CN118270038A - 自动驾驶客车的纵向控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种自动驾驶客车的纵向控制方法及装置，方法包括：获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。本发明能够提高控制精度、动态响应快，提高了纵向控制的鲁棒性、可靠性和适配性。
Description
技术领域
本发明属于无人驾驶技术领域，具体涉及到一种自动驾驶客车的纵向控制方法及装置。
背景技术
近年来，随着无人驾驶技术的进步，公交、小巴等载客车辆的智能化也得到大力的发展。无人驾驶客车，可以避免司机在驾驶过程中的人为失误，解决人为的公共交通事故，保护公共乘车安全。
无人驾驶的功能划分为三层：感知层、决策层、执行层。感知层通过先进的感知传感器和识别技术，获取周围的环境和车辆信息。决策层根据车辆状态和感知信息，通过复杂的计算，决策和规划出最优的行驶路径，实时计算出最优的行驶指令。执行层一般为线控底盘，控制车辆按照指令行驶。线控底盘接收到来自上层的行驶指令包括：距离、速度、加速度、减速度、转向角度和其他如灯光控制的逻辑指令。线控底盘的任务是，通过设计控制算法，使车辆的实际行驶状态，快速准确的达到接收到的行驶指令，即实现对行驶指令的跟踪。
纵向控制就是根据当前的运动状态，设计合理的控制算法，动态调节驱动力和制动力，实现对决策层运动轨迹的跟踪。纵向控制的性能对于自动驾驶轨迹的跟踪至关重要，直接决定了跟车、停车、变道、超车、泊车等高级自动驾驶功能的实现与否。纵向控制需要快速的更新调节量，周期一般为20ms，并且要求时延短。所以，纵向控制程序一般运行于整车控制器中，通过CAN总线接收来自上层控制器的决策规划指令。轨迹跟踪的实现，要求纵向控制对距离、速度、加/减速度的控制必须同时满足一定的精度范围。一般通过加/减速度的调节与补偿弥补速度的偏差，再通过速度的补偿实现距离的精度控制。距离指标是最终的实现目标，一旦距离偏差超过指标值，则会使得上层重新进行轨迹规划。如果距离频繁地超过指标，则会导致轨迹跟踪失败。因此纵向控制必须综合各种运行状态，保证较高的动态跟踪控制精度。
发明内容
本发明提供一种自动驾驶客车的纵向控制方法及装置，以解决现有的纵向控制不稳定、控制精度不高的问题。
基于上述目的，本发明实施例提供了一种自动驾驶客车的纵向控制方法，包括：获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
可选的，所述规划轨迹数据还包括规划距离和规划速度，所述实际轨迹数据还包括实际行驶距离和实际速度，所述根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，包括：根据所述规划距离与所述实际行驶距离应用距离控制环获取速度补偿数据；根据所述速度补偿数据、所述规划速度与所述实际速度应用速度控制环获取加速度补偿数据。
可选的，所述根据所述规划距离与所述实际行驶距离应用距离控制环获取速度补偿数据，包括：计算所述规划距离与所述实际行驶距离的位置偏差，并应用位置PI控制器对所述位置偏差进行处理，得到速度补偿数据；所述根据所述速度补偿数据、所述规划速度与所述实际速度应用速度控制环获取加速度补偿数据，包括：将所述速度补偿数据和所述规划速度相加，得到速度给定，并计算所述速度给定与所述实际速度的速度偏差；应用速度PI控制器对所述速度偏差进行处理，得到速度补偿数据。
可选的，所述应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩，包括：基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据；应用车辆动力学模型对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理并增加车辆动力学模型补偿，得到前馈扭矩。
可选的，所述应用车辆动力学模型对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理并增加车辆动力学模型补偿，得到前馈扭矩，包括：根据车辆动力学方程获取自动驾驶客车的驱动力，并将所述驱动力换算成扭矩；根据所述加速度给定和所述实际加速度确定模型补偿驱动力，将所述模型补偿驱动力换算成模型补偿扭矩；将所述模型补偿扭矩与所述扭矩相加，得到前馈扭矩。
可选的，所述基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据，包括：根据所述加速度给定和所述实际加速度计算加速度偏差；应用加速度PI控制器对所述加速度偏差进行处理，获取驱动或制动的最大扭矩以及扭矩百分比；计算驱动或制动的所述最大扭矩与所述扭矩百分比的乘积，得到扭矩补偿数据。
可选的，所述基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据，还包括：根据所述加速度偏差和所述加速度给定确定加/减速度指令状态；如果车辆静止且为减速度指令，或者根据所述加/减速度指令状态确定车辆位于驱动状态与制动状态进行切换的瞬间，则对所述加速度PI控制器进行复位；如果车辆静止且加速度指令小于预设值，则增加一与自动驾驶客车的车型相关的补偿量。
