一种基于Pure Pursuit改良的智能车辆路径跟踪方法技术

本发明专利技术涉及无人驾驶以及路径跟踪的技术领域，更具体地，涉及一种基于Pure Pursuit改良的智能车辆路径跟踪方法。一种基于Pure Pursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其中，包括以下步骤：S1.基本的Pure Pursuit转向控制量的计算以及弱化；S2.对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计；S3.对跟踪误差的积分控制器设计；S4.对转向控制量进行低通滤波平滑。本发明专利技术所提出的的方法具有较强的鲁棒性，考虑了跟踪效果受到前瞻距离选取的影响，如果前瞻距离选取得当，Pure Pursuit的跟踪效果是非常好的，单纯让前瞻距离自适应调节多少存在人为的成分，这意味着存在着调节误差。本方法通过对Pure Pursuit进行淡化后使用PI控制器进行校正从而弱化前瞻距离对跟踪效果的影响，即在不合适的前瞻距离下也有比较好的跟踪效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法
本专利技术涉及无人驾驶以及路径跟踪的
，更具体地，涉及一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法。
技术介绍
自动驾驶车辆的导航方面一直是无人驾驶技术发展上的一个具有挑战性的问题。一方面，想要得到一条可到达目标位置的无碰撞产生的可行路径需要由导航系统对路径进行规划。另一方面，还需要一个控制器来实现精确的路径跟踪。路径跟踪是将导航技术与无人驾驶车辆的执行机制连接起来的桥梁。考虑到非线性模型和不确定性，设计具有较小跟踪误差和平滑控制的路径跟踪控制器也是导航领域中的一个具有挑战性的问题。典型的控制器模型分为三大类，分别是几何学控制器、运动学控制器和动力学控制器。最常用的路径跟踪方法之一是几何学控制器。这些方法利用车辆和路径之间的几何关系，提出路径跟踪问题的控制解决方案。这些技术经常利用前瞻距离来测量车辆前方的误差，并且可以从简单的圆弧计算延伸到涉及螺旋理论的更复杂的计算。具有代表性的两种几何学控制器分别是PurePursuit和斯坦福大学研发的进入DARPA挑战的路径跟踪方法StanleyMethod(斯坦利法)。运动学控制器是基于运动学模型设计的路径跟踪模型，它假定左、右车轮是前轴和后轴中心的一对单轮。此外，在该模型中，假设所有的车轮没有侧滑，只有前轮是可控的。显然随着速度的增加以及路径曲率的变化，忽略车辆动力学对跟踪性能是有负面影响的。然而汽车的动力学是非常复杂的，所以基于车体动力学模型的动力学控制器被提出并使用。代表的方法为LinearQuadraticRegulator(LQR)method(线性二次调节器)。除了三大模型，也有人对跟踪误差以及路径曲率设计PID控制器实现路径跟踪的效果，没有对车辆的行驶姿态建模。这种方法也有不错的跟踪效果，但比不上三大模型。在三大模型的基础之上，一直以来不断有人对它们的缺陷进行提出以及改进。例如，在几何控制器PurePursuit方法基础上，为了在实际应用中对前瞻距离进行灵活的调节，单云霄等人提出了一种新的追踪方法CF_Pursuit，它基于PurePursuit基础上做了一些改进——使用ClothiodC1曲线来代替圆弧，并采用模糊系统来调整前瞻距离与路径的曲率。为了结合运动学和动力学模型的优点，在2017年，ChenShen等人提出了一种基于模型预测控制(MPC)方法的路径跟踪控制器并有很好的跟踪效果。近年来，很多人利用深度学习设计路径跟踪控制器，基本思路是使用CNN(卷积神经网络)对车前摄像头的画面进行信息提取，然后综合跟踪误差、车体姿态、转向误差等等条件，使用深度神经网络预测转向角。目前很多人已经提出比较理想的深度学习预测模型并能够实现比较好的路径跟踪效果。现有技术的缺点是，虽然都对跟踪误差进行反馈并且设计了效果较好的控制器，但是没有对转向误差，即headingerror进行反馈调节，往往对导致在转向的过程中忽略车体朝向的影响让跟踪效果变差。在实际行驶的过程中稳定性普遍较差，横向转向控制输出的平滑度不够。PurePursuit的前瞻距离的选取如果不得当，跟踪效果会受到很大的影响；在实际应用中，如果要调节前瞻距离至适当值，往往需要丰富的调试经验以及实际测试，而这个过程是十分繁琐的。导致上述缺点的原因是，横向跟踪误差是很多设计者关注的切入点，通过对其进行反馈调节可以改善很多控制器模型的跟踪效果，但是很多设计者往往都忽略了headingerror在反馈调节中的作用，headingerror反映的是当前车体的头朝向与目标的车体朝向之间的误差，体现了车体在行驶的过程中和目标路径之间的角度上的误差(而跟踪误差是距离上的)，侧面反映行驶的稳定性和可控性。没有考虑到横向控制器的输出的平滑性，所以控制量输出在瞬时的变化量较大。在PurePursuit方法的改进上忽略了跟踪效果受到前瞻距离选取的影响，如果前瞻距离选取得当，PurePursuit的跟踪效果是非常好的，单纯让前瞻距离自适应调节多少存在人为的成分，这意味着存在着调节误差。如何弱化前瞻距离对跟踪效果的影响应该成为改进措施的一大课题。