CN116945913A - 一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法 - Google Patents

一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，使用视觉图像处理的识别视觉里程计估计相机采集的图像数据采集并估算轨道前方作延长线A1D＝x1(mm)，标定左侧轨道中B1到D的距离，且B1D＝x2(mm)，设定左侧轨道中B1到A1的距离为B1A1＝x3(mm)，本发明可以提高轨道车辆的感知能力、定位精度、导航能力和控制稳定性，通过迭代时间拟合不断调整控制算法中的时间参数，以最小化电机之间的时间差异，使各个电机的动作更加同步，提高车辆的平稳性，并减少因时间误差引起的不稳定因素。

Description

一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法
技术领域
本发明涉及轮毂电机同步差速驱动控制算法技术领域，具体为一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法。
背景技术
轮毂电机同步差速驱动控制算法的必要性在于它能够优化电机的控制效果，提高车辆或机器人的运动性能和精确度，它可以确保多个电机的同步性，使车辆或机器人在各种场景下实现平稳、可靠的运动控制。
此外，该算法还能够优化能量利用，降低能耗，并减少系统的磨损和噪音，因此，轮毂电机同步差速驱动控制算法在现代智能交通、机器人技术和物流领域中的应用具有重要意义。
传统的，轨道交通自动驾驶的发展旨在提高轨道交通系统的安全性、效率性和便捷性，减少人为错误和事故风险，提高列车运行的准确性和节奏性，同时也可以改善乘客体验和减少拥堵，自动驾驶技术的不断发展和成熟将推动轨道交通自动驾驶在城市交通和城市规划中的广泛应用。
然而，在实际应用中，还需要解决许多技术方面的挑战，以实现轨道交通自动驾驶系统的安全可靠性和可扩展性，其中对轨道车辆的感知能力、定位精度、导航能力和稳定性的控制测算尤为重要，传统的轮毂电机同步差速驱动控制算法需要采集大量数据，而采集过程中容易导致因数据时效性和难以采集恒定速度下的各项计算数据而使轮毂电机同步差速驱动控制算法的结果产生误差，因此，本申请提出基于视觉图像处理的轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，包括基于视觉图像处理的目标检测算法的轮毂电机同步差速驱动控制算法：
使用视觉图像处理的识别视觉里程计,估计相机采集中的图像数据采集并估算轨道前方作延长线A1D＝x1(mm)，标定左侧轨道中B1到D的距离，且B1D＝x2(mm)，设定左侧轨道中B1到A1的距离为B1A1＝x3(mm)，设定车轮轮毂通过的时间为t,设定车轮轮毂半径为r，设定轨道宽度为1435mm；
使用视觉图像处理的目标检测算法并通过以下公式计算；
则
则角加速度为
即
β＝2α；
即
R2＝r1+1435(mm)；
则β角对应两段弧线长之差为
D1＝R1β(mm)
D2＝R2β(mm)
ΔD＝D1-D2(mm)；
则左右轮毂的转速差为
每次取
A1D＝x1(mm)
每t'完成一次迭代后进行迭代时间拟合，根据应用场景选择合适的时间拟合模型和优化算法制定适当的收敛条件，以确保进行不断修正左右车轮转速，保证轨道车辆的稳定行驶。
作为本发明一种优选的技术方案，所述A1D和B1D的数据采集方式通过视觉里程计从相机图像中提取轨道中A1以及B1的位置作为特征点，首先通过相邻图像帧中的特征点建立特征对应关系，再利用特征点的对应关系，计算相机在两个连续帧之间的相对运动，根据连续帧之间的位姿估计结果，最终通过运动积分计算相机在整个图像序列中的运动轨迹，通过已知尺寸来进行尺度校准，最后使用视觉里程计估计相机的运动轨迹，并将其转换到全局坐标系中，来估算近似A1D和B1D的数值。
作为本发明一种优选的技术方案，所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，设定场景为轨道车辆四个轮毂的驱动同时控制，同时同步调节每个车轮轮毂的转速，以实现差速控制。
作为本发明一种优选的技术方案，所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，在车轮轮毂通过曲线轨道时根据图像标定判断横移量，通过车轮的差速实现自动补偿，以减小轨道车辆在通过曲线时的车轮、轨道磨耗，防止车辆发生爬轨、脱轨现象。
作为本发明一种优选的技术方案，迭代时间拟合采用以下算法：
行驶时
x1＝50m
若视觉里程计分析得
B1D＝0m
即
r＝∞m
则迭代时间的计算公式为
若视觉里程计分析得
B1D≠0m
则高铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝6*10-8r2+0.0001r+3.0796
