取模块，用于在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；规划模块，用于将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关；控制模块，用于在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。
本发明还提供一种无人驾驶机，包括上述的无人驾驶的速度控制装置。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种无人驾驶的速度控制方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种无人驾驶的速度控制方法。
本发明提供的无人驾驶的速度控制方法、装置、无人驾驶机和电子设备，公开了包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件的速度规划模型；成本函数与变速平稳指标相关；通过将规划周期开始时的无人驾驶机的状态信息输入至速度规划模型，得到参考速度曲线；其中，参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；并在规划周期内控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。通过上述方式，本发明的速度控制方法考虑了无人驾驶过程中的变速平稳度，可以规划一条平滑连续的速度参考曲线，且满足多个约束条件，以控制无人驾驶机平稳地、尽可能快地完成行驶任务，解决了无人驾驶机速度变化较大时加速度、跃度跳变引起速度跟随能力弱、平稳性低等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明无人驾驶的速度控制方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明速度控制分层技术架构一实施例的结构示意图；
图3是本发明单步规划数值求解一实施例的示意图；
图4是本发明强约束下解空间变化一实施例的示意图；
图5是本发明多规划周期解集分布和最优速度曲线一实施例的示意图；
图6是本发明执行层无人驾驶机的速度控制流程图；
图7是本发明无人农机U型作业模式一实施例的示意图；
图8是本发明无人农机直线作业模式速度调整一实施例的示意图；
图9是本发明U型掉头调速场景一实施例的运行参数变化图；
图10是本发明直线调速场景一实施例的运行参数变化图；
图11是本发明无人驾驶的速度控制装置一实施例的结构示意图；
图12是本发明电子设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
本发明提供一种无人驾驶的速度控制方法，请参阅图1，图1是本发明无人驾驶的速度控制方法一实施例的流程示意图，在本实施例中，无人驾驶的速度控制方法可以包括S110~S130，各步骤具体如下：
S110：在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息。
本实施例的无人驾驶的速度控制方法采用分层技术架构，请参阅图2，图2是本发明速度控制分层技术架构一实施例的结构示意图。速度控制分层技术架构包括全局静态规划层、动态局部规划层和底层执行机构层三个部分。
全局静态规划层：无人驾驶机在进行作业前需要全局的先验信息，在宏观层面指导行动。
动态局部规划层：在进行作业时需要动态的局部规划，以应对复杂多变的环境交互；在动态局部规划层可以通过传感器元件进行感知输入和定位输入。底层执行机构层：高精度、高质量无人作业任务的实现依赖底层控制机构的高精度控制能力。
例如，当无人驾驶机为应用于农业的无人农机时，全局静态规划层综合农田地图、农机具约束和农艺需求，生成无人农机目标路径的序列参考点
Figure SMS_31
：
Figure SMS_32
；
其中，lon、lat、d和
Figure SMS_33
分别表示参考点的经度、纬度、航向、目标车速，r表示其他指标，如播种速度、撒肥量等机具作业状态或参数。
农机、农具推荐作业速度由设备生产商在设计时根据适用条件确定。评估农机作业质量的指标包含对操作质量影响较大的细微、瞬态操作行为，如非避险场景的突然加减速、速度跳变等。正常作业中急速加减速，这反映了发动机负荷的突然、剧烈变化，不仅可能损坏农机和农具，还会潜在地增加燃料消耗。农机发动机工况数据、行驶工况的差异会显著影响燃油消耗，其中发动机平均扭矩、发动机平均转速、平均速度与油耗的相关性较高，其次是加速度均值、减速度均值、加速度方差、减速度方差。在条带正常作业场景下，鼓励合理的加减速以满足速度调整和稳速的需要。所以，在全局静态规划层中应设置对农机、机具的动力学约束能够为农机运动规划提供参考，进而协调农机局部、瞬时的运动状态，间接提高作业质量、降低能耗。
