CN116534000A - 用于载具横向控制的方法和系统 - Google Patents

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S·A·萨贾迪·阿拉米达里
A·伟杰·库玛
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Abstract

本公开提供用于载具横向控制的方法和系统。一种用于载具横向控制的由计算机实现的方法，所述方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：确定所述载具的基准转向角度；使用所述基准转向角度基于模型预测控制器确定至少一个控制变量；以及基于所述至少一个控制变量横向控制所述载具。

Description

用于载具横向控制的方法和系统
技术领域
本公开涉及用于载具横向控制的方法和系统，具体涉及使用至少一个控制变量来横向控制载具，所述控制变量使用基准转向角度来确定。
背景技术
当与探测到的对象(例如另一载具或障碍物)的侧面碰撞即将发生时，载具中的侧面碰撞警告系统警告驾驶员。这是通过计算探测到的对象与本载具之间的横向距离并且还估计本载具与探测到的对象之间的碰撞时间来完成的。如果这两个变量中的任一个低于相应的阈值，则系统输出侧面碰撞警告。
由于载具从道路中心的无意偏离，可能发生侧面碰撞。
因此，需要载具的有效和可靠的横向控制。
发明内容
本公开提供了由计算机实现的方法、计算机系统和非暂时性计算机可读介质。在说明书和附图中给出了实施方式。
在一个方面，本公开涉及一种用于载具横向控制的由计算机实现的方法，该方法包括由计算机硬件组件实施(换言之：执行)的以下步骤：确定所述载具的基准转向角度；使用所述基准转向角度基于模型预测控制器确定至少一个控制变量；并且基于所述至少一个控制变量横向控制所述载具。
换言之，提供了载具中的横向控制方法，以安全且舒适地执行车道居中并合并到车道的中心。
已经发现，在模型预测控制器中使用基准转向角度来确定控制变量增强了对载具的控制。
载具可以是轿车、卡车、货车、公共汽车、摩托车、动力自行车或任何其他可转向的轮式载具(换言之：为此，可以通过操纵载具的至少一个轮来控制运动方向)。
所述至少一个控制变量可以包括可用于载具的实际控制的多个变量或输入数据。
根据实施方式，基准转向角度基于载具的轴距。使用轴距来确定基准转向角度可以提供基准转向角度的准确确定。
根据实施方式，基准转向角度基于载具行驶的道路的曲率。使用道路的曲率可以实现基准转向角度的准确确定。
根据实施方式，基准转向角度基于载具的轴距与载具行驶的道路的曲率的乘积。
根据实施方式，基准转向角度基于不足转向梯度。不足转向梯度可以补偿载具中的不足转向。因此，不足转向梯度可以用于提高基准转向角度的准确性。
根据实施方式，不足转向梯度对于载具是常数。因此，根据各种实施方式的方法可以被配置为存储要被横向控制的载具的不足转向梯度，并且可以使用载具特定的不足转向梯度。
根据实施方式，基准转向角度基于载具的横向加速度。已经发现，横向加速度影响基准转向角度。
根据实施方式，基准转向角度基于不足转向梯度和载具的横向加速度的乘积。
根据实施方式，基准转向角度基于第一乘积和第二乘积的和，其中，第一乘积是载具的轴距与载具行驶的道路的曲率的乘积，并且其中，第二乘积是载具的不足转向梯度与横向加速度的乘积。
根据实施方式，基准转向角度基于算式：δref＝L*κ+Kv*ay。
根据实施方式，模型预测控制器基于成本函数，所述成本函数基于基准转向角度和至少一个控制变量，例如基于基准转向角度和所确定的用于使载具转向的转向角度之间的差。
在另一个方面，本公开涉及一种计算机系统，所述计算机系统包括多个计算机硬件组件，所述多个计算机硬件组件被配置成执行本文所述的由计算机实现的方法的一些或所有步骤。所述计算机系统可以是载具的一部分。
计算机系统可以包括多个计算机硬件组件(例如处理器，例如处理单元或处理网络；至少一个存储器，例如存储器单元或存储器网络；以及至少一个非暂时性数据存储装置)。应当理解，可以提供另外的计算机硬件组件并用于在计算机系统中执行由计算机实现的方法的步骤。非暂时性数据存储器和/或存储器单元可以包括计算机程序，用于指示计算机例如使用处理单元和至少一个存储器单元来执行在此描述的由计算机实现的方法的若干或所有步骤或方面。
在另一方面，本公开涉及一种载具，所述载具包括如本文所述的计算机系统、被配置成确定实际转向角度的传感器和被配置成基于所述至少一个控制变量和所述实际转向角度使所述载具转向的致动器。
根据实施方式，传感器包括角传感器、摄像头、陀螺仪和加速计中的至少一种。
