DE102019214935A1

DE102019214935A1 - Control of a vehicle

Info

Publication number: DE102019214935A1
Application number: DE102019214935.9A
Authority: DE
Inventors: Michael Fleps-Dezasse; Julian King
Original assignee: ZF Friedrichshafen AG
Current assignee: ZF Friedrichshafen AG
Priority date: 2019-09-27
Filing date: 2019-09-27
Publication date: 2021-04-01

Abstract

Eine Steuerung (110) für ein Fahrzeug (105) umfasst eine Einrichtung zur Bestimmung einer gewünschten Trajektorie (305) des Fahrzeugs (105); einen ersten Regler (210) zur Bereitstellung einer aktuellen und einer geplanten ersten Stellgröße (u1) zur Steuerung (110) des Fahrzeugs (105) auf der Basis der gewünschten Trajektorie (305); einen zweiten Regler (215) zur Bereitstellung einer aktuellen und einer geplanten zweiten Stellgröße (u2) zur Steuerung (110) des Fahrzeugs (105) auf der Basis der gewünschten Trajektorie (305); ein Mischglied, das dazu eingerichtet ist, eine kombinierte Stellgröße (u) zur Steuerung (110) des Fahrzeugs (105) auf der Basis der aktuellen ersten und zweiten Stellgrößen (u1, u2) zu bestimmen; und eine Überwachungseinrichtung (230). Dabei ist die Überwachungseinrichtung (230) dazu eingerichtet, einen Steuerzustand für das Fahrzeug (105) bezüglich der geplanten Stellgrößen (u1, u2) der Regler (210, 215) zu prädizieren; und einen Einfluss der zweiten Stellgröße (u2) auf die kombinierte Stellgröße (u) zu verringern, falls ein Abstand (330) zwischen dem prädizierten Steuerzustand und einem durch die gewünschte Trajektorie (305) bestimmten Steuerzustand eine vorbestimmte Eigenschaft aufweist.A controller (110) for a vehicle (105) comprises a device for determining a desired trajectory (305) of the vehicle (105); a first controller (210) for providing a current and a planned first manipulated variable (u1) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305); a second controller (215) for providing a current and a planned second manipulated variable (u2) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305); a mixing element which is set up to determine a combined manipulated variable (u) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the current first and second manipulated variables (u1, u2); and a monitor (230). The monitoring device (230) is set up to predict a control state for the vehicle (105) with regard to the planned manipulated variables (u1, u2) of the controllers (210, 215); and to reduce an influence of the second manipulated variable (u2) on the combined manipulated variable (u) if a distance (330) between the predicted control state and a control state determined by the desired trajectory (305) has a predetermined property.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft die Steuerung eines Fahrzeugs. Insbesondere betrifft die Erfindung die Auslegung und Abstimmung eines Reglers für eine Trajektoriensteueru ng.The present invention relates to the control of a vehicle. In particular, the invention relates to the design and coordination of a controller for a trajectory control.

Ein Fahrzeug kann automatisch gesteuert werden, indem eine gewünschte Trajektorie bestimmt und einem Regler zur Verfügung gestellt wird. Der Regler stellt auf der Basis der gewünschten Trajektorie eine Stellgröße bereit, die eine Bewegung des Fahrzeugs in Längs- oder Querrichtung beeinflusst.A vehicle can be controlled automatically by determining a desired trajectory and making it available to a controller. On the basis of the desired trajectory, the controller provides a manipulated variable that influences a movement of the vehicle in the longitudinal or transverse direction.

Ein übliches Fahrzeug kann im Straßenverkehr unter sehr unterschiedlichen Bedingungen gesteuert werden. Beispielsweise können ein langsames Fahren im urbanen Raum ebenso wie eine Hochgeschwindigkeitsfahrt auf einer Autobahn oder ein sportliches Fahren auf einer Bergstraße gefordert sein. Dabei können unterschiedliche Umgebungsbedingungen herrschen, die eine Beeinflussung der Bewegung aufgrund der Steuergröße verändern können, beispielsweise Niederschlag, Nässe, Eis, Schnee, Wind, loser Untergrund oder Schlaglöcher auf einer Fahrbahn. Sensorwerte, auf deren Basis die Bewegung bestimmt werden kann, können aufgrund wechselnder Umgebungsbedingungen wie Vibrationen, Staub oder Dunkelheit unterschiedliche Qualitäten aufweisen.A typical vehicle can be controlled in road traffic under very different conditions. For example, slow driving in urban areas as well as high-speed driving on a motorway or sporty driving on a mountain road may be required. There can be different environmental conditions that can influence the movement due to the control variable, for example precipitation, moisture, ice, snow, wind, loose ground or potholes on a roadway. Sensor values, on the basis of which the movement can be determined, can have different qualities due to changing environmental conditions such as vibrations, dust or darkness.

Um eine Fahrsicherheit zu garantieren, wird häufig ein Regler verwendet, der bestimmte Anforderungen beispielsweise an Stabilität oder Robustheit sicher erfüllt. Ein solcher Regler kann seine Regelstrategie jedoch nicht an spezifische Eigenschaften des Fahrzeugs oder der Umgebung anpassen, sodass seine Qualität nicht verbessert werden kann. Ein lernfähiger Regler bietet andererseits die Möglichkeit, seine Regelstrategie zu verbessern, kann aber nicht allgemein bezüglich seiner Stabilität oder Robustheit validiert werden.In order to guarantee driving safety, a controller is often used that reliably meets certain requirements, for example in terms of stability or robustness. However, such a controller cannot adapt its control strategy to specific properties of the vehicle or the environment, so that its quality cannot be improved. On the other hand, an adaptive controller offers the possibility of improving its control strategy, but cannot generally be validated with regard to its stability or robustness.

Wird eine vom lernfähigen Regler bereitgestellten Steuergröße unplausibel, so kann auf den robusten Regler zurückgeschaltet werden, sodass der lernfähige Regler seinen Einfluss auf die Steuerung des Fahrzeugs verliert.If a control variable provided by the adaptive controller becomes implausible, it is possible to switch back to the robust controller, so that the adaptive controller loses its influence on the control of the vehicle.

Eine der vorliegenden Erfindung zu Grunde liegende Aufgabe besteht in der Angabe einer verbesserten Technik zur Steuerung eines Fahrzeugs. Die Erfindung löst diese Aufgabe mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche. Unteransprüche geben bevorzugte Ausführungsformen wieder.One object on which the present invention is based is to provide an improved technique for controlling a vehicle. The invention solves this problem by means of the subjects of the independent claims. Subclaims reproduce preferred embodiments.

Nach einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst eine Steuerung für ein Fahrzeug eine Einrichtung zur Bestimmung einer gewünschten Trajektorie des Fahrzeugs; einen ersten Regler zur Bereitstellung einer aktuellen und einer geplanten ersten Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der gewünschten Trajektorie; einen zweiten Regler zur Bereitstellung einer aktuellen und einer geplanten zweiten Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der gewünschten Trajektorie; ein Mischglied, das dazu eingerichtet ist, eine kombinierte Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der aktuellen ersten und zweiten Stellgrößen zu bestimmen; und eine Überwachungseinrichtung. Dabei ist die Überwachungseinrichtung dazu eingerichtet, einen Steuerzustand für das Fahrzeug bezüglich der geplanten Stellgrößen der Regler zu prädizieren; und einen Einfluss der zweiten Stellgröße auf die kombinierte Stellgröße zu verringern, falls ein Abstand zwischen dem prädizierten Steuerzustand und einem durch die gewünschte Trajektorie bestimmten Steuerzustand eine vorbestimmte Eigenschaft aufweist.According to a first aspect of the present invention, a controller for a vehicle comprises a device for determining a desired trajectory of the vehicle; a first controller for providing a current and a planned first manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the desired trajectory; a second controller for providing a current and a planned second manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the desired trajectory; a mixing element which is set up to determine a combined manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the current first and second manipulated variables; and a monitoring device. The monitoring device is set up to predict a control state for the vehicle with respect to the planned manipulated variables of the controller; and to reduce an influence of the second manipulated variable on the combined manipulated variable if a distance between the predicted control state and a control state determined by the desired trajectory has a predetermined property.

