双自由度车辆横向随动控制研究.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023文章编号:1 0 0 7-7 57 X(2023)08-0040-04基金项目双自由度车辆横向随动控制研究微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期李史欢,郭为安,汪镭(同济大学,电子与信息工程学院,上海2 0 1 8 0 4)摘要:为了满足自动驾驶的需求,提出了一套轨迹随动车辆横向控制方案。采用双自由度结构将车辆的输入特性与干扰特性区分开来,同时通过改进传统结构,使驾驶员通过方向盘的输入信号在干扰观测器中不再被视为干扰信号,控制结构因此表现出更好的协同性。通过实车测试表明,该控制结构可实现汽车沿规划轨迹
2、行驶的稳定性并满足其他要求。关键词:自动驾驶;车辆控制;鲁棒控制中图分类号:TP273文献标志码:AResearch on Vehicle Lateral Control with Two Degrees of FreedomLI Shihuan,GUO Weian,WANG Lei(College of Electronics and Information Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China)Abstract:To meet the requirements of autonomous driving,a vehicle
3、trajectory lateral control system is proposed.A dual de-gree of freedom structure is used to distinguish the input characteristics of the vehicle from the interference characteristics.Atthe same time,by improving the traditional structure,the drivers input signals through the steering wheel are no l
4、onger con-sidered as interference signals in the interference observer,and the control structure therefore exhibits better coordination.Theactual vehicle test shows that the control structure can achieve the stability of the vehicle moving along the planned trajectoryand meet other requirements.Key
5、words:autonomous driving;vehicle controlling;robust control与目标曲线相一致,控制器的主要任务则是抑制干扰。0引言滑动模态控制是一种常用的方法,该方法为横向和纵向自动驾驶作为近年来人工智能的一大应用热点,在全球控制增加了开关控制器。文献 1 给出了一种基于单轨模型范围内受到了广泛关注。其中,车辆的路径规划、轨迹规划、和线性随动控制(PD控制器)的非线性预调节控制系统。文车辆运动模型和车辆的鲁棒控制等作为自动驾驶的重要环献 2 提出了一种基于贝尔曼最优化原理的横向和纵向控制节仍需进一步完善,以提升自动驾驶的安全性和舒适性。器。轮胎特性是影
6、响汽车非线性控制的最主要因素,利用精参考车辆控制回路(见图1),轨迹规划的主要任务是计确的输入-输出线性化的方法可调节控制回路的线性特算行驶路线,同时驾驶辅助系统可基于轨迹规划的结果执行性 3。在低速行驶情况下,可用运动单轨模型的输出来实现工作任务。在轨迹规划中,有计划的、随时间变化的车辆行对汽车行驶的横向控制,模型的输出也可由动态单轨模型得驶目标曲线被称为轨迹。在车辆控制过程中,仅通过预调节到,并用于汽车行驶的控制。一些研究指出,模型预测控制得到的曲线通常不够理想,因此需利用轨迹随动控制技术对也可用于实现轨迹随动控制。部分文献4严格区分了轨迹其进行实时调节。随动控制可抑制影响车辆行驶的干扰因