在另一方面，本公开针对一种非暂时性计算机可读介质，其包括用于执行本文所述的由计算机实现的方法的若干或所有步骤或方面的指令。所述计算机可读媒介可以被配置为：光学介质，例如光盘(CD)或数字多功能盘(DVD)；磁介质，例如硬盘驱动器(HDD)；固态驱动器(SSD)；只读存储器(ROM)，例如闪存；等等。此外，计算机可读介质可以被配置为可经由诸如因特网连接的数据连接来访问的数据存储。计算机可读介质例如可以是在线数据储存库或云存储。
利用根据各个方面和实施方式的方法和设备，利用针对模型预测控制器的转向基准项修改的成本函数方案，可以提供用于提供优化的方向盘角度的技术，例如用于横向控制(例如车道居中和车道改变)应用。可以提供用于模型预测控制成本函数的基准转向值。
附图说明
本文结合以下示意性示出的附图描述了本公开的示例性实施方式和功能：
图1示出根据各种实施方式的模型预测控制器；
图2示出不同成本函数之间的转向响应比较；
图3示出不同成本函数之间的交叉跟踪误差比较；
图4示出不同成本函数之间的方位误差比较；
图5是示出根据各种实施方式的用于载具横向控制的方法的流程图；以及
图6示出具有多个计算机硬件组件的计算机系统，其被配置为执行根据各种实施方式的用于载具横向控制的由计算机实现的方法的步骤。
具体实施方式
根据各种实施方式，利用针对模型预测控制器的修改后的函数，可以提供用于提供优化的方向盘角度的装置和方法，例如用于横向控制(例如车道居中和车道改变)应用。
为了设计使成本最小化并提供载具横向控制的最优解的模型预测控制器，需要得到(数学)成本函数和稳定的系统动态。成本函数可以包括使执行操作的控制工作最少的项或由这些项组成。关于此，根据各种实施方式可以提供方向盘角度的基准值。该转向基准值可以基于载具的不足转向梯度。
图1示出了模型预测控制器的图形100。
模型预测控制器可以是功能强大的控制器。如名称所表示的，该控制器可以预测载具的状态，例如在有限水平时间(T)内相对于基准的横向偏移和相对于载具的基准的方位误差。用于载具的基准值可以由规划块计算，然后该值可以被引入模型预测控制(MPC)，使得其通过生成当前时刻的控制信号来补偿误差。
在图1中，示出了时间轴102(具有过去时间104和将来时间106)、期望的设定点108、所测量的状态110、闭环输入112、重新测量的状态114、预测的状态116、最优输入轨迹118、重新预测的状态120和重新优化的输入轨迹122。示出了滚动时域(tk)124和相应的预测时域(T)126。示出了滚动时域(tk+1)128和相应的预测时域(T)130。
可以使用以下符号：
tk：当前时步；
t：在时间上向前的时间轴；
T：预测时域(所预测的状态的持续时间)；
Δt：采样周期；
u*(τk)：当前时步下的最佳控制值；
xref(tk)：针对状态的基准轨迹；
所预测的状态。
根据各个实施方式的成本函数可以由模型预测控制器中的优化器使用，来提供当前时步处的最优控制值。在这种情况下，转向角度可以是最优控制信号序列(u*)，该最优控制信号序列被用于致动载具以使得方位误差和横向偏移(系统的状态)最小化。基于所设计的成本函数和系统动态，还可以计算轨迹的预测。所获得的控制序列可以是能够应用于载具的运动控制序列。
一种方案可以通过在以下成本函数J中引入这些项来最小化状态与基准值中的误差并且还使这样做所需的控制工作最少：
在算式(1)中：
J表示需要被最小化的成本函数，
x表示载具状态(例如交叉跟踪误差)，
xref表示其误差将被最小化的状态的基准值(例如车道中心)，
kg表示关于最小化状态与基准值之间的误差的调谐增益，
u表示控制输入(例如转向输入)，以及
ku表示最小化控制输入工作时的调谐增益。
对于相对于基准和对应的转向角度使载具的交叉跟踪误差最小化的具体示例，可以使用以下简单成本函数J：
在算式(2)中：
J表示需要被最小化的成本函数，
d表示从载具传感器输入得到的横向偏移量的初始值，
dref表示载具应该跟踪的基准值，例如车道中心，
kd表示最小化交叉跟踪误差时的调谐增益，
δ表示转向角度或控制输入，并且
kδ表示最小化控制输入时的调谐增益。
这种成本的缺点可能是不能在将转向保持在0的同时补偿曲线中的交叉跟踪误差，将转向保持在0是算式(1)中的成本函数如何做出的。这会导致成本评估中的矛盾行为，因此从MPC生成的操纵命令会是次优集，导致基准线的不良跟踪。这在曲线中可能变得较为明显，其中需要一定的转向角度来通过该曲线，但是成本将试图保持转向角度尽可能为零，同时试图采用曲线并最小化交叉跟踪误差(依赖于如何制定误差项)。
根据各种实施方式，不是具有前馈项，而是可以在成本函数本身中引入转向基准项。因此，稳态转弯所需的转向角度已经在数学上被做出为成本函数。因此，MPC可以很好地被告知必须通过曲线，并且可以适当地产生转向角度，而不是在通过曲线时将转向保持在0。
根据各种实施方式，转向基准由以下算式(3)给出：
δref＝L*κ+Kv*ay (3)
在算式(3)中：
δref表示稳态转弯所需要的转向值，
L表示轴距，
κ表示道路的曲率，
Kv是不足转向梯度，其对于给定载具可以是常数，
ay表示载具的横向加速度。