针对农机田内作业阶段，该场景下无人农机主要的行驶状态为稳速巡航状态，即通过农机平稳地行驶，牵引或负载农具沿着覆盖路径对地块区域进行完整遍历。在全局视角下，无人农机在作业段执行作业推荐速度，而在地头掉头、静态障碍物绕障等场景时，为了在狭窄区域灵活机动和碰撞避免的需要，往往选择降低速度行驶，直到进入下一作业条带，重新调整回到作业推荐速度。在坡形变化地形行驶时，需对车速进行适当调整，以避免可能产生的安全问题。无人农机在处方图的指示下，需根据所处位置的不同而选取不同的牵引速度。智能农具对农机行驶速度平稳性要求较高，在变速环节也需要尽量保持平稳，避免速度跳变。无人农机稳速行驶、平稳调速的需求贯穿于整个田内作业场景中，其性能的优劣影响着作业质量、安全和效率。
因此，无人农机在进行自主速度调控时，需要在尽可能完成全局规划目标的基础上，保证稳速巡航作业的速度平稳性。
运动规划是无人驾驶机未来一段时间内的期望轨迹和动作，包含路径、速度、机具动作信息，满足农机组运动学、动力学、平稳性和无碰撞等要求。轨迹规划的任务是计算出一个无碰撞可执行的轨迹。对于无人农机而言，保证无人农机安全地行驶在指定的条带上，并尽可能牵引农具高效作业。针对农机田内作业固定路线行驶的特点，本实施例采用横纵向解耦规划的方式，在横向上直接使用全局规划得到的路径点序列，重点关注纵向速度规划对作业质量和燃油消耗的影响。
速度规划作为运动规划的重要功能，直接影响到下游纵向控制层的执行效果，极端的目标速度和目标加速度会超出无人驾驶机运动的极限工况，执行机构无法执行超出自身物理限制的指令，进而影响无人驾驶机的安全性和作业质量。不合理的目标速度及目标速度变化率会加大燃油消耗率，增加作业过程中的温室气体排放。因此，速度规划的本质是一个多目标优化问题。物理限制等硬约束指标的存在，对速度参考曲线提出了光滑、连续的要求，若速度曲线不光滑或存在断点，则可能造成加速度、跃度的突变，进而突破硬约束限制。
因此，速度规划需要为无人农机实时提供一条平滑连续的参考速度曲线，且满足物理限制等硬约束，并尽可能快地完成行驶任务。
S120：将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线。
参考速度曲线可以通过速度规划模型得到。在本实施例中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关。其中，第一约束条件可以为硬约束，第二约束条件为软约束。
与全局规划算法静态运行不同，速度规划需要在线实时运行，需要实时更新无人驾驶机的状态信息、作业限制信息。动态局部规划层需要不断获取无人驾驶机的实时状态，进而产生适合当前无人驾驶机动作的参考速度曲线。因此，规划算法需要以高频短周期交替运行，在每步运行结束时产生下一段参考速度曲线。
因此，速度规划问题可建模为多阶段决策问题，应用贝尔曼最优性原理，保证单步规划产生的参考速度曲线是最优的，并迭代利用上一步结果，那么整个过程产生的参考速度曲线即为最优。
理想情况下，无人驾驶机执行层控制能力与规划目标性能相匹配，无人驾驶机运动能够快速响应并跟踪规划输出目标。规划层为了在全局产生连续、光滑、最优的参考速度曲线，需要规划算法具有时间一致性。
对于无人驾驶机来说，这要求它在每个规划步中都利用之前计算速度曲线所剩余部分，通过这种方式来提供时间一致性。即第k+1次规划的起始状态为第k次规划周期的终点状态。例如，当无人农机在作业过程中由于土壤、载荷、机具等因素干扰使农机状态与目标状态相差较大，控制性能无法与规划性能相匹配时，规划周期起始状态将被重置，抛弃之前计算的结果，此时第k+1次规划的起始状态由第k次规划起点时无人驾驶机实际状态利用牛顿第二定律进行外推获得，即
Figure SMS_34
；（1）
其中，k表示第k次规划，
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为单步规划使用的车辆起始状态，/>
Figure SMS_36
为单步规划使用的无人驾驶机末端状态，/>
Figure SMS_37
为规划周期，/>
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和/>
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为农机实际状态与规划目标状态的最大误差限制。
由于
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较小，假设在/>
Figure SMS_41
时间里加速度没有显著变化，取
Figure SMS_42
；
状态误差
Figure SMS_43
和/>
Figure SMS_44
的计算如下，
Figure SMS_45
；（2）
鉴于无人驾驶机作业对纵向速度平稳性的需要，速度规划模型需要满足完成任务、变速、巡航并在整个过程中尽可能保持平稳。在物理上，描述变速平稳指标为跃度jerk，由加速度随时间的变化来定义，即
Figure SMS_46
，其中/>
Figure SMS_47
表示加速度随时间的变化，/>
Figure SMS_48
表示路程长度随时间的变化。
建立成本函数为：
Figure SMS_49
；（3）
并满足第一约束条件：
