CN110908284A - 一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** - Google Patents

一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种自动驾驶卡车的横向控制方法，包括如下的步骤：S100：接收输入的参考轨迹，找到距离卡车最近的轨迹点并计算出跟踪误差；S200：将跟踪误差作为线性二次型调节器的状态变量输入到LQR闭环反馈控制器，获得线性二次型调节器控制器输出；将参考轨迹输入到模型参考自适应控制器，获得模型参考自适应控制器输出；S300：结合线性二次型调节器控制器输出和模型参考自适应控制器输出，获得方向盘指令，发送给卡车的线控***；S400：循环步骤S100‑S300，使得卡车的输出跟期望的输出一致。本发明还提供了一种自动驾驶卡车的横向控制***。本发明通过LQR+MRAC，可以极大的提高控制算法的鲁棒性，使得卡车在不同载重下和特殊工况下依然具有很好的稳定性。

Description

一种自动驾驶卡车的横向控制方法及***
技术领域
本发明属于机动车自动驾驶领域，尤其是一种自动驾驶卡车的横向控制方法及***。
背景技术
现有的卡车结构示意图如图4所示，卡车通常分为牵引车①和挂车②两部分，其中，③为牵引车①的质点(车后轮轴中心)，④为挂车②的质点(挂车后轮轴中心)。通常，车满载的重量是普通轿车的20-25倍，卡车长度是普通轿车的4-5倍，卡车结构非统一的整体(包含牵引车和挂车)，所以，在道路行驶过程中，卡车对车辆自身的控制较轿车相比更为复杂且要求更高。
卡车在车道内行驶，除了需要将牵引车①保持在车道内外，还需要将挂车②保持在车道内。由于卡车空载、半载、满载重量不同，行驶速度不同，如果在行驶过程中驾驶操作不当，如，对方向盘转角、转向角速度控制不当，将会出现卡车在直线车道行驶过程中的甩挂现象(图5)、过弯行驶过程中的刮碰现象(图6)。
在卡车的高级自动驾驶中，需要在提供车道保持等正常工况下的良好横向稳定性能的同时，横向紧急避障等特殊工况下的安全性也极为重要，紧急避障引起卡车的侧翻以及甩尾，引起的死亡率非常高。即使经验丰富的卡车驾驶员，也很难及时进行有效的控制，因而在特殊工况下的卡车的稳定控制显得极为重要。传统的横向控制大多采用前馈+预瞄方法或者PID进行经验调参进行控制，不考虑或者不完全考虑车辆动力学对控制性能带来的影响，尤其是后挂和载重的大幅度变化对车辆稳定性带来很大的影响，控制***的鲁棒性不够健壮，紧急避障的时候很难保证车辆的稳定控制。
基于此，特提出本发明。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明的目的是提供一种自动驾驶卡车的横向控制方法，是一种基于上游轨迹的横向稳定跟踪算法，既可以在不同载重下具备良好的车道保持功能，也可以在紧急避障时提升控制的稳定性，降低侧翻等重大交通事故的风险。
本发明的技术方案为：一种自动驾驶卡车的横向控制方法，包括如下的步骤：
S100：接收输入的参考轨迹，找到距离卡车最近的轨迹点并计算出跟踪误差；
S200：将跟踪误差作为线性二次型调节器的状态变量输入到LQR闭环反馈控制器，获得线性二次型调节器控制器输出；将参考轨迹输入到模型参考自适应控制器，获得模型参考自适应控制器输出；
S300：结合线性二次型调节器控制器输出和模型参考自适应控制器输出，获得方向盘指令，发送给卡车的线控***；
S400：循环步骤S100-S300，使得卡车的输出跟期望的输出一致。
进一步地，在所述步骤S100之前，还包括步骤S000：初始化，载入动力学模型，载入线性二次型调节器的权重矩阵，载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数。
进一步地，在所述步骤S200中，还包括将参考轨迹输入到前馈补偿器、获得前馈补偿输出的步骤；相应地在所述S300中，还包括结合线性二次型调节器控制器输出、模型参考自适应控制器输出和前馈补偿输出，获得方向盘指令的步骤。
进一步地，在步骤S300中，在自适应控制器中具有死区修正模块，避免自适应控制算法漂移和发散的风险。
