基于GPS_IMU数据融合的无人车高精度控制方法研究.pdf
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1、第 2 期基于 GPS/IMU 数据融合的无人车高精度控制方法研究李正鹏,焦仕杰,耿俊杰,傅怀梁,杨永杰渊南通大学 张謇学院袁 江苏 南通 226019冤摘要院 针对无人车在高速行驶过程中转向动作延迟的问题,提出了一种基于 GPS/IMU 数据融合的无人车方向提前调整的方法,以提高无人车自主导航的精确性和稳定性。首先,利用 GPS 获取无人车的位置和方向角信息,建立二维平面运动模型,使无人车在到达预定目标点之前做出方向调整决策,再利用 IMU 测量车身偏航角并配合 PID 控制器实现转向控制。验证实验表明:该方法使无人车的行驶轨迹更加贴合预设轨迹,同时规避了因转角突增而翻车的风险;另外,通过提
2、前控制并抵消微控制器程序执行所需时间,确保无人车在实际到达目标点时,可精准快速地做出转向动作,提升了无人车的控制精度和稳定性。关键词院 无人驾驶;GPS;惯性导航;数据融合;组合导航;PID 控制;提前换点中图分类号院 U463.6文献标志码院 A文章编号院 1008-5327渊2023冤02-0081-05High Precision Control Method of Unmanned Vehicle Basedon GPS and IMU Data FusionLI Zheng-peng,JIAO Shi-jie,GENG Jun-jie,FU Huai-liang,YANG Yong-
3、jie(School of Zhangjian,Nantong University,Nantong 226019,China)Abstract:To deal with the delay of steering action of unmanned vehicle during high-speed driving,a methodof adjusting direction in advance is proposed based on GPS/IMU data fusion to improve the accuracy andstability of autonomous navig
4、ation of unmanned vehicles.Firstly,GPS is used to obtain the position anddirection angle of the unmanned vehicle,and a two-dimensional planar motion model is established so thatthe unmanned vehicle can make the decision for the direction adjustment before arriving at the preset targetpoint.Then IMU
5、is used to measure the yaw angle of the vehicle to achieve the steering control with PIDcontroller.The experimental results show that the method makes the driving trajectory of the unmanned vehiclemore consistent,and helps to avoid the risk of rollover due to the sudden increase in the corner.By con
6、trollingin advance to offset the time needed by the micro-controller from the beginning of the program to the completionof the steering action of the unmanned vehicle,the unmanned vehicle is ensured to make the steering actionaccurately and quickly when it actually reaches the target point,which gre
7、atly improves the precision andstability of control of the unmanned vehicle.doi:10.3969/j.issn.1008-5327.2023.02.018南通职业大学学报允韵哉砸晕粤蕴 韵云 晕粤晕栽韵晕郧 灾韵悦粤栽陨韵晕粤蕴 UNIVERSITY第 37 卷第 2 期圆园23 年 6 月灾燥造援37 晕燥援2Jun.2023收稿日期院2023-04-17基金项目院 江苏省高等学校大学生创新创业训练重点项目(202210304206E)作者简介院李正鹏(2002),男,江苏南京人,主要研究方向为自动控制、嵌入式系统
8、;傅怀梁(1979),男,江苏灌云人,博士,副研究员,通信作者,主要研究方向为凝聚态物理、微纳米流体相关物理特性。81南 通 职 业 大 学 学 报圆园23 年获取车身偏航角获取定位信息IMU 模块GPS 模块电源输入MM32F3277MM32SPIN360CPID 控制舵机控制方向无刷电机控制速度图 1无人车系统总体框架0引言21 世纪以来,随着传感器、计算机控制、计算机视觉与人工智能等技术的快速发展,无人驾驶汽车 1 或将成为未来交通出行的主流选择。同时,无人驾驶技术也广泛应用于室外无人车 2,代替人工完成物流配送、安全巡防、消防救灾等工作。然而,由于车载传感器的精度及控制系统的算力有限,
9、在高速行驶时无人车往往很难保持精准的自动循迹和车身稳定性。基于 GPS/IMU 的方案 3 是当前主流的无人驾驶关键技术之一。GPS 为全球定位系统,可获取无人车的定位和路径信息,IMU 为惯性测量单元,对 IMU 所提供的数据进行解算即可获取无人车的偏航角。在 GPS 和 IMU 精度 4 及控制系统算力有限的情况下,普通的 GPS/IMU 组合导航方案会出现车身运行不稳、路线混乱、偏离目标位置等现象。本文提出一种新的基于GPS/IMU 的无人车组合导航方案:在对无人车与目标点的有效距离进行测算的基础上,计算所需的转向角度,提前发出方向调整指令,即通过位置估计提前做出控制决策,从而抵消掉控制
10、命令下达到执行完成所需的时间,以保证汽车高速运行时的稳定性和精确性。1系统总体设计基于GPS/IMU 的无人车系统主要由信息获取、数据处理和控制系统组成,其总体框架如图 1所示。1.1信息获取系统GPS 模块和 IMU 模块共同组成信息获取系统。GPS 模块 5 获取定位信息,包括预定路线上各位置点的经纬度和无人车当前所处位置的经纬度。同时,GPS 模块还获取小车行驶方向与正北方向所形成的夹角方向角。IMU 模块则获取无人车车身的偏航角,直接反映无人车的车身姿态和转向幅度。1.2数据处理系统数据处理系统由 MM32F3277 微控制器和MM32SPIN360C 微控制器组成。MM32F3277
11、 微控制器与 GPS 模块、IMU 模块通过串口连接,获取来自两者的数据,并通过对串口数据包解析得到无人车的位置、姿态及转向等数据;控制器将数据进行融合 6,并给出控制决策,再将其反馈至控制系统。1.3控制系统控制系统由舵机和无刷电机组成。舵机接收来自 MM32F3277 微控制器的占空比输出,从而实现无人车的方向控制;MM32SPIN360C 微控制器接收来自 MM32F3277 微控制器的占空比输出,并对无刷电机进行控制,从而实现无人车的速度控制。2关键技术研究2.1PID 控制器PID 控制器 7 为应用最为广泛的一种自动控制器,具有原理简单、易于实现、适用范围广等特点。作为一种传统控制
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