EP4673356A1 - Trajektorieplanungssystem für ein fahrzeug und fahrzeug - Google Patents

Trajektorieplanungssystem für ein fahrzeug und fahrzeug

Info

Publication number
EP4673356A1
EP4673356A1 EP24709323.0A EP24709323A EP4673356A1 EP 4673356 A1 EP4673356 A1 EP 4673356A1 EP 24709323 A EP24709323 A EP 24709323A EP 4673356 A1 EP4673356 A1 EP 4673356A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
steering
self
planning system
trajectory planning
current
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP24709323.0A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Michael Fleps-Dezasse
Julian KING
Lothar Kiltz
Felix Mesmer
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ZF Friedrichshafen AG
Original Assignee
ZF Friedrichshafen AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ZF Friedrichshafen AG filed Critical ZF Friedrichshafen AG
Publication of EP4673356A1 publication Critical patent/EP4673356A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00—Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02—Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/025—Active steering aids, e.g. helping the driver by actively influencing the steering system after environment evaluation

Definitions

  • the invention relates to a trajectory planning system for a vehicle comprising a sensor device for measuring a current actual steering angle and a respective current corresponding actual yaw rate value of an actual curvature of an actual trajectory, and a storage unit in which a target trajectory with corresponding target curvatures is stored.
  • the invention further relates to a vehicle and a method for operating such a trajectory planning system.
  • Trajectory control for a vehicle in the context of automated or assisted driving is subject to high accuracy requirements in terms of tracking accuracy, stability and robustness. These properties must be ensured across the entire working range of the trajectory control.
  • the steering system plays an important role here.
  • the specified guide track (target path trajectory) is followed by electronically controlled steering axles by retrieving and implementing the necessary steering angle settings (target curvature) from a memory based on the current vehicle position.
  • EP 2977297 B1 discloses a method for determining a current steering angle of a motor vehicle, in which a steering device of the A steering wheel angle specified by the motor vehicle is detected by a sensor device of the motor vehicle, and the steering angle set as a result of the specification by the steering device is determined by a control device of the motor vehicle on the basis of a predetermined steering angle characteristic curve which describes a dependence of the steering angle on the steering wheel angle, wherein a delay function which describes a time delay between the specification of the steering wheel angle and the setting of the steering angle is determined and the steering angle is additionally determined by the control device as a function of the delay function.
  • trajectory planning system having the features of claim 1 as well as a vehicle having the features of claim 14 and a method having the features of claim 15.
  • a trajectory planning system for a vehicle comprising a sensor device for measuring a current actual steering angle and a respective current corresponding actual yaw rate value of an actual curvature of an actual trajectory, and a storage unit in which a target trajectory with corresponding target curvatures is stored, wherein the trajectory planning system is designed to determine selected suitable self-steering sections and to determine a respective instantaneous self-steering gradient based on the measured actual yaw rate value and the measured actual steering angle, which lie in the respectively selected self-steering section, and wherein a parameter estimator is provided which is designed to recursively estimate a current self-steering gradient based on a respective instantaneous self-steering gradient as input.
  • a self-steering gradient is a vehicle-specific coefficient that can be used to characterize the driving behavior of a motor vehicle and which, for example, indicates whether the steering angle must be increased or decreased in order to be able to drive the same curve radius with increasing lateral acceleration, i.e. faster cornering.
  • the instantaneous self-steering gradient is the current self-steering gradient corresponding to the corresponding actual girth value and actual steering angle; the current self-steering gradient corresponds, for example, to a self-steering gradient calculated over a period of time.
  • a quasi-stationary transfer behavior between the desired curvature and the actual curvature to be set can be approximated by estimating a current self-steering gradient.
  • a quasi-stationary process can be considered as a sequence of equilibrium states.
  • the trajectory planning system can estimate the quasi-stationary transfer behavior between the target curvature and the actual curvature to be set based on the current self-steering gradient, despite the highly non-linear variability and dependence of the quasi-stationary transfer behavior on numerous vehicle states, such as the vehicle speed, lateral acceleration, longitudinal acceleration, tire-road contact.
  • the current self-steering gradient is thus used to determine the quasi-stationary transfer behavior in a multidimensional space.
  • the trajectory planning system allows a steering angle specification to be selected such that the desired actual curvature can be determined based on the This avoids inaccuracies in the follow-up control of the target curvature, which is calculated by the trajectory control.
  • the trajectory planning system can be used to recursively determine the multidimensional self-steering gradient surface of the current self-steering gradient based on instantaneous self-steering gradients.
  • the driving conditions on which the self-steering gradient depends can be integrated in the parameter estimator in a suitable form.
  • the trajectory planning system is designed to form the current self-steering gradient by the following difference: where K EG is the instantaneous self-steering gradient, 5 front: mess is the measured steering angle, l v is the wheelbase and ip mess is the measured actual yaw rate value.
  • the trajectory planning system can be designed to consider a suitable self-steering section as selected only if the vehicle speed is greater than a predetermined first limit value and the absolute value of the actual yaw rate value is greater than a predetermined second limit value and an absolute value of a steering angle change is less than a predetermined third limit value over a predetermined period of time.
  • a self-steering section is only suitable for a vehicle speed that is greater than a predetermined first limit value, in particular, for example, a vehicle speed greater than 3 km/h was determined here.
  • the absolute value of the actual yaw rate value in the selected self-steering section must be greater than a second limit value; in particular, for example, a second limit value with 5 degrees/s.
  • the absolute value of the steering angle change which can be calculated as a derivative of the measured actual steering angle, can preferably be smaller than a third limit value for a predetermined period of time. For example, a third limit value of 3 degrees/s and a period of time of 2s are suitable.
  • the determination of the current self-steering gradient only takes place in suitable sections, the self-steering sections, in which the vehicle states do not change, for example in a curve.
  • the parameter estimator is designed to determine a new current self-steering gradient only when a new instantaneous self-steering gradient is present. This saves computing capacity.
  • the previously determined current self-steering gradient can always be used to determine a steering angle input; real-time determination is therefore not absolutely necessary. This means that the vehicle's computing capacity is not excessively burdened. This is particularly advantageous for autonomous/semi-autonomous vehicles.
  • the parameter estimator is designed to recursively estimate the current self-steering gradient based on the current self-steering gradient and the current vehicle parameters as input, wherein the vehicle parameters include at least the vehicle speed.
  • the parameter estimator can also be designed to recursively estimate the current self-steering gradient based on the current self-steering gradient and the current vehicle parameters as well as the current environmental data as input, wherein the vehicle parameters include at least the vehicle speed.
  • vehicle parameters/environmental data can be recorded using a suitable sensor system, such as a tachometer, or can be pre-set, such as the vehicle type.
  • the parameter estimator determines the current self-steering gradient based on the current/previous results as well as the current environmental data/vehicle data.
  • the parameter estimator can determine the multidimensional self-steering gradient surface depending on the properties such as vehicle speed, longitudinal acceleration, lateral acceleration, tire-road contact.
  • the parameter estimator can be designed as a recursive least squares estimator.
  • the recursive least squares estimator can have a forgetting factor to forget older eigensteering gradients, i.e. older results.
  • the parameter estimator can be designed as an artificial neural network, for example with nodes to be determined.
  • the parameter estimator in a further development has internal parameters to be optimized for determining the current self-steering gradient as Output. These can be, for example, the nodes if the parameter estimator is designed as an artificial neural network.
  • the parameter estimator is preferably designed to use the parameters to be optimized internally, for example the nodes, as an output for the future estimation of the current self-steering gradient once an accuracy value has been achieved.
  • the parameter estimator starting from a certain quality, is only used as a known optimizing function in space, in which the input data is entered and based on which, for example with the already optimized nodes, if the parameter estimator is an artificial neural network, the current self-steering gradient is determined as output.
