一种无人驾驶车辆跟踪预定轨迹的智能控制方法

摘要

本发明公开了一种无人驾驶车辆跟踪预定轨迹的智能控制方法，特征是先建立车身坐标系，确定车辆自身位置信息；依据弧度值计算道路曲率特性的隶属度函数，定义模糊规则计算输出决策速度；按行驶1.5～2.5秒的距离在预定轨迹的坐标序列中搜索大于该距离并距车辆最近的轨迹点；采用自适应比例-微分-积分控制算法公式计算车辆运动的曲率；最后判断当前控制周期目标点是否为路点序列中被选中的最后一点：若是，则向刹车伺服控制系统输出信号启动刹车使车辆减速；若否，则使用控制器局域网模块输出电压信号保持控制油门开度使车辆继续前进。采用本发明能够使无人驾驶车辆实现对预定轨迹的跟踪功能，且对道路曲率特性变化具有一定的自适应能力。

主权项

一种无人驾驶车辆跟踪预定轨迹的智能控制方法，在装有车载计算机和确定车辆相对预定轨迹位置的传感器GPS/INS定位系统的车辆上，车辆的转向机构采用电机驱动、涡轮蜗杆传动，电机轴与蜗杆直接连接，与蜗杆啮合的涡轮与方向盘转向柱固联；车辆的刹车机构采用电机驱动，采用滚珠丝杠传动，该电机的轴与滚珠丝杠机构的螺杆相连，滚珠丝杠机构的螺母与制动踏板固联；转向与制动控制系统采用编码器测量电机轴的转角，采用一体化的电机控制和驱动系统作为转向机构的控制单元，通过控制器局域网络总线接收车载计算机发送的电机转角信息；采用控制器局域网络总线输出模拟电压信号来控制油门开度；采用路点坐标序列描述预定轨迹，采用等采样周期的计算机控制方式；其特征在于：每个控制周期的操作步骤如下：第一步、以车身安装GPS/INS定位系统处为坐标原点，以车辆首尾轴线为y轴，以车辆左右侧轴线为x轴，建立车身坐标系；第二步、确定车辆自身位置信息，从预定轨迹中选择三个轨迹点，一个是车辆坐标点后5～10m处的轨迹点记为后轨迹点A，另一个是车辆坐标点前方0～1m的轨迹点记为前近轨迹点B，再一个是车辆坐标点前方20～30m的轨迹点记为前远轨迹点C；计算这三个轨迹点所形成的角度∠ABC的弧度θ，根据对∠ABC的弧度θ值的辨识来定义各段道路的曲率特性：若θ≤1.57，则该道路段为弯道段；若1.57＜θ≤2.356，则该道路段为弧线段；若2.356＜θ≤3.14，则该道路段为直线段；第三步、依据∠ABC的弧度θ值，按照下面给出的对直线段道路的隶属度函数，对弧线段道路的隶属度函数，和对弯道段道路的隶属度函数，计算当前道路曲率特性对直线段的隶属度函数值stf、弧线段的隶属度函数值saf和弯道段的隶属度函数值slf，记为隶属度函数值向量sf＝(stf，saf，slf)，其中，对直线段道路的隶属度函数 S T = 1 θ ≤ 0.78 1.57 - θ 0.78 0.78 < θ ≤ 1.57 0 θ > 1.57 , 对弧线段道路的隶属度函数 S A = 2 ( θ - 0.78 ) 1.57 0.78 < θ ≤ 1.57 2 ( 2.236 - θ ) 1.57 1.57 < θ ≤ 3.14 , 对弯道段道路的隶属度函数 S L = 0 θ ≤ 1 . 57 θ - 1.57 0.78 1 . 57 < θ ≤ 2 . 356 1 θ > 2 . 356 ; 定义车速的集合：以车速快、车速中等和车速慢分别对应速度30km/h、20km/h和10km/h；并定义模糊规则为：当道路段的曲率为直线段时，设定的车速快；当道路段的曲率为弧线段时，设定的车速中等；当道路段的曲率为弯道段时，设定的车速慢；生成模糊关系矩阵 R = 1 1 1 , 计算模糊响应值RV＝sf×R；按照加权平均算法进行模糊判决，计算输出决策速度V＝(10，20，30)T×RV；第四步、按车辆以当前车速行驶1.5～2.5秒通过的距离，在预定轨迹的坐标序列中搜索大于该距离并距车辆最近的轨迹点；第五步、采用自适应比例‑微分‑积分控制算法公式 1 R = 2 d 2 ( k p · e ( k ) + k d ( e ( k ) - e ( k - 1 ) ) ) 计算车辆运动的曲率，式中，d为当前控制周期车辆到当前控制周期目标点的距离，e(k)为当前控制周期的x轴向误差；e(k‑1)上一控制周期的x轴向误差；当通过的道路段为弧线段和弯道段时，选择比例系数kp为0.3～0.5，微分系数kd为4～7；当通过的道路段为直线段时选择比例系数kp为0.1，微分系数kd为2～4；第六步、根据计算出的车辆运动曲率，采用阿克尔曼几何关系 δ = 1 R · i · L 推算方向盘的转角δ，式中，i为转向系传动比，L为轴距；第七步、判断当前控制周期目标点是否为路点序列中被选中的最后一点，若是，则向刹车伺服控制系统输出信号，启动刹车使车辆减速，当x轴向和y轴向误差为0时，完全刹车至车辆停止；若否，则使用控制器局域网络模块输出电压信号保持控制油门开度使车辆继续前进。