CN110968095A - 一种自动行车控制方法 - Google Patents

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马雪晴
孟宇翔
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Abstract

本发明公开了一种自动行车控制方法，其步骤如下：采集路径信息、环境信息、车辆信息；对于上述信息进行数据融合；进行车辆模型预测；判断车辆是否会失控；如果是，进入下一步骤；如果否，则进入车辆稳定行驶；根据车辆稳定边界求解控制输出；车辆稳定行驶。采用上述技术方案，车辆在极限工况下，当车辆易失去平衡时，实现预防轨迹跟踪功能，避免安全事故发生；据车辆自身状态，自我预测并限制控制量输出，实现预防车辆在极限工况下发生失控危险的功能，保证车辆安全。

Description

一种自动行车控制方法
技术领域
本发明属于车辆无人驾驶的技术领域，涉及，更具体地说，本发明涉及一种自动行车控制方法。该方法提出一种控制无人驾驶汽车安全进行轨迹跟踪的方案。
背景技术
无人驾驶技术研究已经有20多年的历史，无人驾驶技术主要是通过控制器对汽车ECU(电子控制单元)发送指令来控制无人驾驶汽车的不同设备，从而实现无人驾驶；
无人驾驶主要分为感知***、决策规划和运动控制***三大块，无人驾驶汽车运动控制分为纵向控制和横向控制，纵向控制是指对油门和制动的控制，实现对期望车速的精确跟随。横向控制实现无人驾驶汽车的路径跟踪，这两部分耦合之后便是轨迹跟踪。其目的是在保证车辆操纵稳定性的前提下，不仅使车辆精确跟踪期望道路，同时使车辆具有良好的动力性和乘坐舒适性。
但在中高速进出弯道的极限工况下，运动控制的控制对象——车辆属于迟滞***，及其容易发生车辆跟踪不稳定，甚至失控状态，造成安全事故。因此车辆的安全性问题必须是无人驾驶中要研究的重要课题。
发明内容
本发明提供一种自动行车控制方法，其目的是提高无人驾驶车辆的稳定性和安全性。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
本发明的自动行车控制方法，应用于无人驾驶车辆，包括IMU、视觉摄像头、车辆执行机构的反馈装置；
所述的控制方法的步骤如下：
1、采集路径信息、环境信息、车辆信息；
2、对于上述信息进行数据融合；进行车辆模型预测；
3、判断车辆是否会失控；如果是，进入下一步骤；如果否，则进入步骤5；
4、根据车辆稳定边界求解控制输出；
5、车辆稳定行驶。
在所述的步骤1中，当无人驾驶车辆处于自动驾驶模式时，车辆控制器通过传感器获取车辆周边道路、有关车辆行驶的信息，同时获取车辆本身执行机构的反馈信号。
在所述的步骤2中，车辆控制器内部的运动控制模块接受上游决策规划的路径数据和决策信息；根据路径数据和决策指令，以及车辆当前的姿态和反馈信号，预测将来一段时间车辆的运行状况。
在所述的步骤3中，通过车辆动力学模型预测车辆在此预测时间内的稳定性。
在所述的步骤4中，当预测车辆出现失稳的可能时，通过车辆极限工况的边界参数设定，提前修正车辆的运动姿态；同时，向决策规划层反馈信息，提出警告，从而实现预防车辆在极限工况下发生失控危险的功能。
本发明采用上述技术方案，车辆在极限工况下，当车辆易失去平衡时，实现预防轨迹跟踪功能，避免安全事故发生；据车辆自身状态，自我预测并限制控制量输出，实现预防车辆在极限工况下发生失控危险的功能，保证车辆安全。
附图说明
图1为本发明的车辆稳定***流程图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1所示本发明的流程图，为一种自动行车控制方法，应用于无人驾驶车辆，是一种基于车辆自身传感器数据预测车辆运动趋势的方案，来解决现有技术存在的技术问题。所述的无人驾驶车辆包括IMU、视觉摄像头、车辆执行机构的反馈装置。无人驾驶车辆安装如下设备：IMU(检测道路坡度)，视觉摄像头(检测道路宽度、曲率等信息)，车辆自身执行机构的反馈装置(反馈车辆的速度、加速度、姿态、方向盘角度、轮速等信息)。
为了克服现有技术的缺陷，实现提高无人驾驶车辆的稳定性和安全性的发明目的，本发明采取的技术方案为：
如图1所示，本发明的自动行车控制方法的步骤如下：
1、采集路径信息、环境信息、车辆信息；
2、对于上述信息进行数据融合；进行车辆模型预测；
3、判断车辆是否会失控；如果是，进入下一步骤；如果否，则进入步骤5；
4、根据车辆稳定边界求解控制输出；
5、车辆稳定行驶。
在所述的步骤1中，当无人驾驶车辆处于自动驾驶模式时，车辆控制器通过传感器获取车辆周边道路、有关车辆行驶的信息，同时获取车辆本身执行机构的反馈信号。
在所述的步骤2中，车辆控制器内部的运动控制模块接受上游决策规划的路径数据和决策信息；根据路径数据和决策指令，以及车辆当前的姿态和反馈信号，预测将来一段时间车辆的运行状况。
在所述的步骤3中，通过车辆动力学模型预测车辆在此预测时间内的稳定性。
在所述的步骤4中，当预测车辆出现失稳的可能时，通过车辆极限工况的边界参数设定，提前修正车辆的运动姿态；同时，向决策规划层反馈信息，提出警告，从而实现预防车辆在极限工况下发生失控危险的功能。
然后将本发明(车辆稳定控制***)与使用车辆进行整车数模参数匹配，进行车辆动力模型适配。使用本发明对车辆线控***进行匹配测试，即可预防车辆在极限工况的失控现象发生。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种自动行车控制方法，应用于无人驾驶车辆，包括IMU、视觉摄像头、车辆执行机构的反馈装置，其特征在于：所述的控制方法的步骤如下：
1)、采集路径信息、环境信息、车辆信息；
2)、对于上述信息进行数据融合；进行车辆模型预测；
3)、判断车辆是否会失控；如果是，则进入下一步骤；如果否，则进入步骤5)；
4)、根据车辆稳定边界求解控制输出；
5)、车辆稳定行驶。
2.按照权利要求1所述的自动行车控制方法，其特征在于：在所述的步骤1)中，当无人驾驶车辆处于自动驾驶模式时，车辆控制器通过传感器获取车辆周边道路、有关车辆行驶的信息，同时获取车辆本身执行机构的反馈信号。
3.按照权利要求1所述的自动行车控制方法，其特征在于：在所述的步骤2)中，车辆控制器内部的运动控制模块接受上游决策规划的路径数据和决策信息；根据路径数据和决策指令，以及车辆当前的姿态和反馈信号，预测将来一段时间车辆的运行状况。
4.按照权利要求1所述的自动行车控制方法，其特征在于：在所述的步骤3中，通过车辆动力学模型预测车辆在此预测时间内的稳定性。
5.按照权利要求1所述的自动行车控制方法，其特征在于：在所述的步骤4)中，当预测车辆出现失稳的可能时，通过车辆极限工况的边界参数设定，提前修正车辆的运动姿态；同时，向决策规划层反馈信息，提出警告，从而实现预防车辆在极限工况下发生失控危险的功能。
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