  • the trajectory planning system can be designed to form a pre-steering angle based on the current self-steering gradient, so that the target curvature can be converted into the desired actual curvature in a timely manner.
  • the trajectory planning system can be designed to determine the pilot angle by where ßf f is the pilot angle, l v is the current wheelbase, v CR is the vehicle speed, K EGitgt is the current self-steering gradient and K CR tgt is the target curvature.
  • a steering system with steering parameters for setting a steering angle is provided, which is designed to continuously adjust the steering parameters based on the pilot control angle.
  • a target steering angle which is sent as a request to the steering system, can be composed of the pilot steering angle and a feedback steering angle.
  • the Pre-control steering angle with known self-steering gradient preferentially leads directly to the desired vehicle behavior and the feedback steering angle is zero.
  • the object is achieved by a vehicle with a trajectory planning system as described above, wherein the vehicle has a receiving unit for receiving a target trajectory to be set with target curvatures at predetermined positions from one or more vehicles driving ahead and/or a trajectory generation system for generating a target trajectory based on at least navigation data and environmental data.
  • it can be a tracking vehicle that follows a leading vehicle or an autonomously operated vehicle that creates the target trajectories based on navigation data and environmental data recorded by a sensor system.
  • the trajectory planning system according to the invention which only places a small amount of demand on the computing capacity, means that there is no additional load on the computing capacity, particularly in the case of an autonomously driving vehicle that requires a high level of computing capacity.
  • FIG 1 a vehicle with a trajectory planning system according to the invention
  • FIG 2 a determination of self-steering sections
  • FIG 3 the instantaneous self-steering gradient K EG and the current self-steering gradient K EGitgt ,
  • FIG 4 the instantaneous self-steering gradient K EG and the current self-steering gradient K EG tgt ,
  • FIG 5 an overview of the trajectory planning system according to the invention and its method.
  • FIG 1 shows a vehicle 1 with a trajectory planning system 2 according to the invention schematically.
  • a trajectory generation system (not shown) can be present for generating a target trajectory from navigation data and environmental data, here for example the environmental data such as other road users and static objects.
  • the target trajectory is stored with its target curvature in a storage unit 7.
  • the trajectory planning system 2 has a sensor device 3.
  • the sensor device 3 is designed to measure the current actual yaw rate values of a Actual curvature and the corresponding current actual steering angle.
  • the sensor device can have 3 angle of rotation sensors and other sensors for recording the actual yaw rate values and the actual steering angle.
  • the steering system 5 with steering control variables for transferring the target curvatures to actual curvatures based on the steering control variables.
  • the steering system 5 can have actuators such as rotary actuators and sensors etc.
  • the vehicle 1 can also be designed as a tracking vehicle. Such a vehicle receives the target yaw rate values to be set from a vehicle driving ahead, which has the same target trajectory.
  • the vehicle 1 can have a corresponding receiving unit (not shown), for example for receiving the target curvature via radio (V2V connection).
  • Trajectory control particularly for setting the curvature for a vehicle 1 in the context of automated or assisted driving, has to meet high requirements in terms of tracking accuracy, stability and robustness. These properties must be ensured across the entire working range of the trajectory control.
  • a key challenge for trajectory control is to follow the target curvature with high accuracy.
  • the target steering angle is calculated based on the target curvature using a kinematic vehicle model and the self-steering gradient as follows: where the target steering angle 3f ront , which is sent as a request to the steering system 5, is composed of the pilot steering angle 8 ft - and the feedback steering angle 8 fb .
  • the trajectory planning system 2 determines the current self-steering gradient from the measured actual yaw rate value ip mess and the measured steering angle ⁇ mess : where l v is the current wheelbase, and where the curvature for quasi-stationary vehicle states is given by the yaw rate is trained.
  • the current self-steering gradient is only calculated if a suitable self-steering section 4 is present.
  • a self-steering section 4 is always present if:
  • the vehicle speed is greater than a predetermined first limit value.
  • the first limit value is preferably greater than 3 km/h.
  • the absolute value of the current actual yaw rate value is greater than a predefined second limit value.
  • the second limit value can be set to 5 degrees/s.
  • the absolute value of the steering angle change is smaller than a specified third limit value for at least a specified period of time.
  • the steering angle change can be determined as a derivative of the measured actual steering angle.
  • the third limit value can be specified as 3 degrees/s and the period of time as 2s, for example.
  • the equation can be used: with ⁇ Pmess equal to the measured actual yaw rate value, 8mess the measured steering angle, and l v the current wheelbase, the determination of instantaneous self-steering gradients K EG in the respective self-steering section 4 can be carried out.
  • FIG 2 shows the determination of self-steering sections 4, in which such a calculation is possible, as a diagram.
  • the first diagram above shows the current vehicle speed over time.
  • the second diagram below shows the measured current actual yaw rate values over time.
  • the third diagram shows the measured current actual steering angle over time.
  • the fourth diagram shows the self-steering sections 4 formed, in which the vehicle speed is greater than a first, predetermined limit value and the absolute value of the current actual yaw rate value is greater than a second, predetermined limit value and the absolute value of the steering angle change is smaller than a third, predetermined limit value for at least a predetermined period of time.
  • the trajectory planning system 2 also has a parameter estimator, which is designed in particular as a recursive least squares estimator 6. This delivers results quickly and reliably. The recursiveness allows online use with currently occurring data with the same complexity in each recursion step.
  • the parameter estimator can be designed as an artificial neural network, for example.
  • the recursive least squares estimator 6 receives the current self-steering gradients K EG of the current self-steering section 4 as input data.
  • the recursive least squares estimator 6 has internal parameters to be optimized for determining the current self-steering gradient K EGttgt as output.
  • the Recursive Least Squares Estimator receives 6 vehicle parameters, in particular the vehicle speed and environmental data such as road conditions and, for example, the coefficient of friction, longitudinal acceleration, lateral acceleration, tire-road contact as input data.
  • a current self-steering gradient K EGt tgt is now determined recursively by the Recursive Least Squares Estimator 6.
  • Such a current self-steering gradient can be determined online with reasonable computational and storage effort.
  • a forgetting factor can be introduced which forgets the results that are too old.
  • the recursive least squares estimator 6 can be designed to use the parameters to be internally optimized as an output for the future estimation of the current self-steering gradient K EG tgt once an accuracy value has been achieved.
  • Recursive Least Squares Estimator 6 is used from a certain quality only as a known function in space in which the input data is entered, and on the basis of which the current self-steering gradient is determined as output.
  • the trajectory planning system 2 only determines a new current self-steering gradient K EG , tgt using the recursive least squares estimator 6 if a newly determined instantaneous self-steering gradient K EG and a new current self-steering section 4 are present. Since the previous current self-steering gradient K EG , t g t is used until then, no real-time calculation with excessive computing capacity is necessary. This means that the computing capacity of the vehicle is not excessively burdened. This is particularly advantageous for autonomous/semi-autonomous vehicles.
  • the trajectory planning system 2 can then use the current self-steering gradient K EG tgt determined in this way to determine a pre-control steering angle ⁇ f f, which here converts the target curvature K CR ITGT into a target steering angle ⁇ front : where l v is the wheelbase and v CR is the vehicle speed.
  • the target steering angle 8f ront which is sent as a request to the steering system 5, is made up of the pilot steering angle and the feedback steering angle Sf b :
  • the pilot steering angle ⁇ ff leads directly to the desired vehicle behavior with a known self-steering gradient and the feedback steering angle ⁇ f b is zero.
