CN117261915A - 一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，通过转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块的配合，实现完整的“延迟辨识—转角补偿”闭环链路，考虑电动转向机系统、机械传递链路、轮边执行链路的整体时间延迟，实现批量运营自动驾驶半挂车转向机构的不同磨损程度的辨识，提升了对执行机构状态的把控，对转向延迟进行有效的补偿控制，能够使自动驾驶半挂卡车在累积运营里程较多、转向链路出现磨损衰退的情况下，依然保证较高的控制精度和稳定性，为批量化运营自动驾驶半挂车的运动控制提供了新思路，对自动驾驶平台整体架构的设计与优化具有重要的参考意义。

Description

一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法

技术领域

本发明属于自动驾驶技术领域，涉及到自动驾驶车辆的运动控制，具体涉及到一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法。

背景技术

自动驾驶半挂车辆主要应用于无人智慧物流运输，其机械结构与传统半挂车辆的机械结构基本一致。由于运营场景、运营里程的差异，每辆半挂车辆的执行器机械磨损各不相同。其中，转向系统的磨损造成的转向空行程、转向响应延迟对自动驾驶横向控制的影响非常大。因此，考虑到无人批量化运营，如何使用一套控制算法，覆盖不同转向系统衰退程度的半挂车辆，是控制算法开发时必须面临的一个难题。

针对转向机构延迟的辨识，通常受限于传感器精度对辨识结果的影响，目前在实际工程中的应用较少。针对转向机构延迟的补偿控制，目前普遍应用的控制方法是增加预瞄距离，增大微分项，其核心思想就是使用超前的控制量作为当前时刻的控制输出，来抵消转向链路的延迟时间。上述方法虽能起到补偿作用，提升控制效果，但却无法自适应转向系统的延迟程度，无法实现全自动调节，需要比较大的标定工作量。

发明内容

针对上述问题，本发明的主要目的在于设计一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，以提高路径跟踪控制算法在不同车辆、不同转向延迟下的控制精度和稳定性。

为了实现上述目的本发明采用如下技术方案：

一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，该方法的系统包括转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块；

该方法包括：

将决策输入、方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述转向延迟辨识模块结合车辆转向传递函数辨识和换道响应时间特征，通过计算输出转向延迟辨识时间；

将方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述预期横摆角速度计算模块根据转向链路模型，通过方向盘转角计算出未来时间段内的预期横摆角速度，并通过实际输入的横摆角速度进行限定；

所述递推预瞄模块根据未来时间段内的预期横摆角速度和未来路径特征，推算出预瞄时间处的自车与路径相对姿态，分为自车递推计算和轨迹递推计算，再进行叠加处理；

所述补偿控制模块包括横向反馈跟踪控制器，将转向延迟辨识时间和递推结果代入横向反馈跟踪控制器，进行车辆路径跟踪横向控制。

作为本发明进一步的描述，所述决策输入为换道标志位，所述横摆角速度包括牵引车横摆角速度、车速。

作为本发明进一步的描述，所述转向延迟辨识模块的输入为换道标志位、方向盘转角、牵引车横摆角速度、车速，采用递推最小二乘法辨识车辆转向系统从方向盘转角到牵引车横摆角速度的一阶传递函数；在换道时，所述转向延迟辨识模块根据车辆实际姿态变化，统计换道响应时间特征值；输出为根据一阶传递函数拟合计算和换道响应时间特征值，统计加权得到的转向延迟辨识时间。

作为本发明进一步的描述，所述一阶传递函数拟合结果与所述转向链路模型共用。

作为本发明进一步的描述，所述预期横摆角速度计算模块的输入为方向盘转角、牵引车横摆角速度；输出为根据转向链路模型进行计算预测的未来时间段内的预期横摆角速度。

作为本发明进一步的描述，所述递推预瞄模块的输入为预期横摆角速度和未来路径特征，所述未来路径特征包括规划轨迹信息、预瞄时间、控制附加状态量，根据预期横摆角速度和预瞄时间递推计算自车姿态的控制附加状态量，根据规划轨迹信息和预瞄时间递推计算轨迹信息的控制附加状态量；输出为根据预期横摆角速度递推的控制附加状态量和根据规划轨迹信息递推的控制附加状态量。