基于同一发明构思，本发明实施例还提出了一种自动驾驶客车的纵向控制装置，包括：数据获取单元，用于获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；加速度计算单元，用于根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；扭矩计算单元，用于应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；加速度跟踪单元，用于计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
基于同一发明构思，本发明实施例还提出了一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现前述的方法。
基于同一发明构思，本发明实施例还提出了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行前述的方法。
本发明的有益效果是：从上面所述可以看出，本发明实施例提供的一种自动驾驶客车的纵向控制方法及装置，方法包括：获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪，能够提高控制精度、动态响应快，提高了纵向控制的鲁棒性、可靠性和适配性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例，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为本发明实施例中的自动驾驶客车的纵向控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中的自动驾驶客车的纵向控制方法的级联的三环控制示意图；
图3为本发明实施例中的自动驾驶客车的纵向控制方法中的速度环控制示意图；
图4为本发明实施例中的自动驾驶客车的纵向控制方法中的加/减速指令状态的计算逻辑示意图；
图5为为本发明实施例中的自动驾驶客车的纵向控制装置的结构示意图；
图6为本发明实施例中电子设备示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本发明实施例提供了一种自动驾驶客车的纵向控制方法，如附图1所示，自动驾驶客车的纵向控制方法包括：
步骤S11：获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度。
在本发明实施例中，获取预先规划的自动驾驶客车的规划轨迹数据。在自动驾驶客车行驶过程中实时检测自动驾驶客车的实际轨迹数据。
步骤S12：根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定。
在本发明实施例中，规划轨迹数据还包括规划距离和规划速度，实际轨迹数据还包括实际行驶距离和实际速度。在步骤S12中，可选的，根据所述规划距离与所述实际行驶距离应用距离控制环获取速度补偿数据；根据所述速度补偿数据、所述规划速度与所述实际速度应用速度控制环获取加速度补偿数据。
如图2所示，本发明实施例采用级联的纵向控制结构，输入为上层局部规划轨迹的下发的规划距离、规划速度、规划加速度指令，输出为需求扭矩。从图2中可以看出，纵向控制结构为级联结构，分为三个控制环路：位置环、速度环、加速度环。距离环的输入为距离偏差，输出为速度补偿数据；速度环的输入为速度偏差，输出为加速度补偿数据；加速度环的输入为加速度偏差，输出为需求扭矩。每个控制环内采用一致的结构，即前馈和反馈补偿相结合的控制方式。在本发明实施例中，位置环的输入为规划距离和实际行驶距离，输出为速度补偿数据，主要作用是通过距离偏差补偿速度给定，实现位置的跟踪。可选的，计算所述规划距离与所述实际行驶距离的位置偏差，并应用位置PI控制器对所述位置偏差进行处理，得到速度补偿数据。距离环为大惯性环节，位置PI控制器的输出必须合理设置上下限。
速度环的输入为速度给定，由规划速度和速度补偿数据相加得到；输出为加速度补偿数据，主要作用为通过速度偏差补偿加速度给定，实现速度的跟踪。可选的，将所述速度补偿数据和所述规划速度相加，得到速度给定，并计算所述速度给定与所述实际速度的速度偏差；应用速度PI控制器对所述速度偏差进行处理，得到速度补偿数据。速度环为大惯性环节，速度PI控制器的输出必须合理设置上下限。
得到速度补偿数据之后，将加速度补偿数据与所述规划加速度相加得到加速度给定。
步骤S13：应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩。
