JP2015001906A - 自律走行車両、車両の自律走行システム及び自律走行車両の制御方法 - Google Patents

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【課題】経路追従型の自動制御による走行をする自律走行車両において、経路に対する追従精度及び応答性の良さと、外乱に対するロバスト性を両立させること。
【解決手段】あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるコントローラと、前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステアリングアクチュエータと、を有する自律走行車両。
【選択図】図1

Description

本発明は、自律走行車両、車両の自律走行システム及び自律走行車両の制御方法に関する。
省力化・省人化や、人体にとって過酷な環境下での作業を可能とするべく、無人にて自律的に走行する車両が研究されている。車両を自律走行させるための考え方には種々のものがあるが、代表的なものとして、あらかじめ設定した経路を追従するように車両を自動運転させるものが挙げられる。このような経路追従型の自動制御では、経路に対する追従精度を高めるとともに、路面の凹凸や傾斜といった外乱に対するロバスト性を備えることが必要である。
非特許文献1には、経路追従型の自動制御に対し、H∞制御を適用することにより、農作業車両を高速かつ、ロバストに目標経路に追従させる技術が開示されている。
加藤彰一,外5名,"UGVのH∞制御によるロバストな経路追従",学術講演会前刷集、公益社団法人自動車技術会,2012年5月
一般に、H∞制御理論に基づく制御器の設計では、想定される最大のモデル化誤差或いは外乱に対して制御系が漸近安定となるように補償器が選択されるため、その追従性能は保守的なものとなる。そのため、経路に対する追従精度や応答性の点では、実用性に照らし、必ずしも満足のできる制御器が得られるとは限らない。かといって、追従性能を向上させようにもモデル化誤差の低減は一般に困難であるし、外乱の大きさを小さく見積もると、制御の安定性が損なわれる。
本発明はかかる観点に鑑みてなされたものであって、その目的は、経路追従型の自動制御による走行をする自律走行車両において、経路に対する追従精度及び応答性の良さと、外乱に対するロバスト性を両立させることである。
本出願において開示される発明は種々の側面を有しており、それら側面の代表的なものの概要は以下のとおりである。
(1)あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるコントローラと、前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステアリングアクチュエータと、を有する自律走行車両。
(2)(1)において、前記車両状態量が車両速度、姿勢、旋回速度の少なくともいずれかである自律走行車両。
(3)(1)又は(2)において、前記コントローラは、車両のロール角に基いて制御入力に対し補正をする自律走行車両。
(4)(1)乃至(3)のいずれかにおいて、前記コントローラは、前記目標位置と前記現在位置との偏差に積分項による補正をする自律走行車両。
(5)(4)において、前記コントローラは、車両の横方向についての前記目標位置と前記現在位置との偏差に対して前記積分項による補正をする自律走行車両。
(6)あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるコントローラと、前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステアリングアクチュエータを備えた車両と、を有する車両の自律走行システム。
(7)あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるステップと、前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステップと、を有する自律走行車両の制御方法。
上記本発明によれば、経路追従型の自動制御による走行をする自律走行車両において、経路に対する追従精度及び応答性の良さと、外乱に対するロバスト性を両立させることができる。