  • the current self-steering gradient K EGitgt is then continuously used for the current driving state for the target curvature control, so that the current self-steering gradient K EG-tgt estimated for the current driving state is always taken into account in the feedforward control.
  • the current self-steering gradient K EGitgt is continuously used in the curvature control, ie in equation 3 and equation 1.
  • trajectory planning system 2 By means of the trajectory planning system 2 according to the invention and the current self-steering gradient K EG tgt determined according to the invention, an online estimation of the quasi-stationary transmission behavior can be achieved and thus a deviation between the target and actual curvature can be reduced.
  • the trajectory planning system 2 according to the invention takes into account the strong non-linearity of the quasi-stationary transmission behavior of a vehicle and the dependence of the quasi-stationary transmission behavior on the numerous vehicle states, such as vehicle speed, lateral acceleration, longitudinal acceleration, tire-road contact, etc.
  • the resulting inaccuracies in the follow-up control of the target curvature, which is calculated by the trajectory control, are corrected by the trajectory planning system 2, resulting in an increased overall system performance and the high accuracy requirements are met, especially in autonomously operated or tracked vehicles.
  • FIG 3 shows the determined instantaneous self-steering gradient K EG and the current self-steering gradient K EG>tgt as a function of the vehicle speed.
  • the first upper diagram shows the instantaneous self-steering gradient K EG (act ssg immediate) in comparison to the current self-steering gradient K EG>tgt (act ssg estimated) over time.
  • the middle second diagram shows the self-steering section 4 formed over time, in which the vehicle speed is greater than the first predetermined limit value and the absolute value of the current actual yaw rate value is greater than the second predetermined limit value and the absolute value of the steering angle change is smaller than the third predetermined limit value for at least a predetermined period of time.
  • the third graph below shows the vehicle speed over time.
  • FIG 4 shows the determined instantaneous self-steering gradient K EG and the current self-steering gradient K EGitgt as a function of the vehicle speed and the actual yaw rate value and the desired yaw rate value.
  • the first upper diagram shows the instantaneous self-steering gradient K EG (act ssg immediate) compared to the current self-steering gradient K E G,tgt ( act ssg estimated) over time.
  • the middle second diagram shows the actual yaw rate values (act yaw rate) and the target yaw rate values (tgt yaw rate) over time.
  • the continuous use of the current self-steering gradient K EG tgt results in a resulting agreement between the target yaw rate values (act yaw rate) and the actual yaw rate values (tgt yaw rate) and thus between the target and actual curvature in quasi-stationary driving conditions.
  • the third graph below shows the vehicle speed over time.
  • FIG 5 shows an overview of the trajectory planning system 2 and its method.
  • the target curvatures to be set are stored in a storage unit 7.
  • a respective current actual yaw rate value is also recorded and a corresponding current actual steering angle is recorded.
  • the vehicle speed and the steering angle change are then determined.
  • self-steering sections 4 are determined in which the vehicle speed is greater than a first limit value, the absolute value of the current actual yaw rate value is greater than a second limit value and the absolute value of the steering angle change is smaller than a third limit value for at least a predetermined period of time.
  • the actual yaw rate values in these self-steering sections 4 and a corresponding actual steering angle are used to determine the instantaneous self-steering gradients K EG : with ⁇ Pmess equal to the measured actual yaw rate value, 8mess the measured steering angle, and l v the current wheelbase.
  • the instantaneous self-steering gradients K EG together with at least the vehicle speed and the coefficient of friction/road condition, longitudinal acceleration, lateral acceleration, tire-road contact are entered as parameters into the Recursive Least Squares Estimator 6, which estimates the current self-steering gradient K EGitgt based on at least some previous results.
  • a pre-control angle is determined, which is entered into the steering system 5 for curvature control in order to compensate for a deviation in the transmission from the desired curvature to the actual curvature to be set.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Trajektorieplanungssystem (2) für ein Fahrzeug (1) umfassend eine Sensoreinrichtung (3) zum Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und einem jeweiligen aktuellen korrespondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung einer Isttrajektorie, und eine Speichereinheit (7) in der eine Solltrajektorie mit entsprechenden Sollkrümmungen gespeichert ist, wobei das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, ausgewählte geeignete Eigenlenkabschnitte (4) zu bestimmen und jeweils einen augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( K EG ) anhand dem gemessenen Ist-Gierratewert und dem gemessenen Ist-Lenkwinkel, welche in den jeweils ausgewählten Eigenlenkabschnitt (4), liegen, zu bestimmen, und wobei ein Parameterschätzer vorgesehen ist, welcher dazu ausgebildet ist anhand eines jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( K EG ) als Eingabe rekursiv einen gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (K EG,tgt ) zu schätzen. Ferner betrifft die Erfindung ein Fahrzeug und ein Verfahren.

Description

Trajektorieplanungssystem für ein Fahrzeug und Fahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Trajektorieplanungssystem für ein Fahrzeug umfassend eine Sensoreinrichtung zum Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und einem je- weiligen aktuellen korrespondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung einer Ist- trajektorie, und eine Speichereinheit in der eine Solltrajektorie mit entsprechenden Sollkrümmungen gespeichert ist. Ferner betrifft die Erfindung ein Fahrzeug und ein verfahren zum Betreiben eines solchen Trajektorieplanungssystems.
An eine Trajektorien-Regelung für ein Fahrzeug im Kontext des automatisierten oder assistierten Fahrens werden hohe Genauigkeitsanforderungen an Trackinggenauig- keit, Stabilität und Robustheit gestellt. Diese Eigenschaften müssen im gesamten Ar- beitsbereich der Trajektorien-Regelung sichergestellt werden. Das Lenksystem als die hauptsächliche Schnittstelle der Trajektorienregelung zur Fahrzeugquerdynamik nimmt dabei eine wichtige Rolle ein. Die vorgegebene Leitspur (Sollwegtrajektorie) wird durch elektronisch angesteuerte Lenkachsen nachgefahren, indem entspre- chend der aktuellen Fahrzeugposition die notwendigen Lenkwinkeleinstellungen (Sollkrümmung) aus einem Speicher abgerufen und umgesetzt werden.
Dies ist jedoch nicht ohne weiteres möglich, da die Übertragungskette von Sollkrüm- mung zu Istkrümmung vielen veränderlichen bzw. unbekannten Einflüssen unterliegt, wie z.B. dem Fahrbahnkontakt, der Fahrzeugbeladung, dem Reifen, etc.
Aufgrund der oben beschriebenen Einflüssen ist es eine große Herausforderung die Lenkwinkelvorgabe so zu wählen, dass sich die gewünschte Istkrümmung einstellt.
Die resultierenden Ungenauigkeiten bei der Folgeregelung der Sollkrümmung, wel- che im Rahmen einer Trajektorienregelung berechnet wird, stellen dabei eine starke Einschränkung der Gesamtsystemperformanz dar und erschweren die Erreichung der hohen Genauigkeitsanforderungen.
Die EP 2977297 B1 offenbart ein Verfahren zum Bestimmen eines aktuellen Lenk- winkels eines Kraftfahrzeugs, bei welchem ein mittels einer Lenkreinrichtung des Kraftfahrzeugs vorgegebener Lenkradwinkel mitels einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs erfasst wird, und der sich in Folge der Vorgabe mitels der Lenkein- richtung eingestellte Lenkwinkel anhand einer vorbestimmten Lenkwinkelkennlinie, welche eine Abhängigkeit des Lenkwinkels von dem Lenkradwinkel beschreibt, mit- tels einer Steuereinrichtung des Kraftfahrzeugs bestimmt wird, wobei eine Verzöge- rungsfunktion, welche eine zeitliche Verzögerung zwischen der Vorgabe des Lenk- radwinkels und der Einstellung des Lenkwinkels beschreibt, bestimmt wird und der Lenkwinkel zusätzlich in Abhängigkeit von der Verzögerungsfunktion mitels der Steuereinrichtung bestimmt wird.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung ein verbessertes Trajektorieplanungssystem für ein Fahrzeug sowie ein Fahrzeug selber als auch ein Verfahren zum Betreiben eines sol- chen Trajektorieplanungssystems anzugeben.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Trajektorieplanungssystem mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein Fahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 14 und ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 15.