在本发明实施例中，加速度环详细控制结构如图3所示，通过车辆动力学模型的前馈和反馈补偿的加速度PI控制器组合的方式实现。前馈值占总需求扭矩的绝对比重，反馈输出占比较小。其中前馈中，还加入了模型补偿模块。补偿车辆质量变动造成的模型偏差。PI控制器用来弥补动力学模型的输出偏差。加速度PI控制器设置了复位逻辑。其中Reset为触发量，Reset＝0表示无效；Reset＝1，则加速度PI控制器的输出变为ResetV，并通过积分器保持该值。加速度PI控制器的输出为百分比，乘以驱动或制动的最大扭矩，变为扭矩补偿值。其中，驱动或制动的最大扭矩为电机的实际扭矩能力，该值由电机控制器实时给出。采用扭矩百分比的输出方式，就可以针对不同的车型统一参数的标定。为了防止补偿控制器过度积分，需要设置加速度PI控制器的输出上下限，达到上下限则停止积分。
在步骤S13中，可选的，基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据。具体地，根据所述加速度给定和所述实际加速度计算加速度偏差；应用加速度PI控制器对所述加速度偏差进行处理，获取驱动或制动的最大扭矩以及扭矩百分比；计算驱动或制动的所述最大扭矩与所述扭矩百分比的乘积，得到扭矩补偿数据。
在本发明实施例中，还根据所述加速度偏差和所述加速度给定确定加/减速度指令状态；如果车辆静止且为减速度指令，或者根据所述加/减速度指令状态确定车辆位于驱动状态与制动状态进行切换的瞬间，则对所述加速度PI控制器进行复位。加/减速指令状态表示当前的需求是驱动状态还是制动状态。加/减速指令状态的计算逻辑如图4所示，当加速度给定大于0.05m/s2，或加速度偏差大于0.01m/s2时，输出为驱动状态；当加速度给定小于-0.05m/s2，或加速度偏差小于-0.02m/s2时，输出为制动状态。其他情况，则保持为上一次的输出指令状态。图中的滞环设置为[-0.05,0.05]，作用是去除加速度给定在0附近的抖动。
加/减速指令状态应用于反馈控制中的复位逻辑。车辆静止且为减速度指令时，或者驱动状态与制动状态进行切换的瞬间，加速度PI控制器必须复位，将积分清零，以提高响应的速度。
在本发明实施例中，如果车辆静止且加速度指令小于预设值，则增加一与自动驾驶客车的车型相关的补偿量。其中预设值优选为0.5。车辆静止时，需要较大的扭矩才能启动。为了消除小加速度指令下的控制量超调，在启动瞬间给予一定的补偿。即在车辆静止且加速度指令很小时，补偿量为一个标定值。该标定值需根据不同的车型进行标定，一般取为4％。
在本发明实施例中，还应用车辆动力学模型对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理并增加车辆动力学模型补偿，得到前馈扭矩。前馈控制在加速度环中起绝对的作用。动力学模型即时算出前馈扭矩，提高响应速度。车辆动力学方程表示驱动力与行驶阻力的平衡，包含滚动阻力Ff[k]、风阻Fw[k]、坡度阻力Fi[k]、加速阻力Fj[k]。
Ft[k]＝Ff[k]+Fw[k]+Fi[k]+Fj[k]
其中，m为质量，单位kg；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；θ为坡度角；CD为空气阻力系数,；ρ为空气的密度一般ρ＝1.2258N·s2m-4；A为迎风面积，单位为m2；Vr[k]为汽车与风的相对速度(无风时为车速)，单位为m/s；δ为旋转惯量转换系数；aref[k]为需求加速度，单位为m/s2。
将驱动力Ft[k]换算为扭矩为
其中，i为总传动比，η为传动效率，R为车轮半径。
模型补偿驱动力ΔF为
ΔF＝m(aref[k-nc]-afb[k])
其中，aref[k-nc]为前nc时刻的加速度给定，afb[k])为当前时刻反馈的实际加速度。将模型补偿驱动力ΔF换算为模型补偿扭矩为
Terr[k]＝ΔF
其中，Terr[k]即为模型补偿扭矩。
补偿扭矩的含义解释如下：给定加速度指令aref[k-nc]，通过动力学模型计算出的扭矩Tt[k-nc]，下发给电机执行，得到的实际反馈加速度为afb[k])。在较短的几个控制周期内，滚动阻力、风阻、坡度阻力基本保持不变，只有加速阻力能够突变。也就是，模型的偏差实际上只决定于加速阻力。因此，质量乘以加速度偏差即为模型补偿驱动力。在模型补偿驱动力的计算公式中，nc需要根据执行机构执行的延时时间和控制周期设定，例如，控制周期为20ms时，取nc＝2。
前馈扭矩为模型补偿扭矩与扭矩之和，Tt′[k]＝t[k]+err[k]。
本发明实施例中的加速度环采用偏差补偿的动力学模型，和静止启动补偿相结合的方式，
在模型参数不准确的情况下，设计模型偏差补偿方法，提升加/减速度控制的准确度；在车辆静止启动时进行补偿，能够抑制控制环路启动的超调量，解决控制器的参数通用性和适配性的问题，使得一套控制参数适配不同的车型。
步骤S14：计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
在本发明实施例中，将扭矩补偿数据与所述前馈扭矩相加，两者之和即为需求扭矩，将该需求扭矩下发至电机和电子制动系统(EBS)执行，进行加速度的跟踪。本发明实施例自动驾驶客车的纵向控制方法采用基于模型补偿的级联的三环控制结构，解决参数标定难、鲁棒性不高的问题，实现加/减速度、速度、距离的稳定准确跟踪控制；能够克服公交客车质量变动带来的影响，提高了控制算法的鲁棒性、可靠性和适配性；通过在级联的三环控制结构中采用补偿控制器和静止启动补偿的策略，解决了动力学模型不准确的问题，大大减小了加速度控制的超调，提高了距离、速度、加速度跟踪的稳态精度。