作为本发明进一步的描述，所述控制附加状态量包括横向误差和航向误差；

其中，所述横向误差的输入为引导线横向误差变化量、当前横向误差状态量、预期横摆角速度；航向误差的输入为当前航向误差状态量、引导线航向误差变化量、预期横摆角速度。

作为本发明进一步的描述，所述补偿控制模块的输入为车速、转向延迟辨识时间、递推的控制附加状态量、车重，根据车重、车速动态调节车辆控制比例；输出为应用在补偿控制模块下车辆横向控制器中的附加控制转角。

一种车辆，该车辆包括实现上述控制方法的控制器，并通过所述控制器执行上述的控制方法。

相对于现有技术，本发明的技术效果为：

本发明提供了一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，通过转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块的配合，实现了批量运营自动驾驶半挂车转向机构的不同磨损程度的辨识，提升了对执行机构状态的把控，对转向延迟进行有效的补偿控制，有效解决转向延迟对路径跟踪横向控制的影响问题，保证控制的精度和稳定性，为批量化运营自动驾驶半挂车的运动控制提供了新思路，对自动驾驶平台整体架构的设计与优化具有重要的参考意义。

附图说明

图1为本发明的方法整体流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细描述：

在本发明的一种实施例中，公开一种针对自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，参考图1所示，可以考虑载重变化、运营里程累积、转向系统衰退等带来的影响，有效提高自动驾驶半挂车辆对批量化运营的适应能力。

具体的，本实施例，考虑了自动驾驶半挂车辆运营里程、机械磨损带来的不同程度转向延迟，以及不同的转向延迟时间对控制精度的影响；考虑了辨识传递函数时由于横摆角速度信号零位偏差和高频噪声带来的辨识误差，采用换道时横摆响应时间统计的方式加以修正；考虑了半挂车辆姿态、轨迹变化在预瞄时间内对控制输出的影响，采用自车递推和轨迹递推结合的方式进行递推处理；考虑了半挂车辆的实车响应特征，结合实际工程经验，整合辨识出来的延迟时间和补偿模块的预瞄时间的对应关系。

具体实现该方法的系统包括转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块；该方法包括步骤如下：

将决策输入、方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述转向延迟辨识模块结合车辆转向传递函数辨识和换道响应时间特征，通过计算输出转向延迟辨识时间；

将方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述预期横摆角速度计算模块根据转向链路模型，通过方向盘转角计算出未来时间段内的预期横摆角速度，所述预期横摆角速度通过实际输入的横摆角速度进行限定；即，根据横摆角速度针对预期横摆角速度加以合理性限制；

所述递推预瞄模块根据未来时间段内的预期横摆角速度和未来路径特征，推算出预瞄时间处的自车与路径相对姿态，分为自车递推计算和轨迹递推计算，再进行叠加处理；

所述补偿控制模块包括横向反馈跟踪控制器，将转向延迟辨识时间和递推结果(递推附加状态量)代入横向反馈跟踪控制器，进行车辆路径跟踪横向控制。

上述的横向反馈跟踪控制器，包括现有技术的LQR、PID等其中任意能够实现横向控制的控制器。

上述的所述决策输入为换道标志位，所述横摆角速度包括牵引车横摆角速度、车速。

更具体的，本实施例，以某自动驾驶半挂车辆为例，针对上述公开四个模块之间配合的辨识与补偿进行详细说明，内容如下：

所述转向延迟辨识模块的输入为换道标志位、方向盘转角、牵引车横摆角速度、车速，采用递推最小二乘法辨识车辆转向系统从方向盘转角到牵引车横摆角速度的一阶传递函数；在换道时，所述转向延迟辨识模块根据车辆实际姿态变化，统计换道响应时间特征值；输出为根据一阶传递函数拟合计算和换道响应时间特征值，统计加权得到的转向延迟辨识时间。

假设，从方向盘转角到牵引车横摆角速度的传递函数近似符合一阶传递系统特性，其表达式为：

其中，δ_f为方向盘转角；γ为牵引车横摆角速度，τ为转向延迟时间，s为复变量，k为系统增益。

为了把系统的一阶传递函数应用于数字离散系统，需要将系统的一阶传递函数从s域变换到z域；为了保证变换前后系统稳定性方面的一致性，采用双线性变化的方法进行转换，其公式表示为：

其中，z表示复频域，T为计算周期；

将式(2)代入式(1)，可得系统的离散传递函数：

δ_f＝A·δ(τ-1)+B·γ+B·γ(τ-1) (3)