7、规划和轨迹随动控制,并对基于模型的预调节控制以及横向素,并能够消除轨迹规划中的误差。和纵向动态线性随动控制分别进行设计。驾驶员干扰路径规划行驶控制4图1 车辆控制回路当前,自动驾驶主要采用轨迹随动控制方法。首先通过轨迹规划得到目标曲线,然后利用控制方法使状态值的轨迹基金项目:上海市科委项目:新基建背景下基于大数据分析的上海市新能源汽车充电桩选址及定容评估与优化(2 0 6 9 2 1 9 1 2 0 0)作者简介:李史欢(1 9 8 2 一),男,博士研究生,研究方向为自动驾驶;郭为安(1 9 8 5一),男,博士,副教授,研究方向为控制理论;汪镭(1 9 7 0 一),男,博士,教授,研究方
8、向为控制理论。上述所有方法都有一个共同缺点:未考虑控制策略与驾驶员之间的交互性,而且均假定当前的驾驶状态为自动驾驶汽车行驶状态。然而,当驾驶员和控制系统进行交互的时候,控制系统必须配合驾驶员,所以有必要将驾驶员模型直接添加到控制回路中。此外,控制方法应该完全抑制准稳态扰动 5(例如由横风或道路倾斜造成的扰动),使汽车在所处的平面上保持稳40Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023定。同时,控制结构也应具备针对脉冲型扰动6(如阵风造成的干扰)的鲁棒性。1横向轨迹随动控制算法研究(1)双自由度控制结构设计双自由度结构是一种用于解决轨迹随动控制问题的广泛
9、使用的方法 7,轨迹随动控制可被分为两个部分来设计,即开环控制设计和闭环控制设计,利用这种方法可将动态导向和动态干扰区分开来。图2 中的轨迹规划模块会输出一个理想的目标参数y”,预调模块利用目标参数生成设定值u的主要部分,并且通过预调信号us确定控制回路的动态导向。此外预调模块可使系统实现反演。在没有干扰信号或精确的系统反演的情况下,预控模块已经可实现控制的预期目标。图2 中控制器的主要任务是利用输出信号uR实现对干扰信号的抑制。干扰会造成汽车轨迹与规划轨迹产生偏差,同时在轨迹规划和预调过程中也会产生一定的偏差,因此通过控制器的输出信号可平衡这些偏差。轨迹规划图2 双自由度控制结构(2)车辆横
10、向控制结构设计图3中描述了汽车横向行驶控制的一些重要参数,汽车的实际运动轨迹相对于规划得到的轨迹T以及道路R的偏差如图3所示。通过传感器可得到汽车中心与道路之间的横向偏移d,而汽车中心与规划轨迹之间的横向误差d,可通过以下公式计算得到:(1)Ad,=d-dr轨迹切线角相对于规划路径的误差也是一个重要的控制参数,该参数可通过下面的公式得到:(2)行驶轨迹相对偏差的动态方程可利用弗雷内公式描述,以此替代道路和轨迹作为参考基准,从而得到下列表达式:IMien.ahKk8ksol动力反馈kregulerkf轨迹规划d基金项目图3汽车相对于轨迹T以及道路R的位置当汽车路径与规划轨迹的偏差较小时可利用小角
11、度近似法,从而得到:Ad,=uoAo,=x*-0通过车载摄像机可得到基于道路的汽车方向角,汽车预调节受控系统uR控制器XX行驶路线ksgb扰动观测从控制器Add图4横向控制结构图41.微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期Ad,=usin(o.)(3)0f=k*(s)sr-0=0-0r(4)ddTR方向角是指当前道路曲线的切线与汽车纵向轴形成的夹角,但是汽车运动过程中产生的滑移角是无法通过测量得到的,因此需估算滑移角。图4描述的是横向控制所使用的控制结构,横向轨迹随动控制的主要任务是利用合适的控制方法减少相对于规划轨迹的行驶控制误差yr以及dr。转向力矩Mienfah是驾驶员的手动输人
12、,转向角也作为辅助参数加入到控制回路中。该控制器主要分为3个模块,分别是干扰观测器、滑移角观测器和随动控制器。轨迹规划为双自由度结构的模型提供的参考信号k*、*以及d,通过动态预调节模块以及简化后的汽车模型可计算得到预控制信号Kvs。干扰观测器和随动控制器可用于平衡干扰信号,利用滑移角观测器可得到基于路径的轨迹切线角Qr。总的控制量可通过预控制信号Kvs以及轨迹随动控制信号k叠加得到:Ks=Kvs+Kreguler=Kvs+Kifr+Ksgb其中,Kfr是随动控制器的输出值,Ksgb是干扰控制器的输出值。kref2T2滑角监测器(5)(6)(7)道路相对运动1Microcomputer App
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