根据各种实施方式，可以提供以下成本函数J：
在算式(4)中：
J表示需要被最小化的成本函数，
d表示从载具传感器输入得到的横向偏移量的初始值，
dref表示载具应该跟踪的基准值，例如车道中心，
kd表示最小化交叉跟踪误差时的调谐增益，
δ表示转向角度，
δref表示基准转向角度(例如根据算式(3))，以及
kδ表示最小化转向误差的调谐增益。
通过具有如算式(4)中的成本函数，MPC可以已经产生了需要通过曲线而不是试图通过曲线同时试图保持转向尽可能为零。这样，成本函数可以在数学上较为平衡，并且可以避免矛盾项。
所确定的转向角度可以被称为控制变量。例如，转向角度的时间序列(其可以是控制变量)可以用于使载具转向以进行横向控制。
在下文中，示出了示出根据算式(1)和算式(2)的成本函数的转向性能与根据算式(3)和算式(4)的成本函数的转向性能之间的比较的曲线图和绘图。下面的图的使用情况是具有类似车道改变的行为，其中所需的相对于初始偏移的横向偏移大约是车道宽度(在这种情况下为3.5m)。
图2示出了对于相同的操纵，转向响应如何具有更平滑的上升以及显著更低的幅度的图示200。在实际测试中，这将得到乘客舒适的车道改变。横轴202表示时间，纵轴204表示转向角度。曲线206是使用算式(1)和算式(2)的成本函数得到的，曲线208是使用算式(3)和算式(4)的成本函数得到的。
图3示出了两种情况的横向偏移之间的比较的图示300以及根据算式(2)和算式(3)的修改后的成本(函数)如何使横向偏移速率小于传统的横向偏移速率，再次导致更平滑的操纵。而且，在绘图之间的过冲中可以注意到差异，表明与根据算式(1)和算式(2)的成本函数相比，根据算式(3)和算式(4)的成本对于相同的操纵具有较小的过冲。横轴302表示时间，纵轴304表示交叉跟踪误差。曲线306是使用算式(1)的成本函数得到的，曲线308是使用算式(3)和算式(4)的成本函数得到的。
图4示出了方位误差差异的图示400。这可能具有显著的差异，其中用修改后的成本对误差的补偿远优于传统的补偿。横轴402表示时间，纵轴404表示方位误差。曲线406是使用算式(1)和算式(2)的成本函数得到的，曲线408是使用算式(3)和算式(4)的成本函数得到的。
图5示出了根据各种实施方式的用于载具横向控制的方法的流程图500。在502，可以确定载具的基准转向角度。在504处，可以使用基准转向角度基于模型预测控制器来确定至少一个控制变量。在506处，可以基于所述多个至少一个控制变量横向地控制载具。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于载具的轴距。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于载具行驶的道路的曲率。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于载具的轴距与载具行驶的道路的曲率的乘积。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于不足转向梯度。
根据各种实施方式，不足转向梯度对于载具可以是常数。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于载具的横向加速度。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于不足转向梯度与载具的横向加速度的乘积。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于第一乘积和第二乘积之和，其中，第一乘积可以是载具的轴距与载具行驶的道路的曲率的乘积，并且其中，第二乘积可以是载具的不足转向梯度与横向加速度的乘积。
根据各种实施方式，基准转向角度可以基于算式(3)。
根据各种实施方式，模型预测控制器基于成本函数，该成本函数基于基准转向角度和至少一个控制变量(换言之：成本函数可以用作模型预测控制器的成本函数，其中模型预测控制器用于载具的横向控制)。
根据各种实施方式，成本函数可以基于算式(4)。
步骤502、504、506中的各个步骤以及上述进一步的步骤可以由计算机硬件组件来执行。
图6示出了具有多个计算机硬件组件的计算机系统600，所述多个计算机硬件组件被配置为执行根据各种实施方式的用于载具横向控制的由计算机实现的方法的步骤。计算机系统600可以包括处理器602、存储器604和非暂时性数据存储部606。传感器608和致动器610可以设置为计算机系统600的一部分(如图6所示)，或者可以设置在计算机系统600的外部。
处理器602可以执行存储器604中提供的指令。非暂时性数据存储部606可以存储计算机程序，包括可以被传送到存储器604且接着由处理器602执行的指令。传感器608可用于确定实际转向角度。致动器610可用于基于至少一个控制变量和实际转向角度使载具转向。