本発明の一実施形態に係る自律走行車両の外観図である。 自律走行車両の構成を示す模式図である。 等価二輪モデルを示す図である。 自律走行車両と参照車両との関係を示す図である。 補償器K(s)による閉ループが付加された一般化プラントG(s,θ)を示す図である。 積分項及び重力補正入力が付加された一般化プラントG(s,θ)を示す図である。
以下に、本発明の一実施形態を図面を参照しつつ説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る自律走行車両1の外観図である。本発明における自律走行車両とは、自動運転として、あらかじめ設定した経路を追従する自律走行を行う車両を指している。したがって、自律走行車両1がそれ以外の走行時、例えば自動運転の状態にない場合の有人/無人運転の別は問わない。また、図1に示した自律走行車両1は4輪自動車であるが、装輪数は3輪であっても、4輪であっても、或いは6輪以上の多装輪であっても、無限軌道車であってもよい。さらに、以降説明する本実施形態における自律走行車両1の制御は不整地走行に特に適したものであるため、自律走行車両1は不整地走行に適したATV(All Terrain Vehicle)を改修したものとして示しているが、自律走行車両1が舗装面等の整地を走行しても差し支えない。
本実施形態では、自律走行車両1は、果樹園等の農園を走行しつつ、果樹等の作物に対して農薬等の薬液を散布する農業用車両として示されており、車両本体2の後部に農薬散布用のスプレーノズル3が装備されている。しかしながら、これは単に自律走行車両1の実用上の役割の一例を示すものであり、自律走行車両1は農業用車両に限定されない。車両本体2は、作業者による有人運転と、後述するコントローラ5による無人運転の両方が可能であり、作業者による操作または指示により有人/無人運転が切り替えられる。
車両本体2には、さらに、外部機器との無線通信を行うためのアンテナ4が設けられている。なお、本実施形態では、コントローラ5は車両本体2に搭載されているものとして以降の説明を行うが、コントローラ5を車両本体2の外部に設置し、アンテナ4を介した無線通信により車両本体2の制御を行うものとしてもよい。かかる場合には、コントローラ5と、車両本体2を含む車両の制御システムとして本発明が把握され得ることとなる。
図2は、自律走行車両1の構成を示す模式図である。自律走行車両1の車両本体2は、前輪である操舵輪21と、操舵輪21の操舵角を変更するためのステアリングアクチュエータ22、後輪である駆動輪23に回転駆動力を与えるドライビングモータ24を情報処理装置であるコントローラ5により電子的に制御するようになっている。なお、ここではドライビングモータ24は電気モータであり、車両本体2は電動車両であるが、原動機の形式に限定はなく、ガソリンエンジン、ディーゼルエンジン等の適宜の内燃機関を用いてもよく、さらに内燃機関と電気モータとのいわゆるハイブリッドとしてもよい。
操作部25は、自律走行車両1を有人運転する際の各種操作用部材であり、具体的には、ハンドルや、アクセル/ブレーキ等のペダル、各種スイッチ類である。本実施形態では、自律走行車両1は、搭乗員による有人運転を行う場合には、この操作部25に入力された操作量がコントローラ5に伝えられ、その操作量に応じてステアリングアクチュエータ22やドライビングモータ24が駆動されるようになっている。これに対し、自律走行車両1が無人運転となっている場合には、操作部25からの入力は自律走行車両1の走行には反映されない。自律走行車両1の有人運転/無人運転の切り替えは、この操作部25に設けられた適宜のスイッチ、例えば、キースイッチのポジションを変更することにより行われてよい。
インタフェース26は、コントローラ5に対し、自律走行車両1を無人運転する際に必要となる各種情報を入力するためのマンマシンインタフェースである。このインタフェース26の形式は特に限定されず、どのようなものであってもよい。例えば、無線又は有線により通信可能に接続された任意のコンピュータ又はティーチングペンダント等の操作ボックスをインタフェース26として用いてよい。あるいは、自律走行車両1の適宜の場所、例えば運転席にタッチパネル式ディスプレイ等の入力デバイスを設け、かかる入力デバイスをインタフェース26としてもよい。いずれにせよ、オペレータは、インタフェース26を用いて、自律走行車両1を自動走行させる際に必要となるパラメータや走行経路等必要な情報をコントローラ5に入力する。無線による通信を行う場合には、このインタフェース26は図1に示すアンテナ4を用いるものであってよい。
