一种基于直线控制器的智能车辆曲线跟踪方法技术

一种基于直线控制器的智能车辆曲线跟踪方法，首先对规划路径进行离散化，得到一系列首尾相连的直线段，并进行障碍物检测，在不存在障碍物的情况下，依次以各直线段为预瞄路径进行处理，包括初始化后，判断当前驾驶员关注点转换的标识符的值，如果Flag为1关注车辆与预瞄路径的距离，如果当前关注距离的相应变量于等于初始值的二分之一，车辆就转换关注点；如果Flag为0则关注车辆的朝向，包括计算车辆前轮的转向角δ并判断车辆当前航向角和路径方向角的角度差，如果小于或等于设定的相应阈值则更换关注点。本发明专利技术的路径跟踪方法可以应用于任意形状路径的跟踪，具有良好的适应性和高跟踪精度，鲁棒性好。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，首先对规划路径进行离散化，得到一系列首尾相连的直线段，并进行障碍物检测，在不存在障碍物的情况下，依次以各直线段为预瞄路径进行处理，包括初始化后，判断当前驾驶员关注点转换的标识符的值，如果Flag为1关注车辆与预瞄路径的距离，如果当前关注距离的相应变量于等于初始值的二分之一，车辆就转换关注点；如果Flag为0则关注车辆的朝向，包括计算车辆前轮的转向角δ并判断车辆当前航向角和路径方向角的角度差，如果小于或等于设定的相应阈值则更换关注点。本专利技术的路径跟踪方法可以应用于任意形状路径的跟踪，具有良好的适应性和高跟踪精度，鲁棒性好。【专利说明】
本专利技术涉及车辆电子控制技术，尤其涉及。
技术介绍
在智能车辆控制领域，路径跟踪技术联系着上层的路径规划和车辆底层的自动转向控制，主要目的是使智能车辆能准确、安全地沿规划的路径行驶，因此，路径跟踪算法是非常重要的。路径跟踪算法的目标是通过计算控制输入量以确保车辆能参照生成的路径曲线进行跟踪。 为了实现路径跟踪，需要设计跟踪控制器来跟踪生成路径曲线离散化之后的直线，路径跟踪领域应用的控制器主要可以分为两大类:几何控制器与基于误差的控制器。 几何控制器包含矢量跟踪、纯追随等，并不基于待跟踪路径与实际路径的误差来进行控制，鲁棒性好，但是控制精度不高。 基于误差的控制器包括经典控制、智能控制等。目前经典控制的应用越来越少，大多数学者更钟情于智能控制，例如模糊控制、神经网络、遗传算法，这些算法的实时性好，而且即使在路径不是很完美的情况下也可以达到很高的控制精度。但是这些智能控制算法植入困难，而且鲁棒性一般。 在进行路径跟踪控制时，参数的变化对跟踪效果影响很大，其中纵向速度变化的影响尤其明显，传统的路径跟踪控制器常采用PID(比例、积分、微分)控制器，将机器人的航向角误差和误差变化率作为控制器的输入，控制器的输出作为转向角。而在实际过程中，航向角还与速度、转动惯量、重心位置、前后轮侧偏系数等因素有关，这就使PID控制器参数的全局整定极为困难，PID的控制参数要根据系统参数特别是某些敏感参数发生变化来重新设定，鲁棒性差。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了提高路径跟踪精度，简化路径跟踪的参数设置，通过模拟人类的驾驶习惯，提出一种拟人化的、精度高、鲁棒性好的路径跟踪技术方案。 本专利技术技术方案提供，包括首先利用道格拉斯-普克算法对规划路径进行离散化，得到一系列首尾相连的直线段，并进行障碍物检测，在不存在障碍物的情况下，依次以各直线段为预瞄路径，执行以下步骤， 步骤I,对变量Flag、D、D_pre、D_change、δ和i全部初始化为O,并初始化Error, 其中， Flag为驾驶员关注点转换的标识符， D是车辆当前位置与预瞄路径之间的最短距离； D_pre是上一次迭代所得D值； D_change是指D的变化率； Error是车辆当前航向角Θ _CurrentHeading和路径方向角Θ _pre的角度差； δ是控制输入量，表示车辆前轮的转向角； i为循环变量，用于标识当前迭代次数； 步骤2，判断当前Flag的值，如果Flag为1，转向步骤5 ;如果Flag为0，则转向步骤3 ; 步骤3,计算车辆前轮的转向角δ，δ = Kh/VelocityXError, Kh为增益系数，Velocity为当前车辆的速度，Error是车辆当前航向角和路径方向角的角度差； 步骤4,判断Error的值,如果小于或等于设定的相应阈值,则令Flag = I并转向步骤7，否则直接进入步骤7 ; 步骤5,计算变量D、D_pre、D_change、δ以及当前车辆和预猫路径的相对位置S的值，更新当前迭代次数，所用式子如下， D = Distance(P_current, Line)； D_change = (D~D_pre) /T ； D_pre = D ； S = LOCAT1N(P_current, Line)； S = S ； S_saved = S； i++ ； δ = Kp xD + Kd / Velocity x D_change; 其中， Distance (P_current, Line)为车辆当前位置P_current与预猫路径Line之间的最短距离； D_pre是上一次迭代所得D值，T为当前与上一次迭代时间间隔； LOCAT1N(P_current, Line)为预猫路径 Line 起点、车辆当前位置 P_current 所在点以及预瞄路径Line终点所形成的三角形面积值，当预瞄路径Line起点、车辆当前位置P_current所在点、预猫路径Line终点顺时针排列时，S〈0,当预猫路径Line起点、车辆当前位置P_current所在点、预瞄路径Line终点逆时针排列时，S>0 ;sign⑶为S的符号； 3 为矢量，Z)=,s7g/?