In den Unteransprüchen sind weitere vorteilhafte Maßnahmen aufgelistet, die geeig- net miteinander kombiniert werden können, um weitere Vorteile zu erzielen.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Trajektorieplanungssystem für ein Fahrzeug um- fassend eine Sensoreinrichtung zum Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und ei- nem jeweiligen aktuellen korrespondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung ei- ner Isttrajektorie, und eine Speichereinheit, in der eine Solltrajektorie mit entspre- chenden Sollkrümmungen gespeichert ist, wobei das Trajektorieplanungssystem dazu ausgebildet ist, ausgewählte geeignete Eigen- lenkabschnitte zu bestimmen und jeweils einen augenblicklichen Eigenlenkgradien- ten anhand dem gemessenen Ist-Gierratewert und dem gemessenen Ist-Lenkwinkel, welche in den jeweils ausgewählten Eigenlenkabschnitt liegen, zu bestimmen, und wobei ein Parameterschätzer vorgesehen ist, welcher dazu ausgebildet ist, anhand eines jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten als Eingabe rekursiv einen gegenwärtigen Eigenlenkgradienten zu schätzen. Ein Eigenlenkgradient ist ein fahrzeugspezifischer Koeffizient, mit der das Fahrver- halten eines Kraftfahrzeuges charakterisiert werden kann und welcher beispielsweise aussagt, ob bei zunehmender Querbeschleunigung, also einer schnelleren Kurven- fahrt der Lenkwinkel vergrößert oder verkleinert werden muss, um den gleichen Kur- venradius fahren zu können.
Der augenblickliche Eigenlenkgradient ist dabei der aktuelle, zu den entsprechenden Ist-Girratewert und Ist-Lenkwinkel korrespondierende Eigenlenkgradient; der gegen- wärtige Eigenlenkgradient entspricht beispielsweise ein über eine Zeitspanne be- rechneten Eigenlenkgradienten.
Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem kann ein quasi-stationäres Übertragungsverhalten zwischen Sollkrümmung und einzustellender Istkrümmung durch eine Schätzung eines gegenwärtigen Eigenlenkgradienten approximiert wer- den.
Dabei kann ein quasi-stationärer Prozess als eine Abfolge von Gleichgewichtszu- ständen betrachtet werden.
Erfindungsgemäß wurde erkannt, dass durch eine Schätzung des quasi-stationären Übertragungsverhaltens zwischen Sollkrümmung und Istkrümmung eine Reduzie- rung der Abweichung bei der Folgeregelung der Sollkrümmung erzielt werden kann. Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem kann das quasi-stationäre Übertragungsverhalten zwischen Sollkrümmung und einzustellender Istkrümmung trotz der stark nichtlinearen Veränderlichkeit und Abhängigkeit des quasi-stationären Übertragungsverhaltens von zahlreichen Fahrzeugzuständen, wie beispielsweise der Fahrzeuggeschwindigkeit, Querbeschleunigung, Längsbeschleunigung, Reifen-Fahr- bahnkontakt anhand des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten geschätzt werden.
Der gegenwärtige Eigenlenkgradient wird somit herangezogen, um das quasi-statio- näre Übertragungsverhalten in einem mehrdimensionalen Raum zu bestimmen.
Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem kann eine Lenkwinkelvor- gabe so gewählt werden, dass sich die gewünschte Istkrümmung anhand des Solllenkwinkels einstellt. Ungenauigkeiten bei der Folgeregelung der Sollkrümmung, welche von der Trajektorienregelung berechnet wird, werden dadurch vermieden.
Dadurch wird die Gesamtsystemperformanz verbessert und beispielsweise die für ein autonom betriebenes Fahrzeug hohen Genauigkeitsanforderungen erreicht.
Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem kann die mehrdimensio- nale Eigenlenkgradientenfläche des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten anhand von augenblicklichen Eigenlenkgradienten rekursiv bestimmt werden. Die Fahrzustände von denen der Eigenlenkgradient abhängt, können dabei im Parameterschätzer in geeigneter Form integriert werden.
In weiterer Ausbildung ist das Trajektorieplanungssystem dazu ausgebildet, den au- genblicklichen Eigenlenkgradienten durch nachfolgende Differenz zu bilden: wobei KEG der augenblickliche Eigenlenkgradient, 5front: mess der gemessene Lenk- winkel, lv der Radstand ist und ipmess der gemessene Ist-Gierratewert ist.
Dadurch kann der augenblickliche Eigenlenkgradient einfach bestimmt werden.
Weiterhin kann in weiterer Ausgestaltung das Trajektorieplanungssystem dazu aus- gebildet sein, einen geeigneten Eigenlenkabschnitt nur dann als ausgewählt zu be- trachten, wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als ein vorgegebener erster Grenzwert und der Absolutwert des Ist-Gierratewertes größer als ein vorgegebener zweiter Grenzwert ist und ein Absolutwert einer Lenkwinkeländerung kleiner als ein vorgegebener dritter Grenzwert über eine vorgegebene Zeitdauer ist. D.h. ein solcher Eigenlenkabschnitt ist nur bei einer Fahrzeuggeschwindigkeit, welche größer als ein vorgegebener erster Grenzwert ist geeignet, insbesondere wurde hier beispielsweise eine Fahrzeuggeschwindigkeit größer als 3 km/h festgestellt. Ferner muss der Abso- lutwert des Ist-Gierratewertes in dem ausgewählten Eigenlenkabschnitt größer als ein zweiter Grenzwert sein; insbesondere beispielsweise ist ein zweiter Grenzwert mit 5 Grad/s geeignet. Zudem kann bevorzugt der Absolutwert der Lenkwinkelände- rung, welcher beispielsweise als Ableitung des gemessenen Ist-Lenkwinkels berech- net werden kann, kleiner als ein dritter Grenzwert für eine vorgegebene Zeitdauer sein. Dabei ist beispielsweise ein dritter Grenzwert mit 3 Grad/s und die Zeitdauer mit 2s geeignet. Somit erfolgt die Bestimmung des augenblicklichen Eigenlenkgradienten in bevorzugter Ausgestaltung nur in geeigneten Abschnitten, den Eigenlenkabschnit- ten, in welchem sich die Fahrzeugzustände beispielsweise in einer Kurve nicht än- dern.
Weiterhin ist der Parameterschätzer dazu ausgebildet, einen neuen gegenwärtigen Eigenlenkgradienten nur dann zu bestimmen, wenn ein neuer augenblicklicher Ei- genlenkgradient vorliegt. Dadurch wird Rechenkapazität gespart.
Weiterhin kann somit immer der bisherige bestimmte gegenwärtige Eigenlenkgradi- ent zur Bestimmung einer Lenkwinkeleingabe herangezogen werden; eine Echtzeit- bestimmung ist daher nicht zwingend notwendig. Dadurch wird die Rechenkapazität des Fahrzeugs nicht übermäßig belastet. Dies ist insbesondere bei autonom/teilauto- nom fahrenden Fahrzeugen von Vorteil.
Weiterhin ist in einer weiteren Ausführungsform der Parameterschätzer dazu ausge- bildet, anhand des augenblicklichen Eigenlenkgradienten und der aktuellen Fahr- zeugparameter als Eingabe, den gegenwärtigen Eigenlenkgradienten rekursiv zu schätzen, wobei die Fahrzeugparameter zumindest die Fahrzeuggeschwindigkeit umfassen.