取T＝0.01，则在式(3)中：

以上公式中的τ可由式(3)～(5)通过最小二乘法求出，具体的，本实施例，可调用成熟库模型和函数直接求出。

由于一阶传递函数很难完整而准确地反应从方向盘转角到牵引车横摆角速度，需要结合车辆实际转向表现加以修正。考虑到半挂车辆在高速换道时会有相对固定的输入和响应，因此，本实施例，利用高速换道的实际响应来辅助修正转向延时时间。

假设，半挂车辆在满足车速、引导线曲率、目标转角限制条件下，起始换道时刻为t_s，并在t_e时刻满足以下条件：

γ_e>|k·γ_max (6)

其中，γ_e为t_e时刻的牵引车横摆角速度；γ_max为换道过程中最大横摆角速度，根据车辆特性和数据统计给出；k为比例系数，由实车标定确定。

则，实时转向延迟辨识时间结果可表达为：

其中，t_ei为第i次换道的满足式(6)条件的时刻，t_si为第i次换道的起始时刻，N为累计换道次数。

另外，本实施例，上述一阶传递函数拟合结果与所述转向链路模型共用；具体的，本实施例，通过成熟的最小二乘法辨识出从方向盘转角到横摆角速度的一阶传递函数，该函数既可以表达传递延迟时间，也可用于对未来横摆角速度的预测。

所述预期横摆角速度计算模块的输入为方向盘转角、牵引车横摆角速度；输出为根据转向链路模型计算预测的未来时间段内的预期横摆角速度。

根据从当前时刻向后回溯t_d时间的方向盘转角，计算出未来t_d时间的预期横摆角速度序列。

假设，运算周期为T，则：

δδ＝[δ₁，δ₂，δ₃...δ_n] (8)

其中，δδ为已知的方向盘转角序列，t_d为T的近似整数倍，即：

n＝t_d/T (9)

其中，n为序列元素数量，t_d为式(7)计算出的延迟时间。

根据式(8)和式(1)，可得未来时间段内的预期横摆角速度序列为：

γγ＝[γ₁,γ₂,γ₃…γ_n] (10)

所述递推预瞄模块的输入为预期横摆角速度和未来路径特征，所述未来路径特征包括规划轨迹信息、预瞄时间、控制附加状态量(横向控制算法状态量)，根据预期横摆角速度和预瞄时间递推计算自车姿态的控制附加状态量，根据规划轨迹信息和预瞄时间递推计算轨迹信息的控制附加状态量；输出为根据预期横摆角速度递推的控制附加状态量和根据规划轨迹信息递推的控制附加状态量。

本实施例，为解决转向链路延迟带来的控制输出滞后，使用包含预测成分的反馈项对误差进行修正；反馈项(控制附加状态量)主要包含两个：横向误差和航向误差，二者都可以使用牵引车横摆角速度积分的方式进行递推预瞄计算：

递推航向误差计算，输入为当前航向误差状态量、引导线航向误差变化量、预期横摆角速度序列：

其中，γ_i为预期横摆角速度，a_p为t_d时间后的航向误差，a₀为横向控制算法状态量中的当前点航向误差，a_l为引导线航向误差变化量，通过求解递推位置最近点、计算轨迹点航向差得到。

递推横向误差计算，输入为当前点横向误差状态量、引导线横向误差变化量、预期横摆角速度序列：

其中，e_p为t_d时间后的横向误差，e₀为横向控制算法状态量中的当前点横向误差，e_l为引导线横向误差变化量，通过求解递推位置最近点、计算轨迹点横向差得到；a_pi为T·i时间后的递推航向误差，可由式(11)推出，则式(12)可变形为：

所述补偿控制模块的输入为车速、转向延迟辨识时间、递推的控制附加状态量、车重，根据车重、车速动态调节转向延迟辨识时间和控制附加状态变量的关系；输出为应用在补偿控制模块下车辆横向控制器中的附加控制转角。

在进行转向延迟辨识时间和控制递推状态变量的动态调节时，需要考虑到车重和车速；在半挂车辆应用场景中，载重越大，车速越高，所需的递推时间也要加长。因此，根据车重和车速，对式(12)和式(13)计算的控制递推状态量加以修正，具体修正方法因车而异。a_pp和e_pp为修正后的递推航向误差和递推横向误差。