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其针对无人驾驶中的路径跟踪问题，提出了一种基于PurePursuit(一种常用的几何学路径跟踪方法)的PI控制器优化模型PP_PI，基本方法PurePursuit的跟踪效果良好，鲁棒性较强，但是在实际应用中存在跟踪效果受前瞻距离影响较大、输出控制不平滑等缺陷，本专利技术提出了使用PI控制器对其缺陷进行改善，在一定程度上弱化了前瞻距离对PurePursuit跟踪效果的影响，并设计低通滤波器对转向角进行平滑，增强车辆行驶的稳定性。优化后的模型相比基础模型，跟踪误差更小，稳定性和鲁棒性更强。本专利技术的技术方案是：一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其中，包括以下步骤：S1.基本的PurePursuit转向控制量的计算以及弱化；S2.对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计；S3.对跟踪误差的积分控制器设计；S4.对转向控制量进行低通滤波平滑。本专利技术针对无人驾驶中的路径跟踪问题，提出了一种基于PurePursuit(一种常用的几何学路径跟踪方法)的PI控制器优化模型PP_PI，基本方法PurePursuit的跟踪效果良好，鲁棒性较强，但是在实际应用中存在跟踪效果受前瞻距离影响较大、输出控制不平滑等缺陷，本专利技术提出了使用PI控制器对其缺陷进行改善。该方法包括：1、基本的PurePursuit转向控制量的计算以及弱化；2、对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计；3、对跟踪误差的积分控制器设计；4、对转向控制量进行低通滤波平滑。对于验证PP_PI方法的跟踪优化效果，使用CARLA3D无人车仿真平台进行与PurePursuit以及PID控制器对比测试验证。本专利技术基于几何路径跟踪控制器以及PID控制器，相比没有经过优化的这两种方法而言，本专利技术拥有更好的稳定性和鲁棒性，跟踪误差更低。与现有技术相比，有益效果是：考虑了headingerror(转向误差)在反馈调节中的作用，它反映的是当前车体的头朝向与目标的车体朝向之间的误差，体现了车体在行驶的过程中和目标路径之间的角度上的误差(而跟踪误差是距离上的)。增强了行驶的稳定性和可控性。本专利技术所提出的的方法具有较强的鲁棒性，考虑了跟踪效果受到前瞻距离选取的影响，如果前瞻距离选取得当，PurePursuit的跟踪效果是非常好的，单纯让前瞻距离自适应调节多少存在人为的成分，这意味着存在着调节误差。本方法通过对PurePursuit进行淡化后使用PI控制器进行校正从而弱化前瞻距离对跟踪效果的影响，即在不合适的前瞻距离下也有比较好的跟踪效果。附图说明图1是本专利技术步骤S1几何示意图。图2是本专利技术步骤S2几何示意图。图3是本专利技术流程示意图。具体实施方式附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Pure Pursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基本的Pure Pursuit转向控制量的计算以及弱化；S2.对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计；S3.对跟踪误差的积分控制器设计；S4.对转向控制量进行低通滤波平滑。

【技术特征摘要】
1.一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基本的PurePursuit转向控制量的计算以及弱化；S2.对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计；S3.对跟踪误差的积分控制器设计；S4.对转向控制量进行低通滤波平滑。2.根据权利要求1所述的一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其特征在于：所述的步骤S1中，根据Ackerman转向原理，转向半径与转向角之间的几何关系可以表示为：其中δ是前轮的转向角，L是轴距，R是转向半径；转向半径R可以表示为：其中，Lad是前瞻距离(指汽车当前后轴位置与待跟踪路径之间的距离)；综上，PurePursuit的转向角控制量可以表示为：3.根据权利要求1所述的一种基于PurePursuit改良的智能车辆路径跟踪方法，其特征在于：所述的步骤S2中，对跟踪误差以及转向误差的比例控制器设计，并计算出相应控制量：δp＝Kp*ela其中，Kp是可根据轮胎和路面或车辆其它因素之间的摩擦进行调节的比例控制参数；前向误差ela是横向误差e和转向误差Δψ的组合：ela＝e+(a+Lad)sin(Δψ)。4.根据权利要求1所述的一种基于PurePursuit改良的智...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄凯，单云霄，陈远鹏，姚相同，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44