Auch kann der Parameterschätzer in einer weiteren Ausgestaltung dazu ausgebildet sein, anhand des augenblicklichen Eigenlenkgradienten und der aktuellen Fahrzeug- parameter als auch der aktuellen Umgebungsdaten als Eingabe, den gegenwärtigen Eigenlenkgradienten rekursiv zu schätzen, wobei die Fahrzeugparameter zumindest die Fahrzeuggeschwindigkeit umfassen. Diese Fahrzeugparameter / Umgebungsdaten können anhand eines geeigneten Sensorsystems, beispielsweise Drehzahlmesser erfasst werden, oder vorab einge- stellt sein, beispielsweise wie der Fahrzeugtyp.
Dadurch können relevante Einflussfaktoren, wie die Fahrzeuggeschwindigkeit, Rei- fenwerte, die Fahrbahnbeschaffenheit, Längsbeschleunigung, Querbeschleunigung, Reifen-Fahrbahnkontakt, etc. und weitere Umgebungsdaten / Fahrzeugdaten mitein- bezogen werden. Dadurch ermittelt der Parameterschätzer den gegenwärtigen Ei- genlenkgradienten anhand der aktuellen/vorangegangenen Ergebnisse als auch der aktuellen Umgebungsdaten / Fahrzeugdaten.
Dies bedeutet, dass der Parameterschätzer die mehrdimensionale Eigenlenkgradi- entfläche in Abhängigkeit der Eigenschaften wie Fahrzeuggeschwindigkeit, Längsbe- schleunigung, Querbeschleunigung, Reifen-Fahrbahnkontakt ermitteln kann.
Dadurch kann das quasi-stationäre Übertragungsverhalten des Fahrzeugs in Abhän- gigkeit von verschiedenen Einflussfaktoren ermittelt werden.
Dabei kann der Parameterschätzer in einer weiteren Ausbildung als ein Recursive Least Squares Schätzer ausgebildet sein. Insbesondere kann der Recursive Least Squares Schätzer einen Vergessensfaktor aufweisen, zum Vergessen älterer Eigen- lenkgradienten d.h. älterer Ergebnisse.
Dadurch kann eine stabile und schnelle Ermittlung des gegenwärtigen Eigenlenkgra- dienten erzielt werden. Die Rekursivität erlaubt die Online-Nutzung mit aktuell anfal- lenden Daten bei gleichbleibender Komplexität in jedem Rekursionsschritt. Insbeson- dere kann ein Vergessensfaktor eingeführt werden, welcher die zu alten Ergebnisse, d.h. Eigenlenkgradienten vergisst. Somit können die historischen Daten für die Opti- mierung an Bedeutung verlieren und die aktuellen Daten stärker gewichtet werden. Alternativ kann der Parameterschätzer als künstliches neuronales Netz, beispiels- weise mit zu bestimmenden Knoten, ausgebildet sein.
Ferner weist der Parameterschätzer in einer weiteren Ausbildung zu optimierende in- terne Parameter zur Bestimmung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten als Ausgabe auf. Dies können beispielsweise die Knoten sein, wenn der Parameter- schätzer als künstliches neuronales Netz ausgebildet ist. Dabei ist vorzugsweise der Parameterschätzer dazu ausgebildet, ab einem erzielten Genauigkeitswert der intern zu optimierenden Parameter, also beispielsweise der Knoten, diese für die zukünftige Schätzung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten als Ausgabe heranzuziehen.
Dies bedeutet, dass der Parameterschätzer ab einer Güte lediglich nur noch als be- kannte optimierende Funktion im Raum genutzt wird, in der die Eingangsdaten einge- geben werden und anhand dessen beispielsweise mit den bereits optimierten Kno- ten, falls der Parameterschätzer ein künstliches neuronales Netz ist, der gegenwär- tige Eigenlenkgradient als Ausgabe bestimmt wird.
Weiterhin kann in einer weiteren Ausführung das Trajektorieplanungssystem dazu ausgebildet sein, anhand des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten einen Vorsteuer- winkel auszubilden, so dass die Sollkrümmung in die gewünschte Istkrümmung rechtzeitig überführbar ist.
Weiterhin kann das Trajektorieplanungssystem dazu ausgebildet sein, den Vorsteu- erwinkel durch zu bestimmen, wobei ßff der Vorsteuerwinkel, lv der aktuelle Radstand, vCR die Fahrzeuggeschwindigkeit, KEGitgt der gegenwärtige Eigenlenkgradient und KCR tgt die Sollkrümmung ist.
Ferner ist in weiterer Ausbildung ein Lenksystem mit Lenkparametern zur Einstellung eines Lenkwinkels vorhanden, welches dazu ausgebildet ist, die Lenkparameter an- hand des Vorsteuerwinkels kontinuierlich einzustellen.
Dabei kann sich ein Solllenkwinkel, welcher als Anforderung an das Lenksystem ge- schickt wird, aus dem Vorsteuerlenkwinkel und einem Feedback-Lenkwinkel zusam- mensetzen. Dabei führt im störungsfreien quasi-stationären Fall der Vorsteuerlenkwinkel bei bekanntem Eigenlenkgradient bevorzugt direkt zum ge- wünschten Fahrzeugverhalten und der Feedback-Lenkwinkel ist null.
Weiterhin wird die Aufgabe gelöst durch ein Fahrzeug mit einem wie oben beschrie- benen Trajektorieplanungssystem, wobei das Fahrzeug eine Empfangseinheit auf- weist zum Empfangen einer einzustellenden Solltrajektorie mit Sollkrümmungen an vorgegebenen Positionen durch ein oder mehrere vorausfahrende Fahrzeuge und/oder ein Trajektoriegenerierungssystem zum Generieren einer Solltrajektorie an- hand zumindest von Navigationsdaten und Umgebungsdaten.
So kann es sich beispielsweise um ein nachgeführtes Fahrzeug handeln, welches ei- nem vorausfahrenden Führungsfahrzeug folgt oder beispielsweise um ein autonom betriebenes Fahrzeug, welches die Solltrajektorien anhand von Navigationsdaten und von einem Sensorsystem aufgenommenen Umgebungsdaten erstellt. Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem, welches die Rechenkapazitäten nur im geringen Maß beansprucht, werden dabei insbesondere bei einem autonom fah- renden Fahrzeug, welches eine hohe Rechenkapazität benötigt, diese nicht zusätz- lich belastet.
Zudem wird die Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Betreiben eines Trajektorie- planungssystems für ein Fahrzeug umfassend der Schritte:
- Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und einem jeweiligen aktuellen kor- respondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung einer Isttrajektorie,
- Bereitstellen einer Solltrajektorie mit entsprechenden Sollkrümmungen,
- Bestimmen von ausgewählten geeigneten Eigenlenkabschnitten durch das Trajektorieplanungssystem,
- Bestimmen eines jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten anhand des gemessenen Ist-Gierratewertes und dem gemessenen Ist-Lenkwinkel, welche in einem jeweils ausgewählten geeigneten Eigenlenkabschnitt liegen,
- Eingabe der jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten in einen Para- meterschätzer und rekursives Schätzen eines gegenwärtigen Eigenlenkgradi- enten anhand des Parameterschätzers. Dabei kann es sich hierbei insbesondere um das wie oben beschriebene Trajektorie- planungssystem handeln. Zudem können die Vorteile des Trajektorieplanungssys- tems auch auf das Verfahren übertragen werden.
Weitere Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren. Vari- ationen hiervon können vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung, wie er durch die nachfolgenden Patentansprüche definiert wird, zu verlassen.