本发明实施例的自动驾驶客车的纵向控制方法通过获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪，能够提高控制精度、动态响应快，提高了纵向控制的鲁棒性、可靠性和适配性。
上述对本发明特定实施例进行了描述。在一些情况下，在本发明实施例中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一个构思，本发明实施例还提供了一种自动驾驶客车的纵向控制装置。附图5所示，自动驾驶客车的纵向控制装置包括：数据获取单元、加速度计算单元、扭矩计算单元以及加速度跟踪单元。其中，
数据获取单元，用于获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；
加速度计算单元，用于根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；
扭矩计算单元，用于应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；
加速度跟踪单元，用于计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
为了描述的方便，描述以上装置时根据功能分为各种模块分别进行描述。当然，在实施本发明实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置应用于前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一实施例所述的方法。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行如上任意一实施例中所述的方法。
图6示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器601、存储器602、输入/输出接口603、通信接口604和总线605。其中处理器601、存储器602、输入/输出接口603和通信接口604通过总线605实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器601可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本发明方法实施例所提供的技术方案。
存储器602可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器602可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本发明方法实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器602中，并由处理器601来调用执行。
输入/输出接口603用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口604用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线605包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器601、存储器602、输入/输出接口603和通信接口604)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器601、存储器602、输入/输出接口603、通信接口604以及总线605，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本发明实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本申请旨在涵盖落入本发明实施例的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种自动驾驶客车的纵向控制方法，其特征是，所述方法包括：
获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；
根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；
应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；
计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述规划轨迹数据还包括规划距离和规划速度，所述实际轨迹数据还包括实际行驶距离和实际速度，所述根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，包括：