記憶部27は、情報記憶であり、好ましくは不揮発性のメモリである。そして、記憶部27には、自律走行車両1が自律走行を行う際に必要となるパラメータや走行経路等の情報が記憶される。コントローラ5は、自律走行車両1の無人運転の際には、必要なパラメータや走行経路を適宜記憶部27より参照しつつ自律走行車両1を制御する。
さらに、自律走行車両1には位置・方位センサ28が設けられており、車両本体2の現在位置及び現在方向がコントローラ5に入力されるようになっている。位置・方位センサ28の形式は特に限定されないが、一例として、本実施形態では、位置センサにGPS(汎地球測位システム)レシーバを、方位センサに磁気コンパスを用いている。もちろん、位置センサとして、GPSに換えて或いは加えてINS(慣性航法システム)や電波又は超音波を用いたLPS(局所測位システム)を用いてもよいし、現在方位を位置センサの出力から求めるものとしてもよい。
続いて、コントローラ5が実行する自律走行車両1の制御の詳細を以下に説明する。なお、以降の本文中では時間微分をプライム記号(’)により表記し(ラグランジュの記法)、また本文中に挿入される数式中では時間微分をドット記号(・)により表記しており(ニュートンの記法)、表記が必ずしも一致しないが、これは明細書の電子出願にあたって使用できるフォントに制限があるためであり、両者が指し示す内容に差異はない。
まず、自律走行車両1の物理モデルとして、図3に示す等価二輪モデルを採用する。透過二輪モデルとは、一定速度で走行する車両の水平面内の運動を考え、前後の左右輪が等価的に車両の前後輪軸と車軸との交点にそれぞれ集中している車両の運動を考えたものである。ここで、それぞれの変数が示す意味は次の通りである。
l :ホイールベース
,l:前輪軸又は後輪軸と車両重心までの距離
r :ヨー角速度
,F:前輪軸又は後輪軸に作用する横力
J :慣性ヨーモーメント
,K:前輪軸又は後輪軸におけるコーナリング力
M :車両質量
v :車両速度
α :ヨー角
β :車両重心における滑り角
β,β:前輪又は後輪における滑り角
δ :操舵角(前輪のもの)
このとき、図3より車両の運動方程式は次の通りとなる。
Figure 2015001906
また、タイヤに働く横力は滑り角が小さい場合には滑り角に比例することから次の通りとなる。
Figure 2015001906
よって、ヨー角速度rと滑り角βの関係式は次の通りとなる。
Figure 2015001906
ここで、
Figure 2015001906
である。
また、自律走行車両1が走行経路に追従するための制御として、図4に示すように走行経路上の仮想的な参照車両6に追従する制御を行う。このとき、参照車両6の位置を目標位置、参照車両の向きを目標方向と呼ぶこととする。目標位置及び目標方向は、あらかじめ定めた速度プロファイルにしたがって参照車両6を走行経路上で仮想的に走行させることにより得てもよいが、本実施形態では、参照車両6は実車両である自律走行車両1の速度に合わせて常に並走しているものと仮定している。すなわち、目標位置は現在位置から走行経路に最短となる垂線を下ろした際の交点であり、目標方向は目標位置における走行経路の接線方向である。
このとき、添え字rを参照車両6における各種変数を示すものとすると、参照車両6の状態方程式は等価二輪モデルを適用すると次の通りとなる。
Figure 2015001906
また、参照車両6から見た自律走行車両1の前後偏差、横偏差及び廻頭角をe,e及びeとすると、
Figure 2015001906
が得られる。この時間微分は、
Figure 2015001906
である。ただし、
Figure 2015001906
ここで、参照車両6は自律走行車両1に並走している(e=0、e’=0)ことから、線形近似を行うと結局
Figure 2015001906
を得る。以上より、状態方程式として、
Figure 2015001906
が求められる。このとき、定常状態の条件としてβ’=0およびβ’=0とし、状態量としてr−rを考慮して状態方程式を書き換えると、最終的に
Figure 2015001906
を得る。ただし、
Figure 2015001906
とする。
以上求めた状態方程式により示される系に適切な補償器を加え、ゲインスケジュールドH∞制御による制御を行うことを考える。図5は、補償器K(s)による閉ループが付加された一般化プラントG(s,θ)を示す図である。ここで、それぞれの変数が示す意味は次の通りである。
w :外乱
u :制御入力