进一步地，在步骤S300中，方向盘指令发给卡车的线控***前，对方向盘指令做滤波和限幅处理。
本发明还提供了一种自动驾驶卡车的横向控制***，其包括如下的控制模块：
初始化模块，用于载入线性化的车辆动力学模型、载入线性二次型调节器的权重矩阵、载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数；
线性二次型调节器，用于执行线性二次型控制算法，根据设置的性能指标，计算出使性能指标最优的控制输出；
模型参考自适应控制模块，包含参考模型和自适应律，将参考轨迹作为参考模型的输入计算期望的状态输出，并将其与卡车实际的状态变量的偏差量，通过自适应律在线反馈校正；
前馈补偿模块，用于执行前馈补偿算法，会根据输入量的大小，结合提前测量录制的前馈补偿表，直接查找对应的输出控制量(根据动力学特性在线计算前馈补偿量)。
进一步地，所述线性二次型调节器包括LQR闭环反馈控制器。
本发明的优点在于：1.通过LQR(linear quadratic regulation)+MRAC(Modelreference adaptive control)可以极大的提高控制算法的鲁棒性，使得卡车在不同载重下和特殊工况下依然具有很好的稳定性，提高鲁棒性同时也简化了算法设计的流程(对应前面，不需要频繁对不同车型进行设计)，提高了设计效率。
2.通过MRAC可以加强横向控制的一致性，在不同的工况下，给车辆相同的指令，经过横向控制***后，车辆能保持运行状态相似，提高了乘坐的舒适性。
附图说明
图1是本发明一种自动驾驶卡车的横向控制方法的原理图。
图2本发明一种自动驾驶卡车的横向控制方法一个实施例的流程图。
图3本发明一种自动驾驶卡车的横向控制***的结构示意图。
图4是现有技术的卡车结构示意图。
图5是现有技术的卡车在直线车道行驶过程中的甩挂现象示意图。
图6是现有技术的卡车在过弯行驶过程中的刮碰现象示意图。
具体实施方式
以下参照附图1-3，对本发明一种自动驾驶卡车的横向控制方法及***做进一步地说明。
如图1所示，为本发明的一种自动驾驶卡车的横向控制方法的原理图，这种横向控制方法主要分为并行的两部分：1.在接收到上游输入的参考轨迹后，找到距离卡车最近的轨迹点并计算出跟踪误差，然后将跟踪误差作为线性二次型调节器的状态变量来设计LQR闭环反馈控制器，保证设计***具有例如60°的相位裕度和例如12db的幅值裕度，足以保证在误差不大时***的稳定性；2.根据LQR的设计指标确定模型参考自适应的参考模型，然后将参考轨迹作为参考模型的输入计算期望的状态输出，并将其与卡车实际的状态变量的偏差量，通过自适应律在线反馈校正，使得卡车的输出跟期望的输出一致。
当横向轨迹变化比较大时，通过增加前馈提前补偿轨迹的变化，提高***的快速性。
为了修正自适应算法容易震荡的缺点，在自适应律中增加了死区修正，避免自适应控制算法漂移和发散的风险。
具体的，本发明的一种自动驾驶卡车的横向控制方法，包括如下的步骤：
S100：接收输入的参考轨迹，找到距离卡车最近的轨迹点并计算出跟踪误差；
S200：将跟踪误差作为线性二次型调节器的状态变量输入到LQR闭环反馈控制器，获得线性二次型调节器控制器输出；将参考轨迹输入到模型参考自适应控制器，获得模型参考自适应控制器输出；
S300：结合线性二次型调节器控制器输出和模型参考自适应控制器输出，获得方向盘指令，发送给卡车的线控***；
S400：循环步骤S100-S300，使得卡车的输出跟期望的输出一致。
在执行步骤S100之前，还包括执行步骤S000：初始化。载入动力学模型，载入线性二次型调节器的权重矩阵，载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数。
为了修正自适应算法容易震荡的缺点，在自适应律中增加了死区修正操作。在步骤S300中，在自适应控制器中设置有死区修正模块，避免自适应控制算法漂移和发散的风险。
本发明的一种自动驾驶卡车的横向控制方法，采用了三个算法来一起计算控制量，这三个算法分别是前馈补偿算法、线性二次型算法和模型参考自适应算法，分别说明如下。
1)前馈补偿算法