(5‘)x Z); D —change 为欠'丨丨.:，D _changc=sign(5) x D changc; S_saved为S的初始值； Kp、Kd为增益系数； 步骤6，如果当前变量S小于等于初始值5_8&%(1\(:，C为预设的阈值比例，令Flag = O并转向步骤7，否则直接进入步骤7 ； 步骤7，如果前轮转角大于等于预设的转向角阈值Al，则将此时的车辆前轮的转向角δ重新赋值，令δ = π/6并转向步骤9;否则进入步骤8; 步骤8，如果前轮转角小于等于预设的转向角阈值Α2，Α2 = -Al，则将此时的车辆前轮的转向角S重新赋值，令S =-η/6并转向步骤9;否则直接进入步骤9; 步骤9，判断当前车辆是否到达预瞄路径的终点，如果到达终点，结束对当前预瞄路径的相应处理流程；如果没有到达终点，则转向步骤2。 而且，步骤3中，利用比例控制器计算车辆前轮的转向角δ。 而且,步骤5中，利用比例微分控制器计算变量D、D_pre、D_change、δ以及当前车辆和预瞄路径Line的相对位置S的值。 本专利技术相对现有技术的优点与积极效果在于: (I)本专利技术的路径跟踪方法可以应用于任意形状路径的跟踪，具有良好的适应性和高跟踪精度，引入GIS领域中的道格拉斯-普克算法作为曲线离散化的基础算法，很好的符合了控制器的要求； (2)本专利技术的路径跟踪方法偏重实用性，可植入性，支持利用简单的PID控制器组合成能够精确实现复杂路径跟踪过程的算法； (3)本专利技术的路径跟踪方法通过模拟人类的驾驶习惯提出，为了达到目标位置首先关注车子的朝向，等朝向与目标朝向误差小于一定的阈值时，再去关注与目标位置的距离，并结合经典控制的PID算法，相对于原始PID的综合考虑朝向和距离，本专利技术将目标与距离分开单独控制，并且不断的根据实际情况进行转换，这符合驾驶员的驾驶习惯，每次只关注一个量。并考虑了速度对路径跟踪的影响，具有精度高、鲁棒性好等优点。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术实施例使用直线控制器的跟踪算法流程图； 图2为本专利技术实施例S的几何意义说明图； 图3为本专利技术实施例正弦函数在速度为lm/s的速度鲁棒性示意图； 图4为本专利技术实施例正弦函本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于直线控制器的智能车辆曲线跟踪方法，其特征在于：包括首先利用道格拉斯‑普克算法对规划路径进行离散化，得到一系列首尾相连的直线段，并进行障碍物检测，在不存在障碍物的情况下，依次以各直线段为预瞄路径，执行以下步骤，步骤1，对变量Flag、D、D_pre、D_change、δ和i全部初始化为0，并初始化Error，其中，Flag为驾驶员关注点转换的标识符，D是车辆当前位置与预瞄路径之间的最短距离；D_pre是上一次迭代所得D值；D_change是指D的变化率；Error是车辆当前航向角θ_CurrentHeading和路径方向角θ_pre的角度差；δ是控制输入量，表示车辆前轮的转向角；i为循环变量，用于标识当前迭代次数；步骤2，判断当前Flag的值，如果Flag为1，转向步骤5；如果Flag为0，则转向步骤3；步骤3，计算车辆前轮的转向角δ，δ＝Kh/Velocity×Error，Kh为增益系数，Velocity为当前车辆的速度，Error是车辆当前航向角和路径方向角的角度差；步骤4，判断Error的值，如果小于或等于设定的相应阈值，则认令Flag＝1并转向步骤7，否则直接进入步骤7；步骤5，计算变量D、D_pre、D_change、δ以及当前车辆和预瞄路径的相对位置S的值，更新当前迭代次数，所用式子如下，D＝Distance(P_current,Line)；D_change＝(D‑D_pre)/T；D_pre＝D；S＝LOCATION(P_current,Line)；S[i]＝S；S_saved＝S[0]；i++；δ=Kp×D→+Kd/Velocity×D→_change;]]>其中，Distance(P_current,Line)为车辆当前位置P_current与预瞄路径Line之间的最短距离；D_pre是上一次迭代所得D值，T为当前与上一次迭代时间间隔；LOCATION(P_current,Line)为预瞄路径Line起点、车辆当前位置P_current所在点以及预瞄路径Line终点所形成的三角形面积值，当预瞄路径Line起点、车辆当前位置P_current所在点、预瞄路径Line终点顺时针排列时，S<0，当预瞄路径Line起点、车辆当前位置P_current所在点、预瞄路径Line终点逆时针排列时，S>0；sign(S)为S的符号；为矢量，D→=sing(S)×D;]]>为矢量，D→_change=sing(S)×D_change;]]>S_saved为S的初始值；Kp、Kd为增益系数；步骤6，如果当前变量S小于等于初始值S_saved×C，C为预设的阈值比例，令Flag＝0并转向步骤7，否则直接进入步骤7；步骤7，如果前轮转