z :制御量
y :観測量
θ :スケジューリングパラメータ
このとき、プラントP(s)の状態量は次のようになる。
Figure 2015001906
また、制御量は次のように選択する。
Figure 2015001906
このとき、一般化プラントの状態方程式は以下の通りとなる。
Figure 2015001906
ここで、可変パラメータの値域は規定されているものとし、
Figure 2015001906
とする。また、W(s,θ)は周波数依存の重みであり、周波数応答を成形するためのものである。
ここで、一般化プラントに対し次の仮定:
(1)B,C,D12,D21はθに依存しない
(2)他の係数行列は次の式に示すポリトープ型LPV(線形パラメータ可変)モデルで表される。ただし、ξを補完係数とする。
Figure 2015001906
これに対し、一般化プラントと同じ次数のポリトープ型LPVモデルを補償器として次式のように与える。
Figure 2015001906
このとき、閉ループ系Φ(s,θ)の状態方程式は次のように表される。
Figure 2015001906
さらに、閉ループ系Φ(s,θ)は以下のようなポリトープ型LPVモデル
Figure 2015001906
で表すことができる。閉ループ系Φ(s,θ)がLPVモデルであるため、有界実補題より次の条件は等価となる。
1.Aは安定で
Figure 2015001906
が成り立つ。
2.次の条件を満たす正定行列Pが存在する。
Figure 2015001906
この不等式には行列PとAcl、Bclの積が含まれるため、線形でない。そこで、合同変換によりこの不等式を線形化すると、次のLMI(線形行列不等式)が得られる。
Figure 2015001906
ここで、i=1,・・・,nとし、各LMI毎に定義される未知変数として、
Figure 2015001906
とする。このとき、X>0、Y>0は全てのLMI条件式において共通の変数であり、時間に依存しないものと仮定すると上述のLMIより未知変数を求めることができる。これにより、補償器のポリトープ型LPVモデルにおける各係数行列を次の式より計算することができ、これによりゲインスケジュールドH∞制御器が設計されることになる。
Figure 2015001906
ここで、スケジューリングパラメータθに何を用いるかが問題となるが、これに対しては想定される走行経路において、操舵角を制御する上で外乱が増大すると考えられる条件を直接的または間接的に示す自律走行車両1の状態を示す量(車両状態量)を選択するとよい。車両状態量としては、車両速度、姿勢、旋回速度等を挙げることができる。すなわち、例えば車両速度に関して言えば、車両速度が増大すると路面の凹凸やスリップ等による外乱が増大すると考えられる。そのような条件のときにゲインを下げ、そうでない場合はゲインを上げるような制御をすれば、外乱の影響を抑えつつ、走行経路に対する追従性を確保出来るものと考えられる。姿勢、旋回速度についても同様である。
ここではまず、スケジューリングパラメータとして車両速度を用いた場合を説明する。上述のプラントの状態方程式では車両速度vの逆数が含まれるため、スケジューリングパラメータθとして、
Figure 2015001906
とする。なお、ここでの車両速度vは、自律走行車両1の現在速度をそのまま用いてもよいが、過去の一定期間の車両速度の平均値を用いるようにすることが望ましい。本実施形態では、過去1秒間の車両速度の平均値を車両速度vとして用いている。
このとき、一般化プラントは次の式で表される。
Figure 2015001906
また、各係数行列は次の通りである。
Figure 2015001906
ここで、A(θ)は補完係数ξを用いて、
Figure 2015001906
と表すことができる。
続いて、スケジューリングパラメータとして姿勢を用いた場合を説明する。ここでの姿勢は、自律走行車両1のピッチ角及びロール角である。なお、ピッチ角及びロール角は、自律走行車両1に姿勢センサを設けるか、INSの出力をとることにより知ることができる。このとき、スケジューリングパラメータθは例えば、次のようにする。
Figure 2015001906
なお、ここでθ、θとしてそれぞれ自律走行車両1の現在のピッチ角及びロール角をそのまま用いてもよいが、過去の一定期間のピッチ角及びロール角の平均値を用いるようにすることが望ましい。本実施形態では、過去1秒間のピッチ角及びロール角の平均値をそれぞれピッチ角θ、ロール角θとして用いている。また、θpmin、θrminは共に0、θpmax、θrmaxはそれぞれ想定されるピッチ角、ロール角の絶対値の最大値とする。