则地铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝9.2525ln(r)-48.448
作为本发明一种优选的技术方案，所述迭代时间的计算中设定v为车速，单位为m/s，设定50m为行驶距离，设定富余量为10m
作为本发明一种优选的技术方案，所述迭代时间计算结果为Δt<0.05(s)时，取Δt＝0.05(s)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本申请通过视觉图像处理轨道车辆的数据，估计轨道车辆的位置和姿态信息，优化和校准模型，实现精确的位置和速度控制，提高轨道车辆控制算法的性能和可靠性，将视觉图像处理和轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法结合，可以提高轨道车辆的感知能力、定位精度、导航能力和控制稳定性，同时通过迭代时间拟合不断调整控制算法中的时间参数，以最小化电机之间的时间差异，使各个电机的动作更加同步，提高车辆的平稳性，并减少因时间误差引起的不稳定因素，从而增强车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法的准确性。
附图说明
图1为本发明轮毂电机同步差速驱动控制算法计算原理图。
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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，包括基于视觉图像处理的目标检测算法的轮毂电机同步差速驱动控制算法：
使用视觉图像处理的识别视觉里程计估计相机采集中的图像数据采集并估算轨道前方作延长线A1D＝x1(mm)，标定左侧轨道中B1到D的距离，且B1D＝x2(mm)，设定左侧轨道中B1到A1的距离为B1A1＝x3(mm)，设定车轮轮毂通过的时间为t,设定车轮轮毂半径为r，设定轨道宽度为1435mm；
使用视觉图像处理的目标检测算法并通过以下公式计算；
则
则角加速度为
即
β＝2α；
即
R2＝R1+1435(mm)；
则β角对应两段弧线长之差为
D1＝R1β(mm)
D2＝R2β(mm)
ΔD＝D1-D2(mm)；
则左右轮毂的转速差为
每次取
A1D＝x1(mm)
每t'完成一次迭代后进行迭代时间拟合，根据应用场景选择合适的时间拟合模型和优化算法制定适当的收敛条件，以确保进行不断修正左右车轮转速，保证轨道车辆的稳定行驶。
其中，所述A1D和B1D的数据采集方式通过视觉里程计从相机图像中提取轨道中A1以及B1的位置作为特征点，首先通过相邻图像帧中的特征点建立特征对应关系，再利用特征点的对应关系，计算相机在两个连续帧之间的相对运动，根据连续帧之间的位姿估计结果，最终通过运动积分计算相机在整个图像序列中的运动轨迹，通过已知尺寸来进行尺度校准，最后使用视觉里程计估计相机的运动轨迹，并将其转换到全局坐标系中，来估算近似A1D和B1D的数值。
其中，所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，设定场景为轨道车辆四个轮毂的驱动同时控制，同时同步调节每个车轮轮毂的转速，以实现差速控制。
其中，所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，在车轮轮毂通过曲线轨道时根据图像标定判断横移量，通过车轮的差速实现自动补偿，以减小轨道车辆在通过曲线时的车轮、轨道磨耗，防止车辆发生爬轨、脱轨现象。
其中，迭代时间拟合采用以下算法：
行驶时
x1＝50m
若视觉里程计分析得
B1D＝0m
即
r＝∞m
则迭代时间的计算公式为
若视觉里程计分析得
B1D≠0m
则高铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝6*10-8r2+0.0001r+3.0796
则地铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝9.2525ln(r)-48.448
其中，所述迭代时间的计算中设定v为车速，单位为m/s，设定50m为行驶距离，设定富余量为10m
其中，所述迭代时间计算结果为Δt<0.05(s)时，取Δt＝0.05(s)。
在实际场景运用中，上述A1D和B1D的数据采集时，从相机图像中寻找具有独特性质的点，包括但不限于角点、边缘或具有稳定性的特征点，再对特征点周围区域特征的数值表达，提取描述符，方便在不同图像之间进行匹配，再通过最近邻匹配或基于距离的匹配方法计算基于特征点的描述符相似度，最后通过计算特征点在图像间的几何变换关系，估计相机的运动；