Figure SMS_50
；（4）
其中，
Figure SMS_51
、/>
Figure SMS_52
、/>
Figure SMS_53
和/>
Figure SMS_54
为规划周期的起始路程长度、起始速度、起始加速度和起始时刻，/>
Figure SMS_55
、/>
Figure SMS_56
和/>
Figure SMS_57
为规划周期的末端速度、末端加速度和末端时刻；
利用泛函分析可证该问题解的形式为四次多项式，即：
Figure SMS_58
；（5）
其系数解为常量表达式，可快速计算。此时，参考速度曲线为：
Figure SMS_59
；（6）
每个规划周期产生的参考速度曲线在满足物理限制等硬约束的前提下，还需尽量以最短时间完成行驶任务，即需要满足第二约束条件：
Figure SMS_60
（7）
其中，成本函数在第一约束条件下的解为四次多项式（5），
Figure SMS_61
为四次多项式（5）的系数，/>
Figure SMS_62
为最大速度限制，/>
Figure SMS_63
为最小速度限制，/>
Figure SMS_64
为最大加速度，/>
Figure SMS_65
为最小加速度限制，/>
Figure SMS_66
为最大跃度限制，/>
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为最小跃度；这些限制代表了对规划曲线的硬约束。
需要说明的是，在局部速度规划方面，两点边界值拟合除了采用本方案四次多项式曲线拟合外，可能采取B样条曲线、贝塞尔曲线(Bézier curve)、螺旋线并选取合适的参数也能实现类似效果。
S130：在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。
本实施例提供一种无人驾驶的速度控制方法，公开了包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件的速度规划模型；成本函数与变速平稳指标相关；通过将规划周期开始时的无人驾驶机的状态信息输入至速度规划模型，得到参考速度曲线；其中，参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；并在规划周期内控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。通过上述方式，本发明的速度控制方法考虑了无人驾驶过程中的变速平稳度，可以规划一条平滑连续的速度参考曲线，且满足多个约束条件，以控制无人驾驶机平稳地、尽可能快地完成行驶任务，解决了无人驾驶机目标速度变化较大时加速度、跃度跳变引起速度跟随能力弱、平稳性低等问题。
在一些实施例中，将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：
将状态信息输入至速度规划模型。
在速度规划模型中使用数值法进行求解，令末端加速度
Figure SMS_68
为0，对末端速度/>
Figure SMS_69
进行m次均匀采样，将末端时刻/>
Figure SMS_70
跨度进行n次均匀采样：
Figure SMS_71
；
Figure SMS_72
；
Figure SMS_73
；
其中
Figure SMS_74
为末端状态时间离散化步长。
对每一个目标采样点
Figure SMS_75
，都与起点/>
Figure SMS_76
进行多项式拟合，从可行解空间中根据第二约束条件确定最佳曲线，并将最佳曲线作为参考速度曲线。
当解公式(7)时，其解析解求解复杂、耗时，无法满足规划算法对实时性的要求，所以本实施例使用数值法进行求解。在无约束优化问题的最优解集中搜索，作为有约束优化问题的合理逼近，并选择满足限制的最佳解。针对作业巡航场景，预期过程加速度靠近0值，故令末端加速度
Figure SMS_77
为0。
请参阅图3和图4，图3是本发明单步规划数值求解一实施例的示意图，图4是本发明强约束下解空间变化一实施例的示意图。
如图3所示，对每一个目标采样点
Figure SMS_78
，都与起点/>
Figure SMS_79
进行多项式拟合，从可行解空间中按照软约束挑选出最佳曲线作为本阶段最优解。采样空间/>
Figure SMS_80
包含条四次多项式曲线，从中选取满足硬约束的曲线集成为可行解空间，再从可行解空间中以软约束选择最优的曲线，获得数值解法的最优解。为满足作业用时最短的软约束，预期无人驾驶机速度能够快速调整，加速度、跃度能够快速变化并处于极大值，在数值求解时贴近最大硬约束的曲线更有可能成为最优解。
在实际处理中，如图3所示，为了进一步优化算法运行速度，末端速度搜索顺序为最大值
Figure SMS_81
最小值，末端时间搜索顺序为最小值/>
Figure SMS_82
最大值，将第一个符合硬约束的解视作最优解，并停止搜索。
如图4所示，当硬约束限制增大时，其可行解空间会减少，生成的曲线会更加地平缓。对于不同的无人驾驶机，可根据任务和性能的需要，生成合适的参考速度曲线。