Die Figuren zeigen schematisch:
FIG 1 : ein Fahrzeug mit einem erfindungsgemäßen Trajektorieplanungssystem,
FIG 2: eine Bestimmung von Eigenlenkabschnitten,
FIG 3: den augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG und den gegenwärtigen Eigen- lenkgradient KEGitgt,
FIG 4: den augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG und den gegenwärtigen Eigen- lenkgradient KEG tgt,
FIG 5: einen Überblick über das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem und dessen Verfahren.
FIG 1 zeigt ein Fahrzeug 1 mit einem erfindungsgemäßen Trajektorieplanungssys- tem 2 schematisch.
Ist das Fahrzeug 1 als autonom betriebenes Fahrzeug ausgebildet, so kann ein Trajektoriegenerierungssystem (nicht gezeigt) zum Generieren einer Solltrajektorie von Navigationsdaten und Umgebungsdaten, hier beispielsweise die Umfelddaten wie andere Verkehrsteilnehmer und statische Objekte vorhanden sein. Die Solltrajek- torie wird mit seiner Sollkrümmung in einer Speichereinheit 7 gespeichert.
Ferner weist das Trajektorieplanungssystem 2 eine Sensoreinrichtung 3 auf. Die Sensoreinrichtung 3 ist dazu ausgebildet, die aktuellen Ist-Gierratewerte einer Istkrümmung und die entsprechenden aktuellen Ist-Lenkwinkel zu erfassen. Dazu kann die Sensoreinrichtung 3 Drehwinkelsensoren und andere Sensoren zur Erfas- sung der Ist-Gierratewerte und des Ist-Lenkwinkels aufweisen.
Außerdem ist ein Lenksystem 5, mit Lenkstellgrößen zum Übertragen der Sollkrüm- mungen auf Istkrümmungen anhand der Lenkstellgrößen vorhanden. Das Lenksys- tem 5 kann dazu Aktuatoren, wie Drehaktuatoren und Sensoren etc. aufweisen.
Auch kann das Fahrzeug 1 als nachgeführtes Fahrzeug ausgebildet sein. Ein sol- ches empfängt von einem vorausfahrenden Fahrzeug, welches dieselbe Solltrajekto- rie hat, die einzustellenden Soll-Gierratewerte. Dazu kann das Fahrzeug 1 eine ent- sprechende Empfangseinheit (nicht gezeigt) aufweisen, beispielsweise zum Empfang der Sollkrümmung über Funk (V2V-Verbindung).
An eine Trajektorienregelung, insbesondere zur Einstellung der Krümmung für ein Fahrzeug 1 im Kontext des automatisierten oder assistierten Fahrens werden hohe Anforderungen an Trackinggenauigkeit, Stabilität und Robustheit gestellt. Diese Ei- genschaften müssen im gesamten Arbeitsbereich der Trajektorien-Regelung sicher- gestellt werden. Eine wesentliche Herausforderung für eine Trajektorienregelung be- steht darin, der Sollkrümmung mit hoher Genauigkeit zu folgen.
Im Rahmen einer solchen Trajektorienregelung wird der Soll-Lenkwinkel ausgehend von der Sollkrümmung unter Verwendung eines kinematischen Fahrzeugmodells und des Eigenlenkgradienten wie folgt berechnet: wobei sich der Soll-Lenkwinkel 3front, welcher als Anforderung an das Lenksystem 5 geschickt wird, aus dem Vorsteuerlenkwinkel 8ft- und dem Feedback-Lenkwinkel 8fb zusammensetzt.
Zur Bestimmung des benötigten Vorsteuerlenkwinkel 8ff bestimmt das Trajektorie- planungssystem 2 aus dem gemessenen Ist-Gierratewert ipmess und dem gemesse- nen Lenkwinkel 8mess den augenblicklichen Eigenlenkgradienten: wobei lv der aktuelle Radstand ist, und wobei die Krümmung für quasi-stationäre Fahrzeugzustände aus der Gierrate durch ausgebildet wird.
Dabei wird der augenblickliche Eigenlenkgradient nur berechnet, wenn jeweils ein geeigneter Eigenlenkabschnitt 4 vorliegt. Dabei liegt ein Eigenlenkabschnitt 4 immer dann vor, wenn:
- die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als ein vorgegebener erster Grenzwert ist. Dabei ist der erste Grenzwert vorzugsweise größer als 3 km/h.
- der Absolutwert des aktuellen Ist-Gierratewertes größer als ein vorgegebener zweiter Grenzwert ist. Hierzu kann beispielsweise der zweite Grenzwert mit 5 Grad/s festgelegt werden.
- der Absolutwert der Lenkwinkeländerung kleiner als ein vorgegebener dritter Grenzwert für mindestens eine vorgegebene Zeitdauer sein. Dabei kann die Lenkwinkeländerung als Ableitung des gemessenen Ist-Lenkwinkels bestimmt werden. Dabei kann der dritte Grenzwert beispielsweise als 3 Grad/s und die Zeitdauer mit 2s vorgegeben werden.
Insgesamt bedeutet dass, dass die Fahrzeugzustände sich beispielsweise in einer Kurve über die vorgegebene Zeitgrenzdauer nicht ändern dürfen.
Liegt ein Eigenlenkabschnitt 4 vor, kann anhand der Gleichung: mit ^Pmess gleich dem gemessenen Ist-Gierratewert, 8mess dem gemessenen Lenkwin- kel, und lv dem aktuellen Radstand ist, die Bestimmung von augenblicklichen Eigen- lenkgradienten KEG in dem jeweiligen Eigenlenkabschnitt 4 durchgeführt werden.
FIG 2 zeigt die Bestimmung von Eigenlenkabschnitten 4, in welchem eine solche Be- rechnung möglich ist, als Diagramm.
Dabei zeigt das obere erste Diagramm die aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit über die Zeit.
Das darunter liegende zweite Diagramm zeigt die gemessenen aktuellen Ist-Gierrate- werte über die Zeit.
Das dritte Diagramm zeigt die gemessenen aktuellen Ist-Lenkwinkel über die Zeit. Das vierte Diagramm zeigt die ausgebildeten Eigenlenkabschnitte 4, in welchen die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als ein erster, vorgegebener Grenzwert ist und der Absolutwert des aktuellen Ist-Gierratewertes größer als ein zweiter, vorgegebener Grenzwert als auch der Absolutwert der Lenkwinkeländerung kleiner als ein dritter, vorgegebener Grenzwert für mindestens eine vorgegebene Zeitdauer ist.
Auch weist das Trajektorieplanungssystem 2 einen Parameterschätzer auf, welcher insbesondere als Recursive Least Squares Schätzer 6 ausgebildet ist. Ein solcher liefert schnell und zuverlässig Ergebnisse. Die Rekursivität erlaubt die Online-Nut- zung mit aktuell anfallenden Daten bei gleichbleibender Komplexität in jedem Re- kursionsschritt. Alternativ kann beispielsweise der Parameterschätzer als künstliches neuronales Netz ausgebildet sein.
Als Eingangsdaten erhält der Recursive Least Squares Schätzer 6 dabei die augen- blicklichen Eigenlenkgradienten KEG des aktuellen Eigenlenkabschnitts 4. Dabei weist der Recursive Least Squares Schätzer 6 zu optimierende interne Parameter zur Be- stimmung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten KEGttgt als Ausgabe auf. Zudem erhält der Recursive Least Squares Schätzer 6 Fahrzeugparameter, insbe- sondere die Fahrzeuggeschwindigkeit und Umgebungsdaten wie Straßenbeschaffen- heit und beispielsweise den Reibwert, Längsbeschleunigung, Querbeschleunigung, Reifen-Fahrbahnkontakt als Eingangsdaten.