Der Regler kann insbesondere zur Längs- und/oder Quersteuerung des Fahrzeugs verwendet werden. Das Fahrzeug kann ein Kraftfahrzeug mit einem Antriebsstrang umfassen, der zur Längssteuerung beeinflusst werden kann. Der Antriebsstrang kann insbesondere einen Antriebsmotor und ein bevorzugt steuerbares Getriebe umfassen.The controller can in particular be used for longitudinal and / or lateral control of the vehicle. The vehicle can comprise a motor vehicle with a drive train that can be influenced for longitudinal control. The drive train can in particular comprise a drive motor and a preferably controllable transmission.

Durch das Betrachten des Abstands für einen zukünftigen Zeitpunkt kann ein sich anbahnendes Fehlverhalten des zweiten Reglers frühzeitig bestimmt werden. Der Einfluss des zweiten Reglers kann verringert werden, um ein Regelungsergebnis verstärkt mittels des ersten Reglers zu erzielen. Die vorbestimmte Eigenschaft kann umfassen, dass ein Abstand von der gewünschten Trajektorie, insbesondere ein geometrischer Abstand, einen vorbestimmten Schwellenwert übersteigt. Die Prädiktion erfolgt bevorzugt auf der Basis eines steuertechnischen Modells des Fahrzeugs und kann als Vorwärts-Simulation realisiert sein. Erfindungsgemäß können eine Zuverlässigkeit, Sicherheit oder Robustheit des ersten Reglers mit einer höheren erzielbaren Regelqualität des zweiten Reglers kombiniert werden.By looking at the distance for a future point in time, an impending malfunction of the second controller can be determined at an early stage. The influence of the second controller can be reduced in order to achieve a control result more intensely by means of the first controller. The predetermined property can include that a distance from the desired trajectory, in particular a geometric distance, exceeds a predetermined threshold value. The prediction is preferably carried out on the basis of a control model of the vehicle and can be implemented as a forward simulation. According to the invention, the reliability, safety or robustness of the first controller can be combined with a higher achievable control quality of the second controller.

In einem Normalbetrieb können die Steuergrößen der Regler in einem vorbestimmten oder auch dynamischen Verhältnis miteinander gemischt werden. Beispielsweise können die erste und die zweite Steuergröße zu gleichen Teilen bei der Bestimmung der kombinierten Steuergröße berücksichtigt werden. In einer anderen Ausführungsform kann ein Anteil der ersten Steuergröße an der Steuerung verschwindend gering oder null sein, so lange der Abstand die vorbestimmte Eigenschaft nicht aufweist. Weist der die Eigenschaft auf, so kann der Einfluss der ersten Steuergröße vergrößert werden, während jener der zweiten Steuergröße verringert wird. Ein Übergang zwischen einem Normalbetrieb zu einem Betrieb mit verringertem Einfluss der zweiten Steuergröße kann kontinuierlich oder sprunghaft erfolgen. Der kontinuierliche Übergang kann in Abhängigkeit der Zeit oder des Verhaltens des Abstands bezüglich der Eigenschaft gesteuert werden. Insbesondere kann der Einfluss der zweiten Steuergröße abhängig von der vorbestimmten Eigenschaft des Abstands sein.In normal operation, the control variables of the controllers can be mixed with one another in a predetermined or dynamic ratio. For example, the first and the second control variable can be taken into account in equal parts when determining the combined control variable. In another embodiment, the proportion of the first control variable in the control can be negligibly small or zero as long as the distance does not have the predetermined property. If it has the property, the influence of the first control variable can be increased, while that of the second control variable is reduced. A transition between normal operation to operation with reduced influence of the second control variable can take place continuously or abruptly. The continuous transition can be controlled as a function of time or the behavior of the distance with respect to the property. In particular, the influence of the second control variable can be dependent on the predetermined property of the distance.

Der Abstand kann mehrfach oder kontinuierlich in einem vorbestimmten Zeitfenster bestimmt werden, das sich in die Zukunft erstreckt. Dabei sind die Regler bevorzugt dazu eingerichtet, eine Reihe von geplanten Steuergrößen bereitzustellen, wobei die Überwachungseinrichtung dazu eingerichtet ist, eine Reihe von Steuerzuständen zu prädizieren. Die Reihen können zeitlich referenziert sein. In einer Ausführungsform können Zeitpunkte im Zeitfenster vorbestimmt sein, zu denen jeweils der Abstand bestimmt und betrachtet werden kann. Die vorbestimmten Zeitpunkte können äquidistant oder anders verteilt sein, beispielsweise äquidistant bezüglich eines Wegs, den das Fahrzeug zurücklegt. Der Einfluss des zweiten Reglers kann beispielsweise verringert werden, wenn einer oder mehrere bestimmte Abstände die vorbestimmte Eigenschaft aufweisen.The distance can be determined several times or continuously in a predetermined time window that extends into the future. The regulators are preferably set up to provide a series of planned control variables, the monitoring device being set up to predict a series of control states. The series can be time-referenced. In one embodiment, points in time can be predetermined in the time window at which the distance can be determined and viewed in each case. The predetermined points in time can be distributed equidistantly or differently, for example equidistantly with respect to a path covered by the vehicle. The influence of the second regulator can be reduced, for example, if one or more specific distances have the predetermined property.

Die Überwachungseinrichtung kann auch dazu eingerichtet sein, den Einfluss der zweiten Steuergröße zu verringern, falls Abstände der prädizierten Steuerzustände von Steuerzuständen, die durch die gewünschte Trajektorie bestimmt sind, eine vorbestimmte Tendenz aufweisen. So kann beispielsweise betrachtet werden, wie schnell sich der Abstand der prädizierten Steuerzustände von den gewünschten Steuerzuständen über die Zeit verändert. Wächst der Abstand beispielsweise schneller als ein vorbestimmtes Maß, so kann der Einfluss des zweiten Reglers verringert werden. Weist andererseits die Tendenz auf einen sich rasch verringernden Abstand hin, so kann auf ein Verringern verzichtet werden, optional selbst dann, wenn der bestimmte Abstand den zugeordneten Schwellenwert um ein gewisses Maß übersteigt.The monitoring device can also be set up to reduce the influence of the second control variable if the distances between the predicted control states and control states, which are determined by the desired trajectory, exhibit a predetermined tendency. For example, it can be considered how quickly the distance between the predicted control states and the desired control states changes over time. If the distance increases faster than a predetermined amount, for example, the influence of the second controller can be reduced. If, on the other hand, the tendency indicates a rapidly decreasing distance, a reduction can be dispensed with, optionally even if the determined distance exceeds the assigned threshold value by a certain amount.

Die prädizierten Systemzustände können in unterschiedlicher Weise bestimmt und angegeben sein. In einer ersten Variante wird eine stochastische Beschreibung prädizierter Steuerzustände bestimmt, wobei ein Abstand bezüglich eines Mittelwerts der stochastischen Beschreibung bestimmt wird. Die stochastische Beschreibung kann insbesondere einen Mittelwert und eine Varianz umfassen. In dieser Variante sollten stochastische Eigenschaften des Modells und der Eingangsgrößen der Überwachungseinrichtung bekannt sein.The predicted system states can be determined and specified in different ways. In a first variant, a stochastic description of predicted control states is determined, a distance with respect to a mean value of the stochastic description being determined. The stochastic description can in particular include a mean value and a variance. In this variant, the stochastic properties of the model and the input variables of the monitoring device should be known.