在一些实施例中，在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶之后，还包括：将当前规划周期的参考速度曲线的末端状态作为下一轮规划周期的起始状态，以确定下一轮规划周期的参考速度曲线。
在一些实施例中，在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶，包括：若无人驾驶机的实际速度曲线与参考速度曲线的偏差超过预设数值时，开启新的规划周期。
新的规划周期应以当前无人驾驶机的当前状态作为参数进行规划。需要说明的是，由于无人驾驶机的速度规划和实际控制之间存在时间上的延迟，因此新的规划周期中的起始状态可利用牛顿第二定律外推获得。
请参阅图5，图5是本发明多规划周期解集分布和最优速度曲线一实施例的示意图。规划目标速度按照3
Figure SMS_83
、5/>
Figure SMS_84
、3/>
Figure SMS_85
、1/>
Figure SMS_86
阶跃变化，模拟无人驾驶机跳变调速过程。随着规划的进行，最优的参考速度曲线被不断生成，最终产生全局最优的速度参考曲线。在理想情况下，每个阶段使用上次规划曲线的剩余结果作为规划起点，产生连续平滑且满足约束的曲线。当遭遇规划控制失配点时，当前阶段的规划起点/>
Figure SMS_87
由车辆状态外推获得，驱使规划反应实际的控制能力，抑制低频噪音的干扰。
末端状态时间离散化步长
Figure SMS_88
、控制周期/>
Figure SMS_89
与规划周期/>
Figure SMS_90
有如下关系：
Figure SMS_91
；
虽然速度规划与控制之间没有强反馈耦合关系，但两者构成的结构与串级控制类似，速度规划层相当于控制执行层的外部回路，响应速度慢于控制层，
Figure SMS_92
是/>
Figure SMS_93
的整数倍。单次规划产生的曲线至少满足农机在/>
Figure SMS_94
时间内的使用，故/>
Figure SMS_95
>/>
Figure SMS_96
。
在一些实施例中，状态信息包括无人驾驶机的发动机扭矩输出百分比；将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：根据发动机扭矩输出百分比判断无人驾驶机是否处于超载工况；若无人驾驶机处于超载工况，速度规划模型输出超载参考速度曲线；若无人驾驶机处于非超载工况，速度规划模型输出正常参考速度曲线；在其他条件相同的情况下，超载参考速度曲线的规划速度小于正常参考速度曲线的规划速度。
无人驾驶机在作业行进过程中，其负载会随着环境（例如土壤条件、坡度、作物湿度等）不断变化，当无人驾驶机负载大于额定负载时，会使发动机处于超载工况。
此处超载是描述发动机的工况，指发动机在负荷超过额定值时的运行状态，通常会导致发动机性能下降、磨损加剧、寿命缩短等。
此时，由于发动机储备扭矩的存在，无人驾驶机触发被动降速实现增扭提高通过性。从无人驾驶系统看来，无人驾驶机的速度可控性减弱、控制品质降低。若牵引负荷持续快速增大，致使发动机转速进一步降低，可能造成发动机熄火。
在本实施例中，发动机的负荷信息是依靠发动机扭矩输出百分比体现的，以便于对速度进行调整。
因此，无人驾驶机应实现主动降速，由速度规划算法提供合理的降速曲线，降低期望车速，提高通过能力，避免熄火，保证可控性，兼顾作业质量。规划起点重置机制可以降低低频扰动的影响，提高规划器对于速度控制回路的操控性。
当无人驾驶机进入超载工况时，无人驾驶机会出现被动降速问题，降速以利用储备扭矩提高通过性。此时，若仍以正常参考速度曲线规划速度，则会出现较大稳态误差，不利于对农机进行有效控制。同时，较高的控制量输入会引起燃油消耗率的增加。因此，当无人驾驶机判断进入超载工况时，规划算法应进行主动降速，动态适配农机调速性能。
硬约束中最低限速取无人驾驶机行驶速度，因为无人驾驶机行驶在行驶速度范围为起步、停车阶段或者正在进行超低速作业，由于低速行驶时容易激发系统的未建模特性，无人驾驶机速度的控制品质较低。最高限速通常取无人驾驶机及其挂载机具的物理设计、工艺设计中的最小值，加速度限制、跃度限制可根据无人驾驶机和机具的物理设计来选取，若为了进一步平滑曲线，可选比物理限制更为严格的约束。
低层执行机构层响应全局静态规划层指令和动态局部规划层输出，高效完成整个作业过程。速度控制器目标速度
Figure SMS_97
由动态局部规划层给出，速度控制器获取当前系统时间/>
Figure SMS_98
并代入公式(6)，得到控制目标速度/>
Figure SMS_99
，即：
Figure SMS_100
；
请参阅图6，图6是本发明执行层无人驾驶机的速度控制流程图。车载计算单元获取目标控制速度
Figure SMS_101
、组合导航设备测定的实车速度/>
Figure SMS_102
，计算速度误差/>
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，由速度PID控制器计算目标发动机扭矩请求百分比/>
Figure SMS_104