前馈补偿算法由前馈补偿模块实现，前馈补偿模块会根据输入量的大小，结合提前测量录制的前馈补偿表，直接查找对应的输出控制量(根据动力学特性在线计算前馈输入量)，这里主要是卡车方向盘的传动比。
2)线性二次型算法
线性二次型算法由线性二次型控制器来实现，线性二次型控制(linearquadratic regulation，LQR)是最优控制的一种，根据设置的性能指标，计算出使性能指标最优的控制输出。
控制律ub＝Kx,K＝-R-1BTP，
其中，B为建模的***的输入矩阵；R为控制分量权值矩阵；P通过求解PA+ATP+Q-PBR-1BTP+Q＝0(Riccati方程)获得，其中，A为建模的***状态矩阵，Q为状态变量的权值矩阵，Q为任意正定矩阵。
3)模型参考自适应算法
模型参考自适应算法由模型参考自适应模块实现，该模型参考自适应模块包含参考模型和自适应律。
3.1参考模型
参考模型的选取和选取建模的参数以及期望的***性能有关，参考模型的状态方程需要满足Aref＝A-BKx T,Cref＝C-DKx T，其中，A为建模的***状态矩阵，B为建模的***输入矩阵，C为建模的***输出矩阵，D为建模的***直接传递矩阵，Kx T为线性二次型调节器中的反馈矩阵。
3.2自适应律
自适应律会根据参考模型的输出和实际***的输出的误差，产生控制分量，使***的输出和参考模型的输出趋于一致。
这是一个自适应律的参考公式：ud＝Ku Tub,Ku＝g∫ubemPB，其中，em为***输出和参考输出误差值，g是自适应速度，表示***跟随参考***的速度，ub是线性二次型调节器输出的控制分量，P为***稳定分量，根据Aref TP+PAref＝-Q求解后的正定对称解，B为车辆建模时的输入矩阵。
本发明的一种自动驾驶卡车的横向控制方法，不但利用线性二次调节器(LQR)和精准度比较高的卡车动力学模型进行闭环反馈控制，使得卡车在正常行驶时的控制性能达到设计要求，而且利用多输入多输出(MIMO)模型参考自适应(MRAC)，通过根据期望的指标要求设计参考模型和自适应控制律，进一步加强在存在路面干扰、载重变化以及未建模的不确定性的干扰时、依旧能够达到参考模型设计的指标性能要求，使得卡车的横向控制在较大的干扰存在时，在保证***鲁棒性的同时，还能够保持***响应的一致性。
实施例1
如图2所示，为本发明一种自动驾驶卡车的横向控制方法一个实施例的流程图，具体的，包括如下的步骤：
步骤S000：***初始化。载入线性化的车辆动力学模型，载入线性二次型调节器的权重矩阵，载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数等控制算法模型。
以状态方程的形式建立车辆的动力学模型如下：
Figure BDA0002306098630000101
其中的参数都为卡车参数并且可以测量与计算。
线性二次型调节器权重矩阵都为对角阵，形式如下：
Figure BDA0002306098630000102
Figure BDA0002306098630000103
这里用状态方程来表示参考模型，将模型关于车道横向位置和车辆横摆角解耦成两个分离的子***，其中wy为车道横向位置***的自然频率，Kxy为车道横向位置***的阻尼系数，wy为车辆横摆角***的自然频率，Kxy为车辆横摆角位置***的阻尼系数。
步骤S100：接收并处理输入的参考轨迹，找到距离卡车最近的轨迹点并计算，计算跟踪误差，这里跟踪误差作为误差状态变量e，即
e＝r-y,em＝xref-y，其中，r为输入轨迹，y为输出轨迹，em为***输出轨迹和参考模型输出的误差值，xref为参考模型的输出轨迹。
步骤S200：根据卡车的线性化模型，计算线性二次型调节器控制律以及模型参考自适应控制律，并对自适应律的输出做死区修正；将跟踪误差e作为线性二次型调节器的状态变量输入到LQR闭环反馈控制器，获得线性二次型调节器控制器输出；将参考轨迹输入到模型参考自适应控制器，获得模型参考自适应控制器输出。
线性二次型调节器控制器输出：ub＝Kx,K＝-R-1BTP，
模型参考自适应控制器输出：ud＝Ku Tub,Ku＝g∫ubemPB。