In einer zweiten Variante wird ein Abstand als Extremwert bezüglich möglicher Steuerzustände zu einem Zeitpunkt bestimmt. Insbesondere kann bestimmt werden, welche Steuerzustände regeltechnisch möglich oder durch das Modell erreichbar sind. In einer Ausführungsform wird die Menge aller erreichbaren Steuerzustände für einen betreffenden Zeitpunkt bestimmt. Der Steuerzustand mit dem größten Abstand zur gewünschten Trajektorie kann dann als pessimistische Annahme („worst case“) bestimmt werden. Hierbei sollten worst case Intervalleigenschaften des Modells und der Eingangsgrößen bekannt sein. In einer weiteren Ausführungsform wird der Einfluss der zweiten Steuergröße in Abhängigkeit einer normierten worst-case Abweichung gesteuert.In a second variant, a distance is determined as an extreme value with regard to possible control states at a point in time. In particular, it can be determined which control states are possible in terms of control technology or which can be achieved by the model. In one embodiment, the set of all achievable control states is determined for a relevant point in time. The control state with the greatest distance to the desired trajectory can then be determined as a pessimistic assumption (“worst case”). Here, worst case interval properties of the model and the input variables should be known. In a further embodiment, the influence of the second control variable is controlled as a function of a standardized worst-case deviation.

Die Regler können prinzipieller jeweils nach einer beliebigen Technik aufgebaut sein. Es ist jedoch bevorzugt, dass der erste Regler in irgendeiner Weise vertrauenswürdig und der zweite Regler lernfähig ist.In principle, the controllers can each be constructed according to any desired technology. However, it is preferred that the first controller is trustworthy in some way and the second controller is capable of learning.

Der erste Regler kann beispielsweise aufgrund einer Zertifizierung, etwa nach ASIL, als vertrauenswürdig gelten. Der erste Regler kann auch Kraft seiner Auslegung oder Parametrierung als vertrauenswürdig gelten. Insbesondere kann der erste Regler einen robusten Regler umfassen, für den eine vorbestimmte Regelungseigenschaft formal nachweisbar ist. Der robuste Regler umfasst üblicherweise einen Regler, bei dessen Entwurf und Parameter-Auslegung besonderer Wert darauf gelegt wird, dass er trotz Abweichung des Streckenverhaltens von einem Nominalverhalten, gewünschte Eigenschaften annimmt. Der robuste Regler kann einen festen Regler umfassen, dessen Struktur, Regelungsparameter und/oder Regelungskoeffizienten fest gewählt sind. Sie werden üblicherweise beim Entwurf einer Regelapplikation auf das Fahrzeug festgelegt und sind nicht von der Zeit abhängig. Eine Anpassung eines Regelungsparameters an einen Fahrzeug-, Umgebungs-, oder Regelungszustand (Gain-Scheduling), kann jedoch möglich sein und beispielsweise mittels einer Zuordnungstabelle („lookup table“) erfolgen.The first controller can for example be considered trustworthy on the basis of a certification, for example according to ASIL. The first controller can also be considered trustworthy based on its design or parameterization. In particular, the first controller can comprise a robust controller for which a predetermined control property can be formally proven. The robust controller usually comprises a controller whose design and parameter configuration special emphasis is placed on the fact that it assumes the desired properties despite the deviation of the system behavior from a nominal behavior. The robust controller can comprise a fixed controller, the structure, control parameters and / or control coefficients of which are selected to be fixed. They are usually specified for the vehicle when designing a control application and are not dependent on time. An adaptation of a control parameter to a vehicle, environmental or control state (gain scheduling) can, however, be possible and can be done, for example, by means of an allocation table (“lookup table”).

Ein solcher Regler kann mit bekannten Methoden zur Steuerung eines Fahrzeugs ausgelegt und/oder parametriert werden. Dadurch kann sichergestellt sein, dass die Regelung der Bewegung des Fahrzeugs in Längs- und/oder Querrichtung gewissen Qualitätsansprüchen garantiert genügt. Ein Nachweis kann insbesondere mittels einer theoretischen Betrachtung des Reglers erbracht werden. Die Regelungseigenschaft des robusten Reglers kann insbesondere eine Stabilität, Robustheit und/oder Trackinggüte des robusten Reglers umfassen. Insbesondere kann die Trackinggüte unter anzunehmenden schlechtesten Bedingungen bestimmt sein (worst case Trackinggüte). Diese Eigenschaften des robusten Reglers können formal nachgewiesen werden.Such a controller can be designed and / or parameterized using known methods for controlling a vehicle. This can ensure that the regulation of the movement of the vehicle in the longitudinal and / or transverse direction is guaranteed to meet certain quality requirements. Proof can be provided in particular by means of a theoretical consideration of the controller. The control property of the robust controller can in particular include a stability, robustness and / or tracking quality of the robust controller. In particular, the tracking quality can be determined under assumed worst conditions (worst case tracking quality). These properties of the robust controller can be formally proven.

Der zweite Regler kann einen lernfähigen Regler umfassen, der dazu eingerichtet ist, eine Strategie für die Regelung auf der Basis eines bestimmten Regelungserfolgs zu optimieren. In einer Ausführungsform kann der zweite Regler entsprechende Regelungseigenschaften erfüllen, wenn der aktuelle Steuerzustand im Bereich bekannter Steuerzustände liegt. Ein Nachweis dieser Bedingung kann empirisch erfolgen.The second controller can comprise a trainable controller that is configured to provide a To optimize the control strategy on the basis of a certain control success. In one embodiment, the second regulator can fulfill corresponding control properties when the current control state is in the range of known control states. This condition can be verified empirically.

Nach einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Fahrzeug eine hierin beschriebene Steuerung.According to a further aspect of the invention, a vehicle includes a controller as described herein.

Nach noch einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs Schritte des Bestimmens einer gewünschten Trajektorie des Fahrzeugs; des Bereitstellens einer aktuellen und einer geplanten ersten Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der gewünschten Trajektorie mittels eines ersten Reglers; des Bereitstellens einer aktuellen und einer geplanten zweiten Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der gewünschten Trajektorie mittels eines zweiten Reglers; des Bestimmens einer kombinierten Stellgröße zur Steuerung des Fahrzeugs auf der Basis der aktuellen ersten und zweiten Stellgrößen; des Prädizierens eines Steuerzustands für das Fahrzeug bezüglich der geplanten Stellgrößen der Regler; und des Verringerns des Einflusses der zweiten Stellgröße auf die kombinierte Stellgröße, falls ein Abstand zwischen dem prädizierten Steuerzustand und einem durch die gewünschte Trajektorie bestimmten Steuerzustand eine vorbestimmte Eigenschaft aufweist. Bevorzugt wird das Fahrzeug in Abhängigkeit der bestimmten Steuergröße gesteuert.According to yet another aspect of the invention, a method for controlling a vehicle comprises steps of determining a desired trajectory of the vehicle; the provision of a current and a planned first manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the desired trajectory by means of a first controller; the provision of a current and a planned second manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the desired trajectory by means of a second controller; determining a combined manipulated variable for controlling the vehicle on the basis of the current first and second manipulated variables; predicting a control state for the vehicle with respect to the planned manipulated variables of the controller; and reducing the influence of the second manipulated variable on the combined manipulated variable if a distance between the predicted control state and a control state determined by the desired trajectory has a predetermined property. The vehicle is preferably controlled as a function of the determined control variable.

Das Verfahren kann ganz oder teilweise auf einer Verarbeitungseinrichtung ablaufen. Dazu kann die Verarbeitungseinrichtung die Einrichtung zur Bestimmung einer gewünschten Trajektorie des Fahrzeugs, einen robusten Regler, einen lernfähigen Regler das Mischglied und/oder die Überwachungseinrichtung umfassen. Die Verarbeitungseinrichtung kann einen programmierbaren Mikrocomputer oder Mikrocontroller umfassen und das Verfahren kann in Form eines Computerprogrammprodukts mit Programmcodemitteln vorliegen. Das Computerprogrammprodukt kann auch auf einem computerlesbaren Datenträger abgespeichert sein. Merkmale oder Vorteile des Verfahrens können auf die Vorrichtung übertragen werden oder umgekehrt.The method can run entirely or partially on a processing device. For this purpose, the processing device can comprise the device for determining a desired trajectory of the vehicle, a robust controller, a learning controller, the mixing element and / or the monitoring device. The processing device can comprise a programmable microcomputer or microcontroller and the method can be in the form of a computer program product with program code means. The computer program product can also be stored on a computer-readable data carrier. Features or advantages of the method can be transferred to the device or vice versa.

Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die beigefügten Figuren genauer beschrieben, in denen:

1 ein System;
2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens; und
3 beispielhafte Trajektorien eines Fahrzeugs darstellt.

The invention will now be described in more detail with reference to the accompanying figures, in which:

1 a system;
2 a flow chart of a method; and
3 represents exemplary trajectories of a vehicle.

1 zeigt ein System 100 mit einem Fahrzeug 105, das eine Vorrichtung 110 umfasst. Die Vorrichtung 110 ist dazu eingerichtet, eine Längs- und/oder Querbewegung des Fahrzeugs 105 zu steuern. Vorliegend wird rein beispielhaft eine Steuerung, insbesondere eine Regelung, des Fahrzeugs 105 in Querrichtung beschrieben. Als Steuervorgabe wird eine gewünschte Trajektorie angenommen, die gegenüber einer Umgebung des Fahrzeugs 105 definiert ist. Zur Steuerung des Fahrzeugs 105 auf die gewünschte Trajektorie stellt die Vorrichtung 110 bevorzugt ein Steuersignal bereit, das an eine Lenkung 115 geführt ist, um eine Position des Fahrzeugs 105 in Querrichtung zu verändern, während das Fahrzeug 105 fährt. Andere oder weitere Aktuatoren zur Quersteuerung des Fahrzeugs 105 sind ebenfalls möglich. In einer weiteren Ausführungsform kann alternativ oder zusätzlich auch eine Längssteuerung des Fahrzeugs 105 erfolgen. Dabei kann eine Längsposition des Fahrzeugs 105 etwa mittels eines Antriebsmotors oder einer Bremseinrichtung beeinflusst werden. 1 shows a system 100 with a vehicle 105 that is a device 110 includes. The device 110 is set up for a longitudinal and / or transverse movement of the vehicle 105 to control. A control, in particular a regulation, of the vehicle is given here purely by way of example 105 described in the transverse direction. A desired trajectory relative to the surroundings of the vehicle is assumed as the control specification 105 is defined. To control the vehicle 105 the device sets the desired trajectory 110 preferably a control signal ready to be sent to a steering system 115 is guided to a position of the vehicle 105 to change in the transverse direction while driving the vehicle 105 moves. Other or further actuators for lateral control of the vehicle 105 are also possible. In a further embodiment, longitudinal control of the vehicle can alternatively or additionally also 105 respectively. A longitudinal position of the vehicle can be used 105 be influenced for example by means of a drive motor or a braking device.

Die Vorrichtung 110 umfasst beispielhaft eine Verarbeitungseinrichtung 120, die dazu eingerichtet ist, das Fahrzeug 105 auf der Basis von Funktionen zu steuern, die hierin insbesondere mit Bezug auf 2 genauer beschrieben sind. Optional ist die Verarbeitungseinrichtung 120 mit einer oder mehreren Informationsquellen zur Bestimmung eines Bewegungszustands des Fahrzeugs 105 verbunden. Beispielhaft sind ein erster Sensor 125, der insbesondere eine Kamera oder einen LiDAR-Sensor umfassen kann, und ein zweiter Sensor 130 dargestellt, der insbesondere einen Empfänger eines satellitengestützten Navigationssystems oder ein Odometer umfassen kann. Ein Odometer ist bevorzugt dazu eingerichtet, eine Position oder Pose des Fahrzeugs 105 relativ zu einer zurückliegenden Position oder Pose zu bestimmen. Dazu können insbesondere ein zurückgelegter Weg eines oder mehrerer Räder des Fahrzeugs 105 und/oder eine beispielsweise optisch erfasste Landmarke, deren absolute Position bekannt sein kann, betrachtet werden. Die Bestimmung kann mittels eines SLAM-Verfahrens („simultaneous localization and mapping“) erfolgen.The device 110 comprises, for example, a processing device 120 that is set up to the vehicle 105 on the basis of functions specifically referred to herein with reference to 2 are described in more detail. The processing device is optional 120 with one or more information sources for determining a movement state of the vehicle 105 connected. A first sensor is exemplary 125 , which can in particular include a camera or a LiDAR sensor, and a second sensor 130 shown, which can in particular include a receiver of a satellite-based navigation system or an odometer. An odometer is preferably set up to record a position or pose of the vehicle 105 relative to a previous position or pose. A distance covered by one or more wheels of the vehicle can in particular be used for this purpose 105 and / or a landmark, for example optically detected, the absolute position of which can be known, can be considered. The determination can take place by means of a SLAM method (“simultaneous localization and mapping”).

In einem einfachen Fall stellt die Vorrichtung 110 ein Steuersignal bereit, das an einen Aktuator zur Quersteuerung des Fahrzeugs 105 geführt werden kann. Die Vorrichtung 110 kann jedoch auch mehrere Steuersignale bereitstellen, die an verschiedene Aktuatoren zur Längs- oder Quersteuerung geführt werden können. Beispielsweise können zur Quersteuerung des Fahrzeugs 105 Steuersignale für eine Vorderradlenkung, eine Hinterradlenkung oder eine individuelle Radbremse bereitgestellt werden. Zur Längssteuerung des Fahrzeugs 105 können Steuersignale für einen ersten Antriebsmotor (etwa eine Brennkraftmaschine), einen zweiten Antriebsmotor (etwa eine elektrische Maschine), ein von einem Antriebsstrang umfasstes Getriebe, einen Rekuperator, einen Retarder oder eine Achs- oder Radbremse bereitgestellt werden. Andere Aktuatoren sind ebenfalls vorstellbar.In a simple case, the device represents 110 a control signal ready to be sent to an actuator for lateral control of the vehicle 105 can be performed. The device 110 however, it can also provide several control signals that can be fed to various actuators for longitudinal or transverse control. For example, it can be used for lateral control of the vehicle 105 Control signals for a front wheel steering, a rear wheel steering or an individual wheel brake are provided. For longitudinal control of the vehicle 105 can control signals for a first drive motor (such as an internal combustion engine), a second Drive motor (such as an electric machine), a transmission comprised by a drive train, a recuperator, a retarder or an axle or wheel brake can be provided. Other actuators are also conceivable.

2 zeigt ein Blockschaltbild einer Steuerung 110 für ein Fahrzeug 105. Die Steuerung 110 umfasst mehrere Funktionsblöcke, die jeweils durch eine entsprechende Einrichtung realisiert werden können. Die Anordnung von Funktionsblöcken kann aber auch als Verfahren 200 aufgefasst werden, wobei ein Funktionsblock einen oder mehrere Verfahrensschritte repräsentiert. Die Verfahrensschritte können auf einer oder mehreren miteinander verbundenen Einrichtungen ausgeführt werden. In 1 sind nur die für die vorliegende Erfindung wesentlichen Funktionsblöcke und Signalflüsse dargestellt. Beispielsweise sind zusätzliche Signale aus Umgebungseinflüssen oder überlagerte Steuerungs- oder Zustandsautomaten nicht dargestellt. 2 shows a block diagram of a controller 110 for a vehicle 105 . The control 110 comprises several function blocks, each of which can be implemented by a corresponding device. The arrangement of function blocks can also be used as a method 200 can be understood, with a function block representing one or more process steps. The method steps can be carried out on one or more interconnected devices. In 1 only the function blocks and signal flows essential for the present invention are shown. For example, additional signals from environmental influences or superimposed control or state machines are not shown.

Ein Trajektorienplaner 205 ist dazu eingerichtet, eine gewünschte Trajektorie bereitzustellen, entlang der das Fahrzeug 105 geführt werden soll. Der Trajektorienplaner 205 kann beispielsweise Teil einer Steuerung zum autonomen Fahren des Fahrzeugs 105 sein. Die Trajektorie kann etwa auf der Basis von Kartenmaterial und/oder Sensorwerten von Umfeldsensoren 125, 130 bestimmt werden. Eingaben in den Trajektorienplaner 205 sind mit O bezeichnet, die bereitgestellte gewünschte Trajektorie mit P. Ein erster Regler 210 und ein zweiter Regler 215 erhalten die bestimmte Trajektorie P jeweils als Führungsgröße.A trajectory planner 205 is set up to provide a desired trajectory along which the vehicle 105 should be performed. The trajectory planner 205 can, for example, be part of a control system for autonomous driving of the vehicle 105 be. The trajectory can be based on map material and / or sensor values from environmental sensors 125 , 130 to be determined. Entries in the trajectory planner 205 are denoted by O, the provided desired trajectory by P. A first controller 210 and a second regulator 215 receive the specific trajectory P in each case as a reference variable.