作为控制量。整车控制器（VehicleControl Unit，VCU）根据发动机扭矩百分比误差/>
Figure SMS_105
控制发动机，调整发动机（Engine）扭矩输出/>
Figure SMS_106
。变速箱控制单元（Transmission Control Unit，TCU）根据工况调整发动机传动比
Figure SMS_107
调节扭矩输出，动力经由整车其他传动机构传递并改变轮速，进而消除目标速度与实际速度误差。
本发明的速度控制方法可应用于无人驾驶地面车辆和无人驾驶飞行机的速度控制。无人驾驶地面车辆还可以应用于农业领域，例如无人农机。下面以无人农机为例进行说明：
无人农机可以为无级变速拖拉机，无级变速拖拉机可通过CAN总线传递控制指令，解析车辆工况信息。无级变速传动系统的速比可以自由选择，相对有级变速器，在降低农机排放的同时，可以提高动力性。同时，由于其连续可变速比调节的特点，其车速调节更加柔顺平稳，更有利于实现作业速度的连续平稳调控。
为验证无级变速拖拉机无人驾驶稳速巡航系统的性能，以及局部速度规划算法的效果，以无人农机开展实车测试，验证播种作业工况下的稳速巡航控制能力，测试数据如下：
（1）作业环境与模式
针对作业掉头变速场景，选取无人农机掉头模式为U型掉头，请参阅图7，图7是本发明无人农机U型作业模式一实施例的示意图。该模式在农业作业中非常普遍具有代表性，其优势在于可以避免方向档位的操作，减少由于停车、换挡、倒车、启动造成的时间开销，并且与其他不停车掉头方式相比，其对地头掉头区域占用面积较少。如图7所示，设计路径全长度158 m，作业全局指导速度为8km/h，掉头全局指导速度为4km/h。
针对作业条带变速场景，选取直线型作业方式，请参阅图8，图8是本发明无人农机直线作业模式速度调整一实施例的示意图。并在作业线上模拟调速需求。如图8所示，设计调速点位8个，每经过15 s调整全局指导速度，实际行驶长度235m。
通过田间试验结合农机物理限制调整约束至合适值，使其在完成任务前提下，实时产生平缓速度剖面。根据无级变速拖拉机和机组物理性质、作业需要，选取局部速度规划超参数如表1所示。
表1局部速度规划算法相关参数选择
Figure SMS_108
/>
（2）作业机组与设备
无人驾驶拖拉机机组与设备主要包括线控无级变速拖拉机、组合导航套件、工控机、电控方向盘和播种机。
拖拉机型号为DF2204CVT，四轮驱动，前阿克曼转向，支持 SAE J1939 协议。轴距为3042 mm，轮距为 2320 mm，后轮轮距2180mm，转弯半径为6000mm，标定转速为 2200 r/min，标定功率为162kW。播种机型号为 2BQN-6，幅宽为3.6 m，工作行数为6 行。 GNSS/IMU组合导航设备型号为 CGI-610，包括主机、 GNSS天线、 4G天线。转向系统由电控方向盘、原车液压助力转向系统、角度传感器组成。 DF2204CVT拖拉机具有线控功能，可通过控制局域网（Controller Area Network，CAN）控制发动机、变速箱、换挡机构、PTO(Power TakeOff)、液压输出系统以及液压提升系统。监控终端采用手机或电脑， 4G/5G通信，可实现拖拉机的远程启停及数据可视化。运算单元采用工控机，型号为 Nuvo-8108GC，部署无人驾驶程序和人机交互程序。无人驾驶横向控制算法采用位置式遇限削弱积分PID控制方法，参数整定依据实车调试获得。
（3）实验结果与分析
根据农机播种作业实际需求，选取了速度跟踪误差、加速度、跃度、横向跟踪误差指标来评价农机调速平顺性以及作业质量，选取发动机转速、发动机扭矩百分比、瞬时油耗和累计油耗指标来评估发动机工作情况和分析调速场景下的燃油经济性，对相关指标进行了定量分析。量化指标主要有平均值、均方根误差、平均绝对误差、方差等。
如表2和表3所示，共进行U型掉头模式作业10次、直线模式作业12次，每种模式均设置数量相等的对照组和实验组进行控制变量实验，采集过程数据。U型掉头模式单次作业行驶里程为158m，对照组平均行驶用时为92.48 s，平均速度为1.71 m/s；实验组平均行驶用时为93.61 s，平均速度为1.69 m/s。直线导航模式单次行驶里程为235 m，对照组平均行驶用时为132.57 s，平均速度为1.77 m/s；实验组平均行驶用时为132.82 s，平均速度为1.77 m/s。
请参阅图9和图10，图9是本发明U型掉头调速场景一实施例的运行参数变化图，图10是本发明直线调速场景一实施例的运行参数变化图。各项评价指标均有不同程度地趋近平稳。
在图9中，横轴均表示时间，s；a为速度变化图，
Figure SMS_109
；b为速度误差变化图，/>
Figure SMS_110
；c为加速度变化图，/>
Figure SMS_111
；d为横向绝对值误差变化图，m；e为发动机转速变化图，/>
Figure SMS_112
；f为发动机扭矩百分比变化图，%；g为瞬时油耗变化图，/>
Figure SMS_113
。
在图10中，横轴均表示时间，s；a为速度变化图，
Figure SMS_114
；b为速度误差变化图，/>