Anhand der Fahrzeugparameter und der Umgebungsdaten und der aktuellen augen- blicklichen Eigenlenkgradienten KEG wird nun ein gegenwärtiger Eigenlenkgradient KEGt tgt rekursiv durch den Recursive Least Squares Schätzer 6 bestimmt.
Ein solcher gegenwärtiger Eigenlenkgradient kann online mit vertretbaren Rechen- und Speicheraufwand bestimmt werden.
Dabei kann ein Vergessensfaktor eingeführt werden, welcher die zu alten Ergebnisse vergisst.
Ebenso kann der Recursive Least Squares Schätzer 6 dazu ausgebildet sein, ab ei- nem erzielten Genauigkeitswert der intern zu optimierenden Parameter, diese für die zukünftige Schätzung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten KEG tgt als Ausgabe heranzuziehen.
Dies bedeutet, dass der Recursive Least Squares Schätzer 6 ab einer Güte lediglich nur noch als bekannte Funktion im Raum genutzt wird, in der die Eingangsdaten ein- gegeben werden, und anhand dessen der gegenwärtige Eigenlenkgradient als Aus- gabe bestimmt wird.
Das Trajektorieplanungssystem 2 bestimmt nur dann mittels des Recursive Least Squares Schätzers 6 einen neuen gegenwärtigen Eigenlenkgradient KEG ,tgt, wenn ein neu bestimmter augenblicklicher Eigenlenkgradient KEG und ein neuer aktueller Eigenlenkabschnitt 4 vorliegt. Da bis dahin der bisherige gegenwärtige Eigenlenkgra- dient KEG,tgt herangezogen wird, ist keine Echtzeitberechnung mit übermäßig viel Re- chenkapazität notwendig. Dadurch wird die Rechenkapazität des Fahrzeugs nicht übermäßig belastet. Dies ist insbesondere bei autonom/teilautonom fahrenden Fahr- zeugen von Vorteil. Anschließend kann das Trajektorieplanungssystem 2 den so bestimmten gegenwärti- gen Eigenlenkgradient KEG tgt heranziehen, um einen Vorsteuerlenkwinkel 8ff, wel- cher hier die Sollkrümmung KCR ITGT in einen Soll-Lenkwinkel 8front, überführt zu be- stimmen: wobei lv den Radstand und vCR die Fahrzeuggeschwindigkeit angibt.
Dabei setzt sich der Soll -Lenkwinkel 8front, welcher als Anforderung an das Lenk- system 5 geschickt wird, aus dem Vorsteuerlenkwinkel und dem Feedback-Lenk- winkel Sfb zusammen:
Im störungsfreien quasi-stationären Fall führt der Vorsteuerlenkwinkel 8ff bei be- kanntem Eigenlenkgradient direkt zum gewünschten Fahrzeugverhalten und der Feedback-Lenkwinkel 8fb ist null.
Der gegenwärtige Eigenlenkgradient KEGitgt wird anschließend kontinuierlich für den aktuellen Fahrzustand zur Sollkrümmungsregelung eingesetzt, so dass immer der für den aktuellen Fahrzustand geschätzte gegenwärtige Eigenlenkgradient KEG-tgt in der Vorsteuerung berücksichtigt wird. Dies bedeutet, dass der gegenwärtige Eigenlenk- gradient KEGitgt kontinuierlich in der Krümmungsregelung, d.h. in der Gleichung 3 und der Gleichung 1 eingesetzt wird.
Ist die Sollkrümmung KCR tgt gleich Null, so ist der Vorsteuerlenkwinkel 8ff in Glei- chung 3 ebenfalls gleich Null.
Durch das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem 2 und den erfindungsge- mäß bestimmten gegenwärtigen Eigenlenkgradient KEG tgt kann eine online Schät- zung des quasi-stationären Übertragungsverhaltens erzielt werden und damit eine Abweichung zwischen der Soll- und Istkrümmung reduziert werden. Dabei berücksichtigt das erfindungsgemäße Trajektorieplanungssystem 2 die starke Nichtli- nearität des quasi-stationären Übertragungsverhaltens eines Fahrzeugs und die Ab- hängigkeit des quasi-stationären Übertragungsverhaltens von den zahlreichen Fahr- zeugzuständen, wie beispielsweise Fahrzeuggeschwindigkeit, Querbeschleunigung, Längsbeschleunigung, Reifen-Fahrbahnkontakt, etc.
Die resultierenden Ungenauigkeiten bei der Folgeregelung der Sollkrümmung, wel- che von der Trajektorienregelung berechnet wird, werden durch das Trajektoriepla- nungssystem 2 behoben, woraus sich eine erhöhte Gesamtsystemperformanz ergibt und die hohen Genauigkeitsanforderungen insbesondere bei autonom betriebenen oder nachgeführten Fahrzeugen erreicht werden.
FIG 3 zeigt den bestimmten augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG und den gegen- wärtigen Eigenlenkgradient KEG>tgt in Abhängigkeit von der Fahrzeuggeschwindigkeit. Dabei zeigt das erste obere Diagramm den augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG (act ssg immediate) im Vergleich zum gegenwärtigen Eigenlenkgradient KEG>tgt (act ssg estimated) über die Zeit.
Zudem zeigt das mittlere zweite Diagramm die ausgebildeten Eigenlenkabschnitt 4 über die Zeit, in welchen die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als der erste vorgege- bene Grenzwert ist und der Absolutwert des aktuellen Ist-Gierratewertes größer als der zweite vorgegebene Grenzwert als auch der Absolutwert der Lenkwinkelände- rung kleiner als der dritte vorgegebene Grenzwert für mindestens eine vorgegebene Zeitdauer ist.
Das untere dritte Diagramm zeigt die Fahrzeuggeschwindigkeit über die Zeit.
FIG 4 zeigt den bestimmten augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG und den gegen- wärtigen Eigenlenkgradient KEGitgt in Abhängigkeit von der Fahrzeuggeschwindigkeit und dem Ist-Gierratewert und dem Soll-Gierratewert. Dabei zeigt das erste obere Diagramm den augenblicklichen Eigenlenkgradient KEG (act ssg immediate) im Vergleich zum gegenwärtigen Eigenlenkgradient KEG,tgt (act ssg estimated) über die Zeit.
Ferner zeigt das mittlere zweite Diagramm die Ist-Gierratewerte (act yaw rate) und die Soll-Gierratewerte ( tgt yaw rate) über die Zeit. Durch den kontinuierlichen Ein- satz des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten KEG tgt ergibt sich hier eine resultie- rende Übereinstimmung der Soll-Gierratewerte ( act yaw rate) und Ist-Gierratewerte (tgt yaw rate) und damit der Soll- und Istkrümmung in quasi-stationären Fahrzustän- den.
Das untere dritte Diagramm zeigt die Fahrzeuggeschwindigkeit über die Zeit.
FIG 5 zeigt einen Überblick über das Trajektorieplanungssystem 2 und dessen Ver- fahren.
So sind in einem ersten Schritt in einer Speichereinheit 7 die einzustellenden Soll- krümmungen gespeichert. Auch wird ein jeweiliger aktueller Ist-Gierratewert erfasst und ein dazu korrespondierender aktueller Ist-Lenkwinkel erfasst.
Anschließend wird die Fahrzeuggeschwindigkeit und die Lenkwinkeländerung be- stimmt.
Zudem werden Eigenlenkabschnitte 4 bestimmt, in welchen die Fahrzeuggeschwin- digkeit größer als ein erster Grenzwert ist, der Absolutwert des aktuellen Ist-Gierrate- wertes größer als ein zweiter Grenzwert und der Absolutwert der Lenkwinkelände- rung kleiner als ein dritter Grenzwert für mindestens eine vorgegebene Zeitdauer ist.