Der erste Regler 210 ist bevorzugt ein robuster Regler, der speziell daraufhin ausgelegt ist, vorbestimmte Regelungseigenschaften zu garantieren. Die vorbestimmten Regelungseigenschaften des ersten Reglers 210 können insbesondere eine vorbestimmte Stabilität, Robustheit oder worst-case Trackinggüte umfassen. Andere mögliche Anforderungen umfassen eine maximale Einschwingzeit, eine Höhe des Überschwingens oder auch eine Pollage. Die gewünschten Eigenschaften können von aktuellen Eingangs- oder Ausgangsparametern abhängen. Die vorbestimmten Regelungseigenschaften erbringt der robuste Regler 210 bevorzugt auch dann, wenn das Verhalten einer Regelungsstrecke, auf die der Regler 210 wirkt, von einem vorbestimmten Nominalverhalten abweicht. Dazu wird üblicherweise vorausgesetzt, dass Grenzen, innerhalb derer die Parameter schwanken können, bekannt sind. Zum formalen Nachweis, dass der robuste Regler 210 vorbestimmte Regelungseigenschaften erfüllt, kann insbesondere das Erfüllen einer Lyapunov-Bedingung nachgewiesen werden. Ein mögliches Verfahren für eine robuste Regelung stellt die H-unendlich-Regelung dar. Der erste Regler 210 stellt eine erste Stellgröße u1 bereit.The first regulator 210 a robust controller is preferred, which is specially designed to guarantee predetermined control properties. The predetermined control properties of the first controller 210 can in particular include a predetermined stability, robustness or worst-case tracking quality. Other possible requirements include a maximum settling time, an amount of overshoot or also a pole position. The desired properties can depend on the current input or output parameters. The robust controller provides the predetermined control properties 210 also preferred when the behavior of a control system on which the controller 210 acts, deviates from a predetermined nominal behavior. To this end, it is usually assumed that the limits within which the parameters can fluctuate are known. For formal proof that the robust controller 210 satisfies predetermined control properties, in particular the fulfillment of a Lyapunov condition can be demonstrated. One possible method for a robust control is the H-infinity control. The first controller 210 provides a first manipulated variable u1.

Der zweite Regler 215 ist bevorzugt ein lernfähiger Regler, der dazu eingerichtet ist, einen Erfolg („reward“) einer durchgeführten Regelung zu bestimmen und eine Regelungsstrategie eigenständig zu optimieren. Dabei kann beispielsweise eine bekannte Technik des verstärkenden Lernens („reinforcement learning“) angewendet werden, etwa eine Monte-Carlo-Methode oder ein Ansatz des Temporal Difference Learning. In einer Ausführungsform kann der lernfähige Regler 215 mittels eines neuronalen Netzwerks realisiert werden. Bevorzugt hat der zweite Regler 215 bereits einen gewissen Optimierungsgrad erreicht, sodass er zumindest eine einfache Regelungsstrategie („policy“) anwenden kann. Der zweite Regler 215 stellt eine zweite Stellgröße u2 bereit.The second regulator 215 is preferably an adaptive controller that is set up to determine the success (“reward”) of a control that has been carried out and to independently optimize a control strategy. For example, a known technique of reinforcement learning can be used, such as a Monte Carlo method or a temporal difference learning approach. In one embodiment, the adaptive controller 215 can be realized by means of a neural network. The second controller preferably has 215 has already achieved a certain degree of optimization so that at least a simple control strategy (“policy”) can be applied. The second regulator 215 provides a second manipulated variable u2.

Der zweite Regler 215 kann unter unterschiedlichen Fahrbedingungen des Fahrzeugs 105 trainiert werden, beispielsweise auf einer speziellen Teststrecke, bei langsamer Fahrt im Stadtgebiet oder bei schneller Fahrt auf einer Autobahn. Lernerfolge („policies“) unterschiedlicher zweiter Regler 215 an unterschiedlichen Fahrzeugen 105 können miteinander kombiniert werden, sodass Daten einer Fahrzeugflotte mehrerer Fahrzeuge 105 zum Trainieren des zweiten Reglers 215 verwendet werden können.The second regulator 215 can under different driving conditions of the vehicle 105 be trained, for example on a special test track, when driving slowly in an urban area or when driving fast on a motorway. Learning outcomes (“policies”) of different second regulators 215 on different vehicles 105 can be combined with each other so that data from a vehicle fleet of several vehicles 105 to train the second controller 215 can be used.

Die Stellgrößen u1 und u2 werden von einem Mischglied 220 zu einer kombinierten Stellgröße u zusammengefasst. Die Kombination kann insbesondere in Abhängigkeit eines Signals T einer Überwachungseinrichtung 230 erfolgen. Die Stellgröße u beeinflusst eine Strecke 225, die bevorzugt das Fahrzeug 105 umfasst. Ein resultierender Fahrzustand x des Fahrzeugs 105 kann beispielsweise mittels Sensoren 125, 130 bestimmt werden, wobei der Fahrzustand x eine oder mehrere Komponenten umfassen kann. Beispielsweise kann der Fahrzustand x Komponenten für eine absolute Position, eine relative Position zu einer Fahrbahn oder einer Landmarke, oder eine Geschwindigkeit umfassen. Der Fahrzustand x kann an einen oder beide Regler 210, 215 zurückgeführt werden, wobei die Regler 210, 215 üblicherweise nicht die gleichen Komponenten des Fahrzustands x auswerten. Der zweite Regler 215 erfordert in der Regel andere oder weitere Komponenten, da er seinen Regelungserfolg auf der Basis des Fahrzustands x bestimmen muss.The manipulated variables u1 and u2 are generated by a mixer 220 combined into a combined manipulated variable u. The combination can take place in particular as a function of a signal T from a monitoring device 230. The manipulated variable u influences a distance 225 who prefers the vehicle 105 includes. A resulting driving state x of the vehicle 105 can for example by means of sensors 125 , 130 can be determined, wherein the driving state x can include one or more components. For example, the driving state x can include components for an absolute position, a position relative to a roadway or a landmark, or a speed. The driving state x can be transmitted to one or both controllers 210 , 215 be fed back, the regulator 210 , 215 usually do not evaluate the same components of the driving state x. The second regulator 215 usually requires other or additional components, since it has to determine its control success on the basis of the driving state x.

Das Signal T der Überwachungseinrichtung 230 kann ein Abweichungsmaß eines zukünftigen Steuerzustands x von einem durch die gewünschte Trajektorie bestimmten Steuerzustand anzeigen. Das Abweichungsmaß kann insbesondere einen prädizierten Abstand oder eine Eigenschaft eines prädizierten Abstands umfassen, beispielsweise eine Änderungsgeschwindigkeit des Abstands. In einer weiteren Ausführungsform zeigt das Signal T an, ob die vorbestimmte Eigenschaft des prädizierten Steuerzustands mehr als um ein vorbestimmtes Maß von einem Steuerzustand x entfernt liegt, der durch die gewünschte Trajektorie bestimmt ist. Das Signal kann auch beispielsweise eine normierte Wahrscheinlichkeit für einen Abstand repräsentieren, der einen vorbestimmten Schwellenwert übersteigt.The signal T of the monitoring device 230 can indicate a degree of deviation of a future control state x from a control state determined by the desired trajectory. The deviation measure can in particular include a predicted distance or a property of a predicted distance, for example a rate of change of the distance. In a further embodiment, the signal T indicates whether the predetermined property of the predicted control state is more than a predetermined amount a control state x is removed, which is determined by the desired trajectory. The signal can also represent, for example, a normalized probability for a distance which exceeds a predetermined threshold value.