Figure SMS_115
；c为加速度变化图，/>
Figure SMS_116
；d为横向绝对值误差变化图，m；e为发动机转速变化图，rpm；f为发动机扭矩百分比变化图，%；g为瞬时油耗变化图，/>
Figure SMS_117
。
如图10ab、图9ab所示，速度规划算法均能为执行层速度控制系统产生最优参考速度曲线，经由控制层执行后，农机行驶速度平稳，其速度稳态误差围绕在0附近且有界。经U型掉头模式数据统计分析，与对照组相比，实验组速度误差平均值、均方根值、最大绝对值指标分别降低42.31%、50.75%、56.99%，表明算法对速度跟踪误差及波动有良好的抑制作用。
如图10c和图9c可见，由于执行局部规划算法，调速点处的加速度冲击得到了抑制，全过程加速度平稳性得到了提高，围绕在0附近。经U型掉头模式数据统计分析，与对照组相比，实验组加速度平均值、方差指标分别降低8.26%、16.36%，跃度平均值、方差指标分别降低7.65%、14.23%， 表明算法对加速度、加速度波动、加速度冲击有较好抑制作用。
如图10d和图9d可见，横向跟踪误差平稳，围绕在0附近且有界。由于横向跟踪误差指标已处于较优水平，算法执行效果与对照组持平。经U型掉头模式数据统计分析，与对照组相比，实验组横向跟踪绝对误差平均值为10.42 cm、最大值为46.31 cm，分别降低0.56%、2.14 %.在直线作业模式中，横向绝对误差平均值为3.53 cm、最大值为12.62 cm，分别降低0.7 %和0.64%. 出现横向跟踪误差数值差异大的原因是U型掉头模式存在转弯，进行曲线路径跟踪时误差较大。
发动机工作参数变化如图10efg和图9efg所示，发动机转速根据实际运行速度不断调整。与对照组相比，实验组转速均值几乎持平，但其方差降低了63.36%；实验组发动机扭矩百分比几乎持平，但其方差降低了60.26%；瞬时油耗均值下降了3.55 %，方差降低了71.25 %，总油耗降低了2.37 %.在使用局部参考速度后，农机的发动机转速、扭矩、瞬时油耗变化更加平稳，消除了由于冲击调速引起的突变，实验结果与杨丽丽等研究影响油耗变化规划结果一致。
为了充分验证算法在调速场景下的表现，设计了直线模式调速实验，各项表现规律几乎与U型掉头模式一致，具体指标数值见表2和表3直线模式。
经分析可知，设计的无人驾驶稳速巡航系统具有以下优点:
(1)可提高农机作业行驶时的平稳性。由于稳速巡航控制系统工作时农机以最小化跃度为目标行驶，可改善农机的行驶平顺性，提高全过程的调速平稳性。如统计分析所示，在完成相同任务所用时间极为相近的情况下，其速度误差指标得到了显著降低，加速度、跃度指标得到了有效下降，平稳性得到了有效提高，其横向误差保持不变。
(2)有利于降低油耗减少排放。由于稳速巡航控制系统工作时避免了农机行驶目标车速急速变化，使发动机的运行工况变化平稳，可改善农机的燃料经济性和发动机的排放性能。
表2 作业质量分析指标
Figure SMS_118
注：MAD为绝对值平均；RMS为均方根值；MAV为最大绝对值；VAR为方差；MAX为最大值。
表3 燃油经济性分析指标
Figure SMS_119
本实施例以东风无级变速拖拉机为试验平台，针对无人驾驶农机稳速巡航需求，梳理无人农机作业全局规划和局部规划目标，设计了最小冲击四次多项式算法并优化计算，开发了执行层速度控制器，集成了算法和硬件设备。开展了面向实际作业的田间试验，与作业质量和油耗紧密相关的指标均有不同程度的优化。在U型掉头模式下，其速度误差平均值降低了42.31 %、均方根值降低了50.75%、最大值降低了56.99%，加速度平均值、方差指标分别降低8.26%、16.36%，跃度平均值指标降低了7.65%，发动机转速方差降低了63.36 %，发动机扭矩百分比方差降低了60.26 %，瞬时油耗方差降低了71.25 %，作业总油耗降低了2.37 %.直线模式实验结果亦展现出相同的优化规律。试验结果表明，以农机、机具、作业约束的最小冲击多项式速度规划算法满足无级变速农机的无人驾驶稳速巡航需求，同时在燃油经济性方面有一定优化。下一步将基于当前研究基础进一步开展农机田内速度扰动巡航控制等农机无人驾驶相关技术研究。
下面对本发明提供的无人驾驶的速度控制装置进行描述，下文描述的无人驾驶的速度控制装置与上文描述的无人驾驶的速度控制方法可相互对应参照。
本发明还提供一种无人驾驶的速度控制装置，请参阅图11，图11是本发明无人驾驶的速度控制装置一实施例的结构示意图，在本实施例中，无人驾驶的速度控制装置可以包括：
获取模块110，用于在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息。
规划模块120，用于将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线。
其中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关。
控制模块130，用于在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。