在实际场景运用中，上述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，使用轮毂的编码器来获取实际转速的反馈信号，然后将目标差速分配给各个轮毂，以实现差速控制，再根据差速控制的要求对目标差速计算，通过同步差速驱动控制算法计算每个轮毂的控制指令，根据计算得到的控制指令，对每个轮毂的驱动器进行相应调整，以控制轮毂的转速，持续监测轮毂的实际转速，并与目标转速进行比较，最后根据反馈误差，动态调整控制指令，以实现差速控制的稳定性和精度。
在实际场景运用中，上述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，首先在车辆上安装视觉传感器，并进行图像标定，通过采集车辆通过曲线轨道时的图像序列，在已知的轨道几何参数下，使用图像处理和计算机视觉算法来计算出车辆在曲线轨道上的横移量，利用标定结果和图像处理算法，实时计算车辆在曲线轨道上的横移量，横移量表示车辆相对于轨道中心线的侧向偏移距离，差速补偿的具体方法为增大内侧车轮的转速或减小外侧车轮的转速，使得车轮能够更好地跟随曲线轨道，减小侧向力的影响，将横移量补偿算法集成到轮毂电机同步差速驱动控制算法中，最后持续监测车辆的横移量和差速调整效果，根据实际表现进行实时调节和优化，通过不断迭代改进算法，使车辆能够更准确地跟随曲线轨道，并最小化轮轨磨耗和安全风险。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于，包括基于视觉图像处理的目标检测算法的轮毂电机同步差速驱动控制算法：
使用视觉图像处理的识别视觉里程计估计相机采集的图像数据采集并估算轨道前方作延长线A1D＝x1(mm)，标定左侧轨道中B1到D的距离，且B1D＝x2(mm)，设定左侧轨道中B1到A1的距离为B1A1＝x3(mm)，设定车轮轮毂通过的时间为t,设定车轮轮毂半径为r，设定轨道宽度为1435mm；
使用视觉图像处理的目标检测算法并通过以下公式计算；
则
则角加速度为
即
β＝2α；
即
则β角对应两段弧线长之差为
D1＝R1β(mm)
D2＝R2β(mm)
ΔD＝D1-D2(mm)；
则左右轮毂的转速差为
每次取
A1D＝x1(mm)
每t’完成一次迭代后进行迭代时间拟合，根据应用场景选择合适的时间拟合模型和优化算法制定适当的收敛条件，以确保进行不断修正左右车轮转速，保证轨道车辆的稳定行驶。
2.根据权利要求1所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于：所述A1D和B1D的数据采集方式通过视觉里程计从相机图像中提取轨道中A1以及B1的位置作为特征点，首先通过相邻图像帧中的特征点建立特征对应关系，再利用特征点的对应关系，计算相机在两个连续帧之间的相对运动，根据连续帧之间的位姿估计结果，最终通过运动积分计算相机在整个图像序列中的运动轨迹，通过已知尺寸来进行尺度校准，最后使用视觉里程计估计相机的运动轨迹，并将其转换到全局坐标系中，来估算近似A1D和B1D的数值。
3.根据权利要求1所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于：所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，设定场景为轨道车辆四个轮毂的驱动同时控制，同时同步调节每个车轮轮毂的转速，以实现差速控制。
4.根据权利要求1所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于：所述轮毂电机同步差速驱动控制算法计算时，在车轮轮毂通过曲线轨道时根据图像标定判断横移量，通过车轮的差速实现自动补偿，以减小轨道车辆在通过曲线时的车轮、轨道磨耗，防止车辆发生爬轨、脱轨现象。
5.根据权利要求1所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于，迭代时间拟合采用以下算法：
行驶时
x1＝50m
若视觉里程计分析得
B1D＝0m
即
r＝∞m
则迭代时间的计算公式为
若视觉里程计分析得
B1D≠0m
则高铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝6*10-8R2+0.0001r+3.0796
则地铁车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法迭代时间的计算公式为
L＝9.2525ln(r)-48.448
6.根据权利要求5所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于：所述迭代时间的计算中设定v为车速，单位为m/s，设定50m为行驶距离，设定富余量为10m。
7.根据权利要求6所述的一种轨道车辆轮毂电机同步差速驱动控制算法，其特征在于：所述迭代时间计算结果为△t＜0.05时，取△t＝0.05。
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