In einer weiteren Ausführungsform können in Überwachungseinrichtungen 1 bis n jeweils Betrachtungen angestellt werden, um ein Signal T_i zur Steuerung des Mischglieds 220 zu bestimmen, wobei das Signal T aus den Signalen T₁, ... T_n zusammengesetzt werden kann. Anders ausgedrückt kann eine Vielzahl von Tests durchgeführt werden und eine Verringerung des Einflusses des zweiten Reglers 215 auf die Steuerung des Fahrzeugs 105 bereits auf der Basis eines der Tests gesteuert werden. Nur wenn keiner der Tests auf die Notwendigkeit einer Verringerung hinweist, kann der Einfluss des zweiten Reglers 215 bestehen bleiben.In a further embodiment, observations can be made in monitoring devices 1 to n in order to obtain a signal T _i for controlling the mixing element 220 to be determined, whereby the signal T can be composed of the signals T ₁ , ... T _n . In other words, a large number of tests can be carried out and the influence of the second regulator can be reduced 215 on the control of the vehicle 105 can already be controlled on the basis of one of the tests. Only if none of the tests indicate the need for a reduction can the influence of the second regulator 215 remain.

Zur Bestimmung des Signals T im dargestellten Fall prädiziert die Überwachungseinrichtung 230 mittels eines regelungstechnischen Modells für das Fahrzeug 105 bevorzugt Steuerzustände in einem zukünftigen Zeitbereich. Dazu können eine oder mehrere in diesem Zeitbereich geplante Steuergrößen u1, u2 der Regler 210, 215 angenommen werden. Die prädizierten Steuerzustände können diskret oder als Beschreibung vorliegen, beispielsweise als ein Polynom oder eine andere Kurve. Die prädizierten Steuerzustände können mit Steuerzuständen verglichen werden, die durch die gewünschte Trajektorie bestimmt sind. Insbesondere kann ein Abstand zwischen einem prädizierten Steuerzustand und einem korrespondierenden gewünschten Steuerzustand bestimmt werden. Dazu kann aus den Steuerzuständen jeweils eine Position bestimmt werden und der Abstand kann zwischen den Positionen bestimmt werden, insbesondere als euklidischer Abstand.To determine the signal T in the illustrated case, the monitoring device 230 makes a prediction for the vehicle using a control model 105 prefers control states in a future time range. For this purpose, one or more control variables u1, u2 planned in this time range can be used by the controller 210 , 215 be accepted. The predicted control states can be present discrete or as a description, for example as a polynomial or another curve. The predicted control states can be compared with control states which are determined by the desired trajectory. In particular, a distance between a predicted control state and a corresponding desired control state can be determined. For this purpose, a position can be determined from the control states and the distance between the positions can be determined, in particular as a Euclidean distance.

Ferner kann eine Änderung des Abstands zueinander korrespondierender Positionen über die Zeit bestimmt werden. Auf der Basis einer Eigenschaft des Abstands kann bestimmt werden, ob der zweite Regler 215 im Begriff ist, eine unvorteilhafte Regelung des Fahrzeugs 105 einzuleiten. In diesem Fall kann die kombinierte Steuergröße u unter verringerter Gewichtung der zweiten Steuergröße u2 - und erhöhter Gewichtung der ersten Steuergröße u1 - bestimmt werden. Ein Ausführungsbeispiel hierzu wird unten mit Bezug auf 3 noch genauer erläutert.Furthermore, a change in the distance between mutually corresponding positions can be determined over time. Based on a property of the distance, it can be determined whether the second controller 215 is about to an unfavorable scheme of the vehicle 105 initiate. In this case, the combined control variable u can be determined with a reduced weighting of the second control variable u2 - and an increased weighting of the first control variable u1. An exemplary embodiment of this is described below with reference to FIG 3 explained in more detail.

Die vorgeschlagene Überwachungseinrichtung 230 kann sicherstellen, dass der lernende Agent 215 für große zu erwartende Abweichungen der Strecke 225 von der gewünschten Trajektorie keinen Durchgriff auf die Strecke 225 hat. Die Bestimmung des Signals T erfolgt nur auf der Basis von geplanten Steuergrößen eines oder beider Regler 210, 215 und Komponenten eines Steuerzustands x des Fahrzeugs 105. Beispielhafte Komponenten umfassen eine absolute Position, eine relative Position zu einer Fahrbahn oder einer Landmarke, eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung. Eine Komponente kann sich auf eine oder mehrere Raumrichtungen beziehen.The proposed monitoring device 230 can ensure that the learning agent 215 for large expected deviations in the route 225 from the desired trajectory no access to the route 225 Has. The determination of the signal T takes place only on the basis of planned control variables of one or both controllers 210 , 215 and components of a control state x of the vehicle 105 . Exemplary components include an absolute position, a relative position to a roadway or a landmark, a speed, or an acceleration. A component can relate to one or more spatial directions.

Die Stellgröße u kann ein einzelnes Signal umfassen. Beispielsweise kann zur Längssteuerung des Fahrzeugs 105 ein Steuersignal für einen Antriebsmotor oder zur Quersteuerung ein Lenkwinkel einer Lenkung bestimmt werden. Die Stellgröße u kann aber auch einen Vektor mehrerer Signale umfassen. Bei der Längssteuerung können beispielsweise zusätzlich Signale für eine Radbremse oder einen Retarder bestimmt werden. Bei der Quersteuerung können beispielsweise zusätzlich ein radindividuelles Bremssignal oder ein Signal für einen Lenkwinkel einer Hinterachslenkung bestimmt werden. Auch die bestimmte Trajektorie P kann mehrere Komponenten umfassen, von denen die beiden Regler 210, 215 unabhängig voneinander jeweils eine oder mehrere verwenden können.The manipulated variable u can include a single signal. For example, it can be used for longitudinal control of the vehicle 105 a control signal for a drive motor or for lateral control, a steering angle of a steering system can be determined. The manipulated variable u can, however, also comprise a vector of several signals. In the case of longitudinal control, for example, signals for a wheel brake or a retarder can also be determined. In the case of lateral control, for example, a wheel-specific brake signal or a signal for a steering angle of a rear-axle steering can also be determined. The specific trajectory P can also include several components, of which the two controllers 210 , 215 can use one or more independently of each other.

Um einen lernenden Agenten 215 zu erhalten, der eine geplantes Steuergröße ausgibt, kann die Reward-Funktion des lernenden Agenten 215 um einen Anteil erweitert werden, welcher die Abweichung der geplanten Steuergröße von einer tatsächlichen Steuergröße u2 enthält. Nachfolgend wird beispielhaft eine Erweiterung für den Fall diskreter geplanter Steuergrößen gezeigt. Zunächst wird ein Fehlervektor er erstellt: $e_{r, k} = [\begin{matrix} {\bar{u}}_{2, k} -^{k} u_{2, k} \\ {\bar{u}}_{2, k + 1} -^{k} u_{2, k + 1} \\ {\bar{u}}_{2, k + 2} -^{k} u_{2, k + 2} \\ ⋮ \\ {\bar{u}}_{2, k + N} -^{k} u_{2, k + N} \end{matrix}]$

A learning agent 215 receiving a planned control variable can be the reward function of the learning agent 215 can be expanded by a proportion that contains the deviation of the planned control variable from an actual control variable u2. An example of an extension for the case of discrete planned control variables is shown below. First, an error vector is created:

e_{r, k} = [\begin{matrix} {\bar{u}}_{2, k} -^{k} u_{2, k} \\ {\bar{u}}_{2, k + 1} -^{k} u_{2, k + 1} \\ {\bar{u}}_{2, k + 2} -^{k} u_{2, k + 2} \\ ⋮ \\ {\bar{u}}_{2, k + N} -^{k} u_{2, k + N} \end{matrix}]

Dabei gibt der Index k die jeweiligen Zeitschritte an, zu denen der lernende Agent 215 geplante Aktionen bestimmt hat. Die Größen u̅_2,k bis u̅_2,k+N sind die tatsächlich an die Strecke 225 übermittelten Steuergrößen u2, die natürlich erst zum Zeitpunkt k + N vorliegen. Somit kann der unmittelbare Reward für den Zeitpunkt k erst zum Zeitpunkt k + N berechnet werden und das Training oder Update des lernenden Agenten 215 erfolgt um N Zeitschritte verzögert.The index k indicates the respective time steps at which the learning agent 215 has determined planned actions. The quantities u̅ _{2, k} to u̅ _{2, k + N} are actually the ones on the route 225 transmitted control variables u2, which of course only exist at time k + N. Thus, the immediate reward for time k can only be calculated at time k + N and the training or update of the learning agent 215 takes place with a delay of N time steps.

