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 PDFInfo
- Publication number
- CN110908284A CN110908284A CN201911240558.6A CN201911240558A CN110908284A CN 110908284 A CN110908284 A CN 110908284A CN 201911240558 A CN201911240558 A CN 201911240558A CN 110908284 A CN110908284 A CN 110908284A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- output
- truck
- model
- adaptive
- controller
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
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
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:
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:
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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911240558.6A CN110908284A (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911240558.6A CN110908284A (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110908284A true CN110908284A (zh) | 2020-03-24 |
Family
ID=69823069
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911240558.6A Pending CN110908284A (zh) | 2019-12-06 | 2019-12-06 | 一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110908284A (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111638712A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-08 | 三一专用汽车有限责任公司 | 自动驾驶车辆横向运动控制方法、装置和自动驾驶车辆 |
CN111731382A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-02 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆横向控制方法、***、车辆及存储介质 |
CN112622895A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 威伯科汽车控制***(中国)有限公司 | 一种应用于自动驾驶的轨迹控制的预估控制方法 |
WO2021109554A1 (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-10 | Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. | Longitudinal control system and method for autonomous vehicle based on feed forward control |
CN112947474A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种自动驾驶车辆横向控制参数调节方法及装置 |
CN113183957A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-30 | 前海七剑科技(深圳)有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备及自动驾驶车辆 |
CN114368380A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-19 | 上海宏景智驾信息科技有限公司 | 一种适应不同载重的自动驾驶半挂卡车横向控制方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107561942A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-09 | 重庆邮电大学 | 基于模型补偿的智能车辆轨迹跟踪模型预测控制方法 |
CN108427417A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-21 | 北京图森未来科技有限公司 | 自动驾驶控制***及方法、计算机服务器和自动驾驶车辆 |
CN108845568A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-11-20 | 榛硕(武汉)智能科技有限公司 | 用于车辆自动驾驶的轨迹跟踪控制***及其控制方法 |
CN108981684A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-11 | 苏州智加科技有限公司 | 集装箱卡车定位***及方法 |
CN109407677A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-01 | 清华大学 | 自动驾驶车辆的轨迹跟踪方法 |
CN110271534A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110414082A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-11-05 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种自动驾驶决策与控制联合仿真模型的构建方法 |
CN110471428A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-11-19 | 吉林大学 | 一种基于模型的变预瞄距离和速度约束的路径跟踪方法 |
-
2019
- 2019-12-06 CN CN201911240558.6A patent/CN110908284A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107561942A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-01-09 | 重庆邮电大学 | 基于模型补偿的智能车辆轨迹跟踪模型预测控制方法 |
CN108427417A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-08-21 | 北京图森未来科技有限公司 | 自动驾驶控制***及方法、计算机服务器和自动驾驶车辆 |
CN108845568A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-11-20 | 榛硕(武汉)智能科技有限公司 | 用于车辆自动驾驶的轨迹跟踪控制***及其控制方法 |
CN108981684A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-12-11 | 苏州智加科技有限公司 | 集装箱卡车定位***及方法 |
CN109407677A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-01 | 清华大学 | 自动驾驶车辆的轨迹跟踪方法 |
CN110271534A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110414082A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-11-05 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种自动驾驶决策与控制联合仿真模型的构建方法 |
CN110471428A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-11-19 | 吉林大学 | 一种基于模型的变预瞄距离和速度约束的路径跟踪方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陶冰冰: "自动驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制器设计", 《湖北汽车工业学院学报》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021109554A1 (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-10 | Suzhou Zhijia Science & Technologies Co., Ltd. | Longitudinal control system and method for autonomous vehicle based on feed forward control |
CN111638712A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-08 | 三一专用汽车有限责任公司 | 自动驾驶车辆横向运动控制方法、装置和自动驾驶车辆 |
CN111731382A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-02 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆横向控制方法、***、车辆及存储介质 |
CN111731382B (zh) * | 2020-06-30 | 2021-07-27 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆横向控制方法、***、车辆及存储介质 |
CN112622895A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 威伯科汽车控制***(中国)有限公司 | 一种应用于自动驾驶的轨迹控制的预估控制方法 |
CN112947474A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种自动驾驶车辆横向控制参数调节方法及装置 |
CN113183957A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-30 | 前海七剑科技(深圳)有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备及自动驾驶车辆 |
CN114368380A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-19 | 上海宏景智驾信息科技有限公司 | 一种适应不同载重的自动驾驶半挂卡车横向控制方法 |
CN114368380B (zh) * | 2022-01-06 | 2023-02-17 | 上海宏景智驾信息科技有限公司 | 一种适应不同载重的自动驾驶半挂卡车横向控制方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110908284A (zh) | 一种自动驾驶卡车的横向控制方法及*** | |
CN107992681B (zh) | 一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制方法 | |
CN112519882B (zh) | 一种车辆参考轨迹跟踪方法及*** | |
CN109455203B (zh) | 列车运行速度自动控制方法、装置、设备、***及介质 | |
CN111025907A (zh) | 一种自动驾驶卡车的横向控制方法、***及存储介质 | |
CN111688704B (zh) | 一种基于驾驶状态预测的人机力矩协同控制方法 | |
CN109050658B (zh) | 基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法 | |
JP7118517B2 (ja) | 先進運転支援デバイスの閉ループを実装するための方法およびデバイス | |
CN110588633B (zh) | 一种智能汽车极限工况下路径跟踪与稳定控制方法 | |
CN111923908A (zh) | 一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法 | |
CN111679575B (zh) | 一种基于鲁棒模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪控制器及其构造方法 | |
CN113183957A (zh) | 车辆控制方法、装置、设备及自动驾驶车辆 | |
CN112622895B (zh) | 一种应用于自动驾驶的轨迹控制的预估控制方法 | |
CN110008600A (zh) | 车辆稳定性控制器性能保守性的设计方法 | |
Chokor et al. | Active suspension control to improve passengers comfort and vehicle's stability | |
CN110046417A (zh) | 改善驾驶员反应延迟的控制器补偿方法 | |
CN117369287B (zh) | 一种用于多轴车辆的鲁棒超螺旋滑模控制方法 | |
WO2023241050A1 (zh) | 车辆横向控制方法、***及车辆 | |
CN111580513A (zh) | 一种重载agv纠偏控制方法 | |
CN115407656A (zh) | 基于动态自适应lqr的智能农机自主作业控制方法及*** | |
CN114137825B (zh) | 一种重载双舵轮agv车体的运动控制方法、***及装置 | |
CN115257808A (zh) | 车辆纵向控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN115167135A (zh) | 反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制*** | |
CN115963836A (zh) | 一种路径跟踪与车身姿态协同控制方法 | |
CN114802202A (zh) | 一种基于Lyapunov稳定性理论的车辆稳定性控制方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200324 |