在一些实施例中，变速平稳指标为跃度jerk：
Figure SMS_120
；成本函数为：/>
Figure SMS_121
；其中/>
Figure SMS_122
表示加速度随时间的变化，/>
Figure SMS_123
表示路程长度随时间的变化；
第一约束条件为：
Figure SMS_124
；
其中，
Figure SMS_125
、/>
Figure SMS_126
、/>
Figure SMS_127
和/>
Figure SMS_128
为规划周期的起始路程长度、起始速度、起始加速度和起始时刻，/>
Figure SMS_129
、/>
Figure SMS_130
和/>
Figure SMS_131
为规划周期的末端速度、末端加速度和末端时刻；
第二约束条件为：
Figure SMS_132
；
其中，成本函数在第一约束条件下的解为四次多项式，
Figure SMS_133
为四次多项式的系数，/>
Figure SMS_134
为最大速度限制，/>
Figure SMS_135
为最小速度限制，/>
Figure SMS_136
为最大加速度，/>
Figure SMS_137
为最小加速度限制，/>
Figure SMS_138
为最大跃度限制，/>
Figure SMS_139
为最小跃度。
在一些实施例中，规划模块120用于：
将状态信息输入至速度规划模型；在速度规划模型中使用数值法进行求解，令末端加速度
Figure SMS_140
为0，对末端速度/>
Figure SMS_141
进行m次均匀采样，将末端时刻/>
Figure SMS_142
跨度进行n次均匀采样：/>
Figure SMS_143
；
Figure SMS_144
；
Figure SMS_145
；
其中
Figure SMS_146
为末端状态时间离散化步长；对每一个目标采样点/>
Figure SMS_147
，都与起点/>
Figure SMS_148
进行多项式拟合，从可行解空间中根据第二约束条件确定最佳曲线，并将最佳曲线作为参考速度曲线。
在一些实施例中，规划模块120还用于：
将当前规划周期的参考速度曲线的末端状态作为下一轮规划周期的起始状态，以确定下一轮规划周期的参考速度曲线。
在一些实施例中，规划模块120用于：
若无人驾驶机的实际速度曲线与参考速度曲线的偏差超过预设数值时，开启新的规划周期。
在一些实施例中，状态信息包括无人驾驶机的发动机扭矩输出百分比；规划模块120用于：
根据发动机扭矩输出百分比判断无人驾驶机是否处于超载工况；若无人驾驶机处于超载工况，速度规划模型输出超载参考速度曲线；若无人驾驶机处于非超载工况，速度规划模型输出正常参考速度曲线；在其他条件相同的情况下，超载参考速度曲线的规划速度小于正常参考速度曲线的规划速度。
本发明还提供一种无人驾驶机，包括上述的无人驾驶的速度控制装置。其中，无人驾驶机可以为无人驾驶地面车辆和无人驾驶飞行机。
本发明还提供一种电子设备，请参阅图12，图12是本发明电子设备一实施例的结构示意图。在本实施例中，电子设备可以包括存储器(memory)220、处理器(processor)210及存储在存储器220上并可在处理器210上运行的计算机程序。处理器210执行程序时实现上述各方法所提供的无人驾驶的速度控制方法。
可选地，电子设备还可以包括通信总线230和通信接口(CommunicationsInterface)240，其中，处理器210，通信接口240，存储器220通过通信总线230完成相互间的通信。处理器210可以调用存储器220中的逻辑指令，以执行无人驾驶的速度控制方法，该方法包括：
在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；将状态信息输入至速度规划模型，得到速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；参考速度曲线为成本函数在满足第一约束条件和第二约束条件的解；成本函数与变速平稳指标相关；在规划周期内，控制无人驾驶机以参考速度曲线的速度行驶。
此外，上述的存储器220中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的无人驾驶的速度控制方法，其步骤和原理在上述方法已详细介绍，在此不再赘述。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，包括：
在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；
将所述状态信息输入至速度规划模型，得到所述速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，所述速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；所述参考速度曲线为所述成本函数在满足所述第一约束条件和所述第二约束条件的解；所述成本函数与变速平稳指标相关；