Die Größen $^{k} u_{2, k}$

bis

^{k} u_{2, k+N}

repräsentieren die geplanten Aktionen für die Zeitschritte k bis N. Der rechte obere Index, hier k, gibt an, zu welchen Zeitpunkt die geplanten Aktionen berechnet wurden. Der erste Eintrag des Vektors er gibt somit die Differenz zwischen der übermittelten Aktion zum Zeitpunkt k und der zum Zeitpunkt k für den Zeitpunkt k geplanten Aktion an. In den meisten Fällen ist diese Differenz null. Der zweite Eintrag des Vektors er gibt die Differenz zwischen der übermittelten Aktion zum Zeitpunkt k + 1 und der zum Zeitpunkt k für den Zeitpunkt k + 1 geplanten Aktion an. Die Abweichung e_r von geplanten Aktionen zu tatsächlicher Aktion kann als Norm über den Fehlervektor entsprechend (3) berechnet werden:

ε_{r} = ‖ e_{r, k} ‖

The sizes

^{k} u_{2, k}

to

^{k} u_{2, k + N}

represent the planned actions for the time steps k to N. The upper right index, here k, indicates the point in time at which the planned actions were calculated. The first entry of the vector therefore gives the Difference between the transmitted action at time k and the action planned for time k at time k. In most cases this difference is zero. The second entry of the vector indicates the difference between the transmitted action at time k + 1 and the action planned for time k + 1 at time k. The deviation e _r from planned actions to actual action can be calculated as a norm using the error vector according to (3):

ε_{r} = ‖ e_{r, k} ‖

Mögliche Normen wären zum Beispiel die 1-, 2- oder unendlich-Norm. Die Abweichung e_r kann der Reward-Funktion des lernenden Agenten hinzugefügt werden, sodass eine geringe Abweichung zwischen geplanten Aktionen und tatsächlicher Aktion ein Lernziel des Agenten 215 ist. Die Abweichung e_r kann im einfachsten Fall mittels Subtraktion zu einer bestehenden Reward-Funktion hinzugefügt werden.Possible norms would be, for example, the 1, 2 or infinite norm. The deviation e _r can be added to the reward function of the learning agent, so that a small deviation between planned actions and actual action is a learning objective of the agent 215 is. In the simplest case, the deviation e _r can be added to an existing reward function by means of subtraction.

3 zeigt beispielhafte Trajektorien eines Fahrzeugs 105, das mittels einer Vorrichtung 110 des Systems 100 von 1 gesteuert wird. Beispielhaft wird von einer Steuerung des Fahrzeugs 105 in Querrichtung ausgegangen. Eine gewünschte Trajektorie 305 ist beispielhaft durch eine Anzahl vorbestimmter Steuerzustände 310 bestimmt, die insbesondere Positionen, weiter bevorzugt laterale Positionen des Fahrzeugs 105 umfassen können. Die vorbestimmten Steuerzustände 310 sind als dunkel gefüllte Kreise dargestellt. Die Steuerzustände 310 sind zeitlich äquidistant, also mit einer gleichmäßigen Frequenz bestimmt. 3 shows exemplary trajectories of a vehicle 105 , which by means of a device 110 of the system 100 of 1 is controlled. A control of the vehicle is used as an example 105 assumed in the transverse direction. A desired trajectory 305 is exemplified by a number of predetermined control states 310 determines the particular positions, more preferably lateral positions of the vehicle 105 can include. The predetermined control conditions 310 are shown as filled circles. The control states 310 are equidistant in time, i.e. determined with a uniform frequency.

Eine prädizierte Trajektorie 315 des Fahrzeugs 105 ergibt sich im vorliegenden Beispiel bezüglich einer Anzahl prädizierter Steuerzustände 320, die jeweils als hell gefüllte Kreise dargestellt sind. Aus einem Steuerzustand 310, 315 kann eine Position des Fahrzeugs 105 abgeleitet werden. Die in 3 gezeigten Kreise symbolisieren jeweils eine Position des Fahrzeugs 105.A predicted trajectory 315 of the vehicle 105 results in the present example with regard to a number of predicted control states 320 , each of which is shown as a light-filled circle. From a control state 310 , 315 can be a position of the vehicle 105 be derived. In the 3 The circles shown each symbolize a position of the vehicle 105 .

Ein beispielhafter aktueller Zeitpunkt 325 ist als Linie dargestellt, welche die Trajektorien 305, 310 schneidet. Die Position, die das Fahrzeug 105 zum aktuellen Zeitpunkt 325 einnimmt, muss nicht unbedingt mit einer korrespondierenden gewünschten Position 310 zusammen fallen, liegt aber im angegebenen Beispiel dicht an diesem.An exemplary current point in time 325 is shown as a line showing the trajectories 305 , 310 cuts. The position that the vehicle 105 at the current time 325 occupies, does not necessarily have to be in a corresponding desired position 310 coincide, but is close to this in the example given.

Wie sich eine aktuelle oder eine geplante Steuergröße u2 des zweiten Reglers voraussichtlich auf die tatsächliche Trajektorie 315 auswirken, kann zum aktuellen Zeitpunkt 325 prädiziert werden. Die sich in der Darstellung vom aktuellen Zeitpunkt 325 nach oben und rechts fortentwickelnden Steuerzustände bzw. Positionen 320 sind bezüglich geplanter Steuergrößen u2 des zweiten Reglers 215 bestimmt. Dabei wurde eine vorbestimmte Bildung der wirksamen Steuergröße u aus den Steuergrößen u1 und u2 zu Grunde gelegt. Der Bestimmung können auch geplante Steuergrößen u1 des ersten Reglers 210 zu Grunde gelegt sein. Es ist zu sehen, dass die prädizierten Steuerzustände 320 eine Trajektorie 315 definieren, die sich von der gewünschten Trajektorie 305 fort entwickelt. Abstände 330 zwischen der prädizierten Trajektorie 315 und der gewünschten Trajektorie 305 sind mit Pfeilen gekennzeichnet. Im vorliegenden Fall ist der zweite Regler 210 nicht gut geeignet, die Position des Fahrzeugs 105 auf die gewünschte Trajektorie 305 zu steuern.How a current or a planned control variable u2 of the second controller is likely to affect the actual trajectory 315 can affect the current time 325 be predicted. Which is in the representation from the current point in time 325 control states or positions developing upwards and to the right 320 are with regard to planned control variables u2 of the second controller 215 certainly. This was based on a predetermined formation of the effective control variable u from the control variables u1 and u2. Planned control variables u1 of the first controller can also be used for the determination 210 be taken as a basis. It can be seen that the predicted control states 320 a trajectory 315 define which is different from the desired trajectory 305 developed further. distances 330 between the predicted trajectory 315 and the desired trajectory 305 are marked with arrows. In the present case, the second controller is 210 not well suited to the position of the vehicle 105 on the desired trajectory 305 to control.

Aufgrund einer Betrachtung der Abstände 330 kann entschieden werden, ob oder wann ein Einfluss des zweiten Reglers auf die Steuergröße u verringert oder abgeschaltet werden soll. Beispielsweise kann die Verringerung gesteuert werden, wenn ein Abstand 330 einen vorbestimmten Schwellenwert für eine Distanz zwischen einer gewünschten und einer prädizierten Position überschreitet. Die Verringerung kann auch gesteuert werden, wenn die Geschwindigkeit, mit der sich der Abstand 330 entwickelt, einen anderen Schwellenwert übersteigt.Based on a consideration of the distances 330 it can be decided whether or when the influence of the second controller on the control variable u should be reduced or switched off. For example, the reduction can be controlled when a distance 330 exceeds a predetermined threshold value for a distance between a desired and a predicted position. The reduction can also be controlled if the speed at which the distance increases 330 developed exceeds another threshold.