このときの重み関数は次の通りである。
Figure 2015001906
また、重みW(s,θ)の状態方程式は、
Figure 2015001906
ここで、係数行列及び補完係数は、
Figure 2015001906
である。
一般化プラントは、
Figure 2015001906
また、各係数行列は次の通りである。
Figure 2015001906
以上により、自律走行車両1におけるゲインスケジュールドH∞制御器が設計できるのであるが、自律走行車両1が傾斜面に存在し、重力により常に横方向の力を受けている場合にはいわゆる定常偏差が生じる場合がある。そこで、そのような定常偏差を減少させる方法として、積分補正を行う方法と、重力に対する補正項を導入する方法を用いる。
まず、積分補正を行う方法について説明する。この方法は、図5で示したブロック図の制御量をより細かく分解し、横偏差eに対し積分項を導入することによりなされる。具体的には、図6で示すとおりの位置に積分項を導入するとよい。
次に、重力に対する補正項を導入する方法について説明する。自律走行車両1が傾斜面に存在することにより、その車両重心点に横力Fy0が作用するものとする。そして、この横力Fy0による影響を除去するための重力補正入力δが加えられたものとすると、自律走行車両1の等価二輪モデルの運動方程式より、
Figure 2015001906
が得られ、これより、
Figure 2015001906
が得られる。
したがって、必要とされる重力補正入力δ
Figure 2015001906
である。ここで、
Figure 2015001906
であるから、重力補正入力δは、自律走行車両1のロール角θに基いて求められることになる。なお、ここでθとして自律走行車両1の現在のロール角をそのまま用いてもよいが、過去の一定期間のロール角の平均値を用いるようにすることが望ましい。本実施形態では、過去5秒間のロール角の平均値をロール角θとして用いている。求められた重力補正入力δは、図6に示す位置に入力される。
なお、本実施形態では、積分項による補正と重力補正入力による補正の両方を行っているが、これは、いずれか片方としても差し支えない。
1 自律走行車両、2 車両本体、3 スプレーノズル、4 アンテナ、5 コントローラ、6 参照車両、21 操舵輪、22 ステアリングアクチュエータ、23 駆動輪、24 ドライビングモータ、25 操作部、26 インタフェース、27 記憶部、28 位置・方位センサ。

Claims (7)

  1. あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるコントローラと、
    前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステアリングアクチュエータと、
    を有する自律走行車両。
  2. 前記車両状態量が車両速度、姿勢、旋回速度の少なくともいずれかである請求項1に記載の自律走行車両。
  3. 前記コントローラは、車両のロール角に基いて制御入力に対し補正をする請求項1又は2に記載の自律走行車両。
  4. 前記コントローラは、前記目標位置と前記現在位置との偏差に積分項による補正をする請求項1乃至3のいずれかに記載の自律走行車両。
  5. 前記コントローラは、車両の横方向についての前記目標位置と前記現在位置との偏差に対して前記積分項による補正をする請求項4に記載の自律走行車両。
  6. あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるコントローラと、
    前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステアリングアクチュエータを備えた車両と、
    を有する車両の自律走行システム。
  7. あらかじめ定められた経路上の車両の目標位置及び目標方向と、車両の現在位置及び現在方向に基いて、車両状態量をスケジューリングパラメータとして用いたゲインスケジュールドH∞制御により操舵角目標値を求めるステップと、
    前記操舵角目標値に基いて操舵輪を操舵するステップと、
    を有する自律走行車両の制御方法。
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