【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶车辆的动力学预测控制系统和方法
本专利技术一般性地涉及自动驾驶的系统和方法,特别涉及改进的自动驾驶预测控制。
技术介绍
在自动驾驶系统中,准确的理解和预测周围的驾驶环境和交通参与者,对于自动驾驶车辆或自主车辆做出准确且安全的决策而言是非常重要的。此外,自动驾驶系统必须准确的测量所驱动的车辆(也称为本车)的当前状态,例如,车辆在当前车道内的速度、加速度、道路条件、位置,等等。准确地预测得到响应于例如转向、加速、和/或刹车命令的控制命令的车辆状态变化,也可以是一种用于自动驾驶车辆控制的参数。某些车辆,例如半挂式卡车具有一个牵引车和一个挂车,挂车通过一个枢轴点连接到牵引车,该枢轴点提供了额外的自由度,使得半挂式卡车具有更为复杂的状态,从而导致预测车辆未来的状态的复杂性。
技术实现思路
本申请一方面通过了一种半挂式卡车的动力学预测控制方法,包括:半挂式卡车中的操作子系统系统接收半挂式卡车的一条期待轨迹和当前车辆状态;期待轨迹中包括多个道路点的位置和方向以及车辆的速度曲线,当前车辆状态中包括卡车的当前位置、当前方向;对预先建立的半挂式卡车的非线性动力学模型根据期待轨迹和当前车辆状态进行线性化,得到非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型;将期待轨迹和当前车辆状态作为输入提供给横向动力学模型和纵向运动学模型、进行模型预测控制,得到横向预控制量和纵向预控制量;根据车辆当前状态和横向预控制量,对半挂式卡车的方向盘控制机构进行控制;根据车辆当前状态和纵向预控制量,对半挂式卡车的 ...
【技术保护点】
1.一种半挂式卡车的动力学预测控制方法,其特征在于,包括:/n半挂式卡车中的操作子系统系统接收半挂式卡车的一条期待轨迹和当前车辆状态;期待轨迹中包括多个道路点的位置和方向以及车辆的速度曲线,当前车辆状态中包括卡车的当前位置、当前方向;/n对预先建立的半挂式卡车的非线性动力学模型根据期待轨迹和当前车辆状态进行线性化,得到非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型;/n将期待轨迹和当前车辆状态作为输入提供给横向动力学模型和纵向运动学模型、进行模型预测控制,得到横向预控制量和纵向预控制量;/n根据车辆当前状态和横向预控制量,对半挂式卡车的方向盘控制机构进行控制;根据车辆当前状态和纵向预控制量,对半挂式卡车的油门控制机构和/或刹车控制机构进行控制。/n
【技术特征摘要】
20181105 US 16/181,1101.一种半挂式卡车的动力学预测控制方法,其特征在于,包括:
半挂式卡车中的操作子系统系统接收半挂式卡车的一条期待轨迹和当前车辆状态;期待轨迹中包括多个道路点的位置和方向以及车辆的速度曲线,当前车辆状态中包括卡车的当前位置、当前方向;
对预先建立的半挂式卡车的非线性动力学模型根据期待轨迹和当前车辆状态进行线性化,得到非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型;
将期待轨迹和当前车辆状态作为输入提供给横向动力学模型和纵向运动学模型、进行模型预测控制,得到横向预控制量和纵向预控制量;
根据车辆当前状态和横向预控制量,对半挂式卡车的方向盘控制机构进行控制;根据车辆当前状态和纵向预控制量,对半挂式卡车的油门控制机构和/或刹车控制机构进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对预先建立的半挂式卡车的非线性动力学模型根据期待轨迹和当前车辆状态进行线性化,得到非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型,包括:
根据期待轨迹推导出非线性动力学模型的非线性差分模型;其中,非线性差分模型的状态包括位置误差和方向误差;
在当前位置误差处于预定的位置误差幅值内和/或方向误差处于预定的方向误差幅值内的情况下,将非线性差分模型简化为非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据期待轨迹推导出非线性动力学模型的非线性差分模型,包括:
根据期待轨迹和当前车辆状态,对非线性动力学模型进行差分,推导出非线性差分模型;其中,位置误差为卡车当前的位置与期待轨迹中当前道路点的位置之间的误差,方向误差为卡车当前方向与期待轨迹中当前道路点的方向之间的误差。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将非线性差分模型简化为非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型,包括:
基于小角度近似,在非线性差分模型中去掉高阶项,得到非时变线性的横向动力学模型和纵向运动学模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将期待轨迹和当前车辆状态作为输入提供给横向动力学模型和纵向运动学模型、进行模型预测控制,包括:
将期待轨迹和当前车辆状态作为输入提供给横向动力学模型和纵向运动学模型,通过二次规划方法确定得到横向预控制量和纵向预控制量;
其中,二次规划的目标是:减少车辆预测状态包括的预测位置和预测方向与期待路径包括的道路点的位置和方向之间的误差、且保持横向预控制量的幅值和变化率以及纵向预控制量的幅值和变化率最小,二次规划的求解对象:横向预控制量和纵向预控制量,二次规划的约束是:横向动力学模型和纵向动力学模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过二次规划方法确定得到横向预控制量和纵向预控制量,包括:
通过二次规划得到未来多个时间点上每个时间点的横向预控制量集合和纵向预控制量集合,选择最近时间点上的横向预控制量集合和纵向预控制量集合,其中,横向预控制量集合包括多个横向预控制量,纵向预控制量集合中包括多个预控制量集合;
根据优化目标在横向预控制量集合中确定一个横向预控制量、在纵向预控制量集合中确定一个纵向预控制量;其中,优化目标是代价函数的值最小,该代价函数的值包括第一项和第二项的加权和值,...
【专利技术属性】
技术研发人员:亚伦·黑文斯,陈珺,吴玉岬,孙皓茗,宣梓杰,阿尔达·库尔特,
申请(专利权)人:图森有限公司,
类型:发明
国别省市:美国;US
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