Es ist besonders bevorzugt, dass eine Kombination dieser Kriterien angewandt wird, um die Verringerung zu steuern. So kann beispielsweise eine Verringerung dann gesteuert werden, wenn der Abstand 330 oberhalb eines ersten vorbestimmten Schwellenwerts liegt und gleichzeitig die Änderungsgeschwindigkeit des Abstands über oder unter einem zweiten vorbestimmten Schwellenwert liegt. In einer Ausführungsform beträgt der zweite Schwellenwert im Wesentlichen null, wobei eine negative Änderungsgeschwindigkeit ein Verringern des Abstands 330 anzeigt. Übersteigt der Abstand 330 einen dritten Schwellenwert, der größer als der erste Schwellenwert ist, kann unabhängig von einer Erfüllung eines der anderen Kriterien eine Verringerung gesteuert werden.It is particularly preferred that a combination of these criteria be used to control the reduction. For example, a reduction can be controlled when the distance 330 is above a first predetermined threshold value and at the same time the rate of change of the distance is above or below a second predetermined threshold value. In one embodiment, the second threshold value is substantially zero, with a negative rate of change reducing the distance 330 indicates. Exceeds the distance 330 a third threshold value, which is greater than the first threshold value, can be controlled for a reduction regardless of whether one of the other criteria is met.

Die prädizierten Steuerzustände 320 streuen mit steigendem zeitlichen Abstand vom aktuellen Zeitpunkt 325 zunehmend von der prädizierten Trajektorie 315, da eine Bestimmungsgenauigkeit der Prädiktion mit steigendem zeitlichen Abstand immer ungenauer oder weniger zuverlässig wird. Stochastisch ausgedrückt steigt üblicherweise eine Varianz der prädizierten Steuerzustände 320 beziehungsweise der prädizierten Trajektorie 315 in Richtung Zukunft an. In einer weiteren Ausführungsform kann auch ein Verringern gesteuert werden, wenn die Varianz einen vorbestimmten Schwellenwert übersteigt.The predicted control states 320 scatter with increasing distance from the current point in time 325 increasingly from the predicted trajectory 315 , since a determination accuracy of the prediction becomes more and more imprecise or less reliable as the time interval increases. Expressed stochastically, a variance of the predicted control states usually increases 320 or the predicted trajectory 315 towards the future. In a further embodiment, a reduction can also be controlled if the variance exceeds a predetermined threshold value.

Die prädizierte Trajektorie 315 kann auf der Basis statistischer Betrachtungen beispielsweise als Mittelwert und Varianz bestimmt werden. Alternativ kann die Trajektorie 315 auf der Basis von prädizierten worst-case Steuerzuständen 320 bestimmt werden. Dabei kann für einen vorbestimmten Zeitpunkt bestimmt werden, welcher am weitesten von der gewünschten Trajektorie 305 entfernte Steuerzustand 320 eingenommen werden kann. Bedingungen, welche den bestimmten Abstand beeinflussen, können entsprechend ungünstig gewählt werden. In einer weiteren Ausführungsform kann auch eine Minimum-Maximum-Betrachtung durchgeführt werden, um für einen zukünftigen Zeitpunkt einen Steuerzustand 320 mit einem minimalen und einen weiteren mit einem maximalen Abstand 330 zur gewünschten Trajektorie 305 zu bestimmen. Auf der Basis der bestimmten Extrema können Mittelwerte gebildet werden, auf deren Basis die Trajektorie 315 prädiziert werden kann.The predicted trajectory 315 can be determined on the basis of statistical considerations, for example, as mean value and variance. Alternatively, the trajectory 315 on the basis of predicted worst-case control states 320 to be determined. It can be determined for a predetermined point in time which is furthest from the desired trajectory 305 remote control state 320 can be taken. Conditions that influence the specific distance can be chosen accordingly unfavorable. In a further embodiment, a minimum-maximum consideration can also be carried out in order to determine a control state for a future point in time 320 with a minimum and another with a maximum distance 330 to the desired trajectory 305 to determine. On the basis of the determined extremes, mean values can be formed, on the basis of which the trajectory 315 can be predicted.

BezugszeichenlisteList of reference symbols

100100: Systemsystem
105105: Fahrzeugvehicle
110110: Vorrichtungcontraption
115115: Aktuator (Lenkung)Actuator (steering)
120120: VerarbeitungseinrichtungProcessing facility
125125: erster Sensor (Kamera)first sensor (camera)
130130: zweiter Sensor (Odometer) second sensor (odometer)
200200: VerfahrenProcedure
205205: TrajektorienplanerTrajectory planner
210210: erster Regler (robuster Regler)first controller (robust controller)
215215: zweiter Regler (lernfähiger Regler, lernender Agent)second controller (learning controller, learning agent)
220220: MischgliedMixing element
225225: Strecke route
305305: gewünschte Trajektoriedesired trajectory
310310: vorbestimmter Steuerzustandpredetermined control state
315315: prädizierte Trajektoriepredicted trajectory
320320: prädizierter Steuerzustandpredicted tax status
325325: aktueller Zeitpunktcurrent time
330330: Abstanddistance

Claims

A controller (110) for a vehicle (105), the controller (110) comprising: - A device for determining a desired trajectory (305) of the vehicle (105); - A first controller (210) for providing a current and a planned first manipulated variable (u1) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305); - A second controller (215) for providing a current and a planned second manipulated variable (u2) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305); - A mixing element which is set up to determine a combined manipulated variable (u) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the current first and second manipulated variables (u1, u2); - A monitoring device (230) which is set up to predict a control state for the vehicle (105) with respect to the planned manipulated variables (u1, u2) of the controller (210, 215) and an influence of the second manipulated variable (u2) on the combined To reduce manipulated variable (u) if a distance (330) between the predicted control state and a control state determined by the desired trajectory (305) has a predetermined property.

Control (110) Claim 1 wherein the controllers (210, 215) are each set up to provide a series of planned control variables and the monitoring device (230) is set up to predict a series of control states.

Control (110) Claim 2 , the monitoring device (230) being set up to reduce the influence of the second control variable if the distances (330) between the predicted control states and the control states determined by the desired trajectory (305) show a predetermined tendency.

Control (110) Claim 2 or 3 , wherein a stochastic description of predicted control states is determined and a distance (330) with respect to a mean value of the stochastic description is determined.

Control (110) Claim 2 or 3 , wherein a distance (330) is determined as an extreme value with respect to possible control states at a point in time.

Control (110) Claim 5 , the influence of the second control variable (u2) being controlled as a function of a normalized worst-case deviation.

Control (110) according to one of the preceding claims, wherein the first controller (210) comprises a robust controller, for which a predetermined control property can be formally proven.

Control (110) according to one of the preceding claims, wherein the second controller (215) comprises a learning controller which is set up to to optimize a strategy for the regulation on the basis of a certain regulation success.

Vehicle (105) comprising a controller (110) according to one of the preceding claims.

Method (200) for controlling a vehicle (105) by means of a controller (110) according to one of the Claims 1 to 8th wherein the method comprises the following steps: - determining (205) a desired trajectory (305) of the vehicle (105); Providing (210) a current and a planned first manipulated variable (u1) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305) by means of a first controller (210); - Provision (215) of a current and a planned second manipulated variable (u2) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the desired trajectory (305) by means of a second controller (215); - Determination (220) of a combined manipulated variable (u) for controlling (110) the vehicle (105) on the basis of the current first and second manipulated variables (u1, u2); Predicting (230) a control state for the vehicle (105) with respect to the planned manipulated variables (u1, u2) of the controllers (210, 215); and - reducing (230) the influence of the second manipulated variable (u2) on the combined manipulated variable (u) if a distance (330) between the predicted control state and a control state determined by the desired trajectory (305) has a predetermined property.