处理器602，存储器604和非暂时性数据存储部606可例如经由电连接612(例如电缆或计算机总线)或经由任何其它合适的电连接彼此联接以交换电信号。传感器608可以例如经由外部接口联接到计算机系统600，或者可以被提供为计算机系统的一部分(换言之：计算机系统内部，例如经由电连接612联接)。
术语“联接”或“连接”旨在分别包括直接“联接”(例如经由物理链路)或直接“连接”以及间接“联接”或间接“连接”(例如经由逻辑链路)。
应当理解，以上针对方法之一所描述的内容对于计算机系统600可以类似地成立。
附图标记列表
100根据各种实施方式的模型预测控制器
102时间轴
104过去时间
106将来时间
108期望的设定点
110所测量的状态
112闭环输入
114重新测量的状态
116预测的状态
118最优输入轨迹
120重新预测的状态
122重新优化的输入轨迹
124滚动时域
126预测时域
128滚动时域
130预测时域
200不同成本函数之间的转向响应比较
202横轴
204纵轴
206曲线
208曲线
300不同成本函数之间的交叉跟踪误差比较
302横轴
304纵轴
306曲线
308曲线
400不同成本函数之间的方位误差比较
402横轴
404纵轴
406曲线
408曲线
500例示根据各种实施方式的用于载具横向控制的方法的流程图
502确定载具的基准转向角度的步骤
504使用基准转向角度基于模型预测控制器确定至少一个控制变量的步骤
506基于至少一个控制变量横向控制载具的步骤
600根据各种实施方式的计算机系统
602处理器
604存储器
606非暂时性数据存储部
608传感器
610致动器
612连接

Claims (15)

1.一种用于载具横向控制的由计算机实现的方法，所述方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：
确定(502)所述载具的基准转向角度；
使用所述基准转向角度基于模型预测控制器确定(504)至少一个控制变量；并且
基于所述至少一个控制变量来横向控制(506)所述载具。
2.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，其中，所述基准转向角度基于所述载具的轴距。
3.根据权利要求1或2所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于所述载具行驶的道路的曲率。
4.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于所述载具的轴距与所述载具行驶的道路的曲率的乘积。
5.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于不足转向梯度。
6.根据权利要求5所述的由计算机实现的方法，
其中，所述不足转向梯度对于所述载具是常数。
7.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于所述载具的横向加速度。
8.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于所述载具的不足转向梯度与横向加速度的乘积。
9.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于第一乘积与第二乘积之和；
其中，所述第一乘积是所述载具的轴距与所述载具行驶的道路的曲率的乘积；并且
其中，所述第二乘积是所述载具的不足转向梯度与横向加速度的乘积。
10.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述基准转向角度基于算式：δref＝L*κ+Kv*ay。
11.根据权利要求1所述的由计算机实现的方法，
其中，所述模型预测控制器基于成本函数，所述成本函数基于所述基准转向角度和所述至少一个控制变量。
12.一种计算机系统(600)，所述计算机系统(600)包括多个计算机硬件组件，所述多个计算机硬件组件被配置为执行根据权利要求1至11中的任一项所述的由计算机实现的方法的步骤。
13.一种载具，所述载具包括传感器(608)、致动器(610)和根据权利要求12所述的计算机系统(600)，所述传感器被配置成确定实际转向角度，所述致动器被配置成基于所述至少一个控制变量和所述实际转向角度使所述载具转向。
14.根据权利要求13所述的载具，
其中，所述传感器(608)包括角传感器、摄像头、陀螺仪和加速度计中的至少一种。
15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括用于执行权利要求1至11中的任一项所述的由计算机实现的方法的指令。
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