步骤S300：结合线性二次型调节器控制器输出、模型参考自适应控制器输出和前馈补偿表的输出，获得方向盘指令，将输出方向盘指令做滤波和限幅处理，然后将方向盘指令以固定频率发送给卡车线控。
步骤S400：循环步骤S100-S300，使得卡车的输出跟期望的输出一致。
本发明还提供了一种实施上述自动驾驶卡车的横向控制方法的***，如图3所示。
本发明所采用的算法具有很强的冗余容错能力，当卡车动力学与设计建模的参数接近时，LQR反馈校正就可以使得卡车的输出跟期望一致，此时，LQR即可保证***具有良好的性能，MRAC参考模型的期望输出跟卡车的反馈状态误差很小，自适应律几乎不起作用。当路面存在干扰、加挂或加载重后，导致卡车的动力学变化很大时，LQR由于模型变化较大，控制品质下降，此情况下实际输出跟参考模型的期望输出误差较大，这时MRAC的自适应律反馈校正会进一步在线调整误差大小，使得卡车的响应逼近参考输入，提高鲁棒性的同时也进一步保证了卡车横向控制性能的一致性。当横向轨迹变化比较大时，通过增加前馈提前补偿轨迹的变化，提高***的快速性。
上述实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，包括如下的步骤：
S100：接收输入的参考轨迹，找到距离卡车最近的轨迹点并计算出跟踪误差；
S200：将跟踪误差作为线性二次型调节器的状态变量输入到LQR闭环反馈控制器，获得线性二次型调节器控制器输出；将参考轨迹输入到模型参考自适应控制器，获得模型参考自适应控制器输出；
S300：结合线性二次型调节器控制器输出和模型参考自适应控制器输出，获得方向盘指令，发送给卡车的线控***；
S400：循环步骤S100-S300，使得卡车的输出跟期望的输出一致。
2.如权利要求1所述的自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，在所述步骤S100之前，还包括步骤S000：初始化，载入动力学模型，载入线性二次型调节器的权重矩阵，载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数。
3.如权利要求1所述的自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，在所述步骤S200中，还包括将参考轨迹输入到前馈补偿器、获得前馈补偿输出的步骤；相应地在所述S300中，还包括结合线性二次型调节器控制器输出、模型参考自适应控制器输出和前馈补偿输出，获得方向盘指令的步骤。
4.如权利要求1-3任一所述的自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，在步骤S300中，在自适应控制器中具有死区修正模块进行死区修正，避免自适应控制算法漂移和发散的风险。
5.如权利要求1-3任一所述的自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，在步骤S300中，方向盘指令发给卡车的线控***前，对方向盘指令做滤波和限幅处理。
6.如权利要求4所述的自动驾驶卡车的横向控制方法，其特征在于，在步骤S300中，方向盘指令发给卡车的线控***前，对方向盘指令做滤波和限幅处理。
7.一种自动驾驶卡车的横向控制***，其特征在于，包括如下的控制模块：
初始化模块，用于载入线性化的车辆动力学模型、载入线性二次型调节器的权重矩阵、载入模型参考自适应的参考模型和自适应参数；
线性二次型调节器，用于执行线性二次型控制算法，根据设置的性能指标，计算出使性能指标最优的控制输出；
模型参考自适应控制模块，包含参考模型和自适应律，将参考轨迹作为参考模型的输入计算期望的状态输出，并将其与卡车实际的状态变量的偏差量，通过自适应律在线反馈校正；
前馈补偿模块，用于执行前馈补偿算法，会根据输入量的大小，结合提前测量录制的前馈补偿表，直接查找对应的输出控制量。
8.如权利要求7所述的自动驾驶卡车的横向控制***，其特征在于，所述线性二次型调节器包括LQR闭环反馈控制器。
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