Die in diesen Eigenlenkabschnitten 4 liegenden Ist-Gierratewerte und ein dazu kor- respondierender Ist-Lenkwinkel werden für die Bestimmung von augenblicklichen Ei- genlenkgradienten KEG herangezogen: mit ^Pmess gleich dem gemessenen Ist-Gierratewert, 8mess dem gemessenen Lenkwin- kel, und lv dem aktuellen Radstand.
Anschließend werden die augenblicklichen Eigenlenkgradienten KEG mit samt zumin- dest der Fahrzeuggeschwindigkeit und dem Reibwert /Straßenbeschaffenheit, Längs- beschleunigung, Querbeschleunigung, Reifen-Fahrbahnkontakt als Parameter in den Recursive Least Squares Schätzer 6 eingegeben, welcher basierend auf zumindest einiger vorheriger Ergebnisse den gegenwärtigen Eigenlenkgradienten KEGitgt schätzt.
Anhand des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten KEGitgt: wird ein Vorsteuerwinkel be- stimmt, welcher zur Krümmungsregelung in das Lenksystem 5 eingegeben wird, zur Bewerkstelligung der Kompensation einer Abweichung in der Übertragung von der Sollkrümmung auf die einzustellende Istkrümmung.
Bezugszeichenliste Fahrzeug Trajektorieplanungssystem Sensoreinrichtung Eigenlenkabschnitt Lenksystem Recursive Least Squares Schätzer Speichereinheit

Claims

Patentansprüche
1. Trajektorieplanungssystem (2) für ein Fahrzeug (1) umfassend eine Sensoreinrichtung (3) zum Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und einem jeweiligen aktuellen korrespondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung einer Ist- trajektorie, und eine Speichereinheit (7) in der eine Solltrajektorie mit entsprechenden Sollkrümmungen gespeichert ist, dadurch gekennzeichnet, dass das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, ausgewählte geeignete Ei- genlenkabschnitte (4) zu bestimmen und jeweils einen augenblicklichen Eigenlenk- gradienten ( KEG) anhand dem gemessenen Ist-Gierratewert und dem gemessenen Ist-Lenkwinkel, welche in den jeweils ausgewählten Eigenlenkabschnit (4), liegen, zu bestimmen, und wobei ein Parameterschätzer vorgesehen ist, welcher dazu ausge- bildet ist anhand eines jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( KEG ) als Eingabe rekursiv einen gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (KEG,tgt) zu schätzen.
2. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, den augenblicklichen Eigen- lenkgradienten (/QJG) durch nachfolgende Differenz zu bilden: wobei (Sfront.mess) der gemessene Lenkwinkel, (lv) der Radstand ist und (jpmess) der gemessene Ist-Gierratewert ist.
3. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, einen geeigneten Eigenlenkabschnitt (4) nur dann als ausgewählt zu betrachten, wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit größer als ein vorgegebener erster Grenzwert und der Absolutwert des Ist-Gierratewertes größer als ein vorgegebener zweiter Grenzwert ist und ein Absolutwert einer Lenkwinkeländerung kleiner als ein vorgege- bener dritter Grenzwert über eine vorgegebene Zeitdauer ist.
4. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterschätzer dazu ausgebildet ist, einen neuen gegenwärtigen Eigenlenk- gradienten (KEGitgt) nur dann zu bestimmen, wenn ein neuer augenblicklicher Eigen- lenkgradient ( KEG) vorliegt.
5. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterschätzer dazu ausgebildet ist, anhand des augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( KEG) und der aktuellen Fahrzeugparame- ter als Eingabe, den gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (KEGitgt) rekursiv zu schät- zen, wobei die Fahrzeugparameter zumindest die Fahrzeuggeschwindigkeit umfas- sen.
6. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterschätzer dazu ausgebildet ist, an- hand des augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( KEG) und der aktuellen Fahrzeug- parameter als auch der aktuellen Umgebungsdaten als Eingabe, den gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (KEG tgt) rekursiv zu schätzen, wobei die Fahrzeugparameter zumindest die Fahrzeuggeschwindigkeit umfassen.
7. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Umgebungsdaten zumindest die Straßenbeschaffenheit und/oder einen erfassten Reibwert umfassen.
8. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterschätzer als ein Recursive Least Squares Schätzer (6) ausgebildet ist.
9. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Recursive Least Squares Schätzer (6) einen Vergessensfaktor aufweist, zum Vergessen von Ergebnissen des Recursive Least Squares Schätzers (6) ab einem vorgegebenen Zeitpunkt.
10. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterschätzer zu bestimmende interne Para- meter zur Bestimmung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten als Aus- gabe aufweist, wobei der Parameterschätzer dazu ausgebildet ist, ab einem erzielten Genauigkeitswert der intern zu bestimmenden Parameter diese für die zukünftige Schätzung des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (KEG tgt) als Ausgabe heranzu- ziehen.
11. Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, anhand des gegenwärtigen Eigenlenkgradienten (KEGitgt) einen Vorsteuerwinkel (Sff) auszubilden, so dass die Sollkrümmung in die gewünschte Istkrümmung recht- zeitig überführbar ist.
12. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass das Trajektorieplanungssystem (2) dazu ausgebildet ist, den Vorsteuerwinkel (6ff) durch fyf = actan(/v Kcß.tpt) + KEG vGRKCRitgt zu bestimmen, wobei (5/jf) der Vorsteuerwinkel, /(v) der aktuelle Radstand, (yCR) die Fahrzeugge- schwindigkeit, (KEG tgt) der gegenwärtige Eigenlenkgradient und (KCRitgt ) die Soll- krümmung ist.
13. Trajektorieplanungssystem (2) nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeich- net, dass das Trajektorieplanungssystem (2) ein Lenksystem (5) mit Lenkparametern zur Einstellung eines Lenkwinkel aufweist, welches dazu ausgebildet ist, die Lenkpa- rameter anhand des Vorsteuerwinkels (8ff) kontinuierlich einzustellen.
14. Fahrzeug (1 ) mit einem Trajektorieplanungssystem (2) nach einem der vorherge- henden Ansprüche, wobei das Fahrzeug (1 ) eine Empfangseinheit aufweist zum Empfangen einer einzustellenden Solltrajektorie mit Sollkrümmungen an vorgegebe- nen Positionen durch ein oder mehrere vorausfahrende Fahrzeuge und/oder ein Trajektoriegenerierungssystem zum Generieren einer Solltrajektorie anhand zumin- dest von Navigationsdaten und Umgebungsdaten.
15. Verfahren zum Betreiben eines Trajektorieplanungssystems (2) für ein Fahrzeug
(1 ) umfassend der Schritte:
- Messen eines aktuellen Ist-Lenkwinkels und einem jeweiligen aktuellen kor- respondierenden Ist-Gierratewert einer Istkrümmung einer Isttrajektorie,
- Bereitstellen einer Solltrajektorie mit entsprechenden Sollkrümmungen,
- Bestimmen von ausgewählten geeigneten Eigenlenkabschnitten (4) durch das Trajektorieplanungssystem (2),
- Bestimmen eines jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( KEG) an- hand des gemessenen Ist-Gierratewertes und dem gemessenen Ist-Lenkwin- kel, welche in einem jeweils ausgewählten geeigneten Eigenlenkabschnitt (4) liegen,
- Eingabe der jeweiligen augenblicklichen Eigenlenkgradienten ( KEG) in einen Parameterschätzer und rekursives Schätzen eines gegenwärtigen Eigenlenk- gradienten (KEGitgt) anhand des Parameterschätzers.
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