具体的，用a_pp和e_pp分别取代原有控制算法中的a和e，输入到反馈控制算法中进行反馈增益计算：

DW_a＝k_a·a_pp (14)

DW_e＝k_e·e_pp (15)

式中，DW_a和DW_e分别为航向误差反馈和横向误差反馈；k_a和k_e为轨迹跟踪控制器计算的增益。

通过上述内容，实现完整的“延迟辨识—转角补偿”闭环链路。

上述实施例公开的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其控制方法面向自动驾驶半挂卡车转向系统特性，考虑电动转向机系统、机械传递链路、轮边执行链路的整体时间延迟；旨在提高批量化运营的自动驾驶半挂卡车对转向系统衰退与延迟的适应能力，提升控制稳定性；其主要包括转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块，实现完整的“延迟辨识—转角补偿”闭环链路，完善批量运营自动驾驶半挂车转向机构的不同磨损程度的辨识，提升了对执行机构状态的把控，对转向延迟进行有效的补偿控制，能够使自动驾驶半挂车辆在累积运营里程较多、转向链路出现磨损衰退的情况下，依然保证较高的控制精度和稳定性，为批量化运营自动驾驶半挂车的运动控制提供了新思路，对自动驾驶平台整体架构的设计与优化具有重要的参考意义。

在本发明的另一种实施例中，公开一种车辆，该车辆包括实现上述控制方法的控制器，并通过所述控制器执行上述的控制方法。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：该方法的系统包括转向延迟辨识模块、预期横摆角速度计算模块、递推预瞄计算模块和补偿控制模块；该方法包括：

将决策输入、方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述转向延迟辨识模块结合车辆转向传递函数辨识和换道响应时间特征，通过计算输出转向延迟辨识时间；

将方向盘转角、横摆角速度作为数据输入，所述预期横摆角速度计算模块根据转向链路模型，通过方向盘转角计算出未来时间段内的预期横摆角速度，并通过实际输入的横摆角速度进行限定；

所述递推预瞄模块根据未来时间段内的预期横摆角速度和未来路径特征，推算出预瞄时间处的自车与路径相对姿态，分为自车递推计算和轨迹递推计算，再进行叠加处理；所述补偿控制模块包括横向反馈跟踪控制器，将转向延迟辨识时间和递推结果代入横向反馈跟踪控制器，进行车辆路径跟踪横向控制。

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述决策输入为换道标志位，所述横摆角速度包括牵引车横摆角速度、车速。

3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述转向延迟辨识模块的输入为换道标志位、方向盘转角、牵引车横摆角速度、车速，采用递推最小二乘法辨识车辆转向系统从方向盘转角到牵引车横摆角速度的一阶传递函数；在换道时，所述转向延迟辨识模块根据车辆实际姿态变化，统计换道响应时间特征值；

输出为根据一阶传递函数拟合计算和换道响应时间特征值，统计加权得到的转向延迟辨识时间。

4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述一阶传递函数拟合结果与所述转向链路模型共用。

5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述预期横摆角速度计算模块的输入为方向盘转角、牵引车横摆角速度；

输出为根据转向链路模型进行计算预测的未来时间段内的预期横摆角速度。

6.根据权利要求1所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述递推预瞄模块的输入为预期横摆角速度和未来路径特征，所述未来路径特征包括规划轨迹信息、预瞄时间、控制附加状态量，根据预期横摆角速度和预瞄时间递推计算自车姿态的控制附加状态量，根据规划轨迹信息和预瞄时间递推计算轨迹信息的控制附加状态量；

输出为根据预期横摆角速度递推的控制附加状态量和根据规划轨迹信息递推的控制附加状态量。

7.根据权利要求6所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述控制附加状态量包括横向误差和航向误差；

其中，所述横向误差的输入为引导线横向误差变化量、当前横向误差状态量、预期横摆角速度；

航向误差的输入为当前航向误差状态量、引导线航向误差变化量、预期横摆角速度。

8.根据权利要求7所述的一种自动驾驶半挂车辆转向延迟的辨识与补偿控制方法，其特征在于：所述补偿控制模块的输入为车速、转向延迟辨识时间、递推的控制附加状态量、车重，根据车重、车速动态调节车辆控制比例；

输出为应用在补偿控制模块下车辆横向控制器中的附加控制转角。

9.一种车辆，其特征在于：该车辆包括实现上述控制方法的控制器，并通过所述控制器执行上述权利要求1-8任一项所述的控制方法。