在所述规划周期内，控制所述无人驾驶机以所述参考速度曲线的速度行驶。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，
所述变速平稳指标为跃度jerk：
Figure QLYQS_1
，其中/>
Figure QLYQS_2
表示加速度随时间的变化，/>
Figure QLYQS_3
表示路程长度随时间的变化；所述成本函数为：/>
Figure QLYQS_4
；
所述第一约束条件为：
Figure QLYQS_5
；
其中，
Figure QLYQS_6
、/>
Figure QLYQS_7
、/>
Figure QLYQS_8
和/>
Figure QLYQS_9
为规划周期的起始路程长度、起始速度、起始加速度和起始时刻，/>
Figure QLYQS_10
、/>
Figure QLYQS_11
和/>
Figure QLYQS_12
为规划周期的末端速度、末端加速度和末端时刻；
所述第二约束条件为：
Figure QLYQS_13
；
其中，所述成本函数在所述第一约束条件下的解为四次多项式，
Figure QLYQS_16
为所述四次多项式的系数，/>
Figure QLYQS_18
为最大速度限制，/>
Figure QLYQS_20
为最小速度限制，/>
Figure QLYQS_15
为最大加速度，/>
Figure QLYQS_17
为最小加速度限制，/>
Figure QLYQS_19
为最大跃度限制，/>
Figure QLYQS_21
为最小跃度；/>
Figure QLYQS_14
为规划周期。
3.根据权利要求2所述的无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，所述将所述状态信息输入至速度规划模型，得到所述速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：
将所述状态信息输入至所述速度规划模型；
在所述速度规划模型中使用数值法进行求解，令末端加速度
Figure QLYQS_22
为0，对末端速度/>
Figure QLYQS_23
进行m次均匀采样，将末端时刻/>
Figure QLYQS_24
跨度进行n次均匀采样：
Figure QLYQS_25
；
Figure QLYQS_26
；/>
Figure QLYQS_27
；
其中
Figure QLYQS_28
为末端状态时间离散化步长；
对每一个目标采样点
Figure QLYQS_29
，都与起点/>
Figure QLYQS_30
进行多项式拟合，从可行解空间中根据第二约束条件确定最佳曲线，并将所述最佳曲线作为参考速度曲线。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，所述在所述规划周期内，控制所述无人驾驶机以所述参考速度曲线的速度行驶之后，还包括：
将当前规划周期的参考速度曲线的末端状态作为下一轮规划周期的起始状态，以确定下一轮规划周期的参考速度曲线。
5.根据权利要求1所述的无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，所述在所述规划周期内，控制所述无人驾驶机以所述参考速度曲线的速度行驶，包括：
若所述无人驾驶机的实际速度曲线与所述参考速度曲线的偏差超过预设数值时，开启新的规划周期。
6.根据权利要求1所述的无人驾驶的速度控制方法，其特征在于，所述状态信息包括所述无人驾驶机的发动机扭矩输出百分比；所述将所述状态信息输入至速度规划模型，得到所述速度规划模型输出的参考速度曲线，包括：
根据所述发动机扭矩输出百分比判断所述无人驾驶机是否处于超载工况；
若所述无人驾驶机处于超载工况，所述速度规划模型输出超载参考速度曲线；
若所述无人驾驶机处于非超载工况，所述速度规划模型输出正常参考速度曲线；
在其他条件相同的情况下，所述超载参考速度曲线的规划速度小于所述正常参考速度曲线的规划速度。
7.一种无人驾驶的速度控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在规划周期开始时，获取无人驾驶机的状态信息；
规划模块，用于将所述状态信息输入至速度规划模型，得到所述速度规划模型输出的参考速度曲线；其中，所述速度规划模型包括成本函数、第一约束条件和第二约束条件；所述参考速度曲线为所述成本函数在满足所述第一约束条件和所述第二约束条件的解；所述成本函数与变速平稳指标相关；
控制模块，用于在所述规划周期内，控制所述无人驾驶机以所述参考速度曲线的速度行驶。
8.一种无人驾驶机，其特征在于，包括如权利要求7所述的无人驾驶的速度控制装置。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述无人驾驶的速度控制方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述无人驾驶的速度控制方法。
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