根据所述规划距离与所述实际行驶距离应用距离控制环获取速度补偿数据；
根据所述速度补偿数据、所述规划速度与所述实际速度应用速度控制环获取加速度补偿数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述根据所述规划距离与所述实际行驶距离应用距离控制环获取速度补偿数据，包括：计算所述规划距离与所述实际行驶距离的位置偏差，并应用位置PI控制器对所述位置偏差进行处理，得到速度补偿数据；
所述根据所述速度补偿数据、所述规划速度与所述实际速度应用速度控制环获取加速度补偿数据，包括：将所述速度补偿数据和所述规划速度相加，得到速度给定，并计算所述速度给定与所述实际速度的速度偏差；应用速度PI控制器对所述速度偏差进行处理，得到速度补偿数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩，包括：
基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据；
应用车辆动力学模型对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理并增加车辆动力学模型补偿，得到前馈扭矩。
5.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述应用车辆动力学模型对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理并增加车辆动力学模型补偿，得到前馈扭矩，包括：
根据车辆动力学方程获取自动驾驶客车的驱动力，并将所述驱动力换算成扭矩；
根据所述加速度给定和所述实际加速度确定模型补偿驱动力，将所述模型补偿驱动力换算成模型补偿扭矩；
将所述模型补偿扭矩与所述扭矩相加，得到前馈扭矩。
6.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据，包括：
根据所述加速度给定和所述实际加速度计算加速度偏差；
应用加速度PI控制器对所述加速度偏差进行处理，获取驱动或制动的最大扭矩以及扭矩百分比；
计算驱动或制动的所述最大扭矩与所述扭矩百分比的乘积，得到扭矩补偿数据。
7.如权利要求6所述的方法，其特征是，所述基于所述加速度给定和所述实际加速度应用加速度PI控制器进行处理，得到扭矩补偿数据，还包括：
根据所述加速度偏差和所述加速度给定确定加/减速度指令状态；
如果车辆静止且为减速度指令，或者根据所述加/减速度指令状态确定车辆位于驱动状态与制动状态进行切换的瞬间，则对所述加速度PI控制器进行复位；
如果车辆静止且加速度指令小于预设值，则增加一与自动驾驶客车的车型相关的补偿量。
8.一种自动驾驶客车的纵向控制装置，其特征是，所述装置包括：
数据获取单元，用于获取自动驾驶客车的规划轨迹数据以及实际轨迹数据，其中，所述规划轨迹数据至少包括规划加速度，所述实际轨迹数据至少包括实际加速度；
加速度计算单元，用于根据所述规划轨迹数据以及所述实际轨迹数据获取加速度补偿数据，并与所述规划加速度相加得到加速度给定；
扭矩计算单元，用于应用加速度PI控制器和车辆动力学模型分别对所述加速度给定和所述实际加速度进行处理，得到扭矩补偿数据和前馈扭矩；
加速度跟踪单元，用于计算所述扭矩补偿数据与所述前馈扭矩之和得到需求扭矩，并将所述需求扭矩下发至电机和电子制动系统，进行加速度的跟踪。
9.一种电子设备，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，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征是，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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|---|---|---|---|
| CN202211727861.0A CN118270038A (zh) | 2022-12-30 | 2022-12-30 | 自动驾驶客车的纵向控制方法及装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| Publication Number | Publication Date |
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| CN118270038A true CN118270038A (zh) | 2024-07-02 |
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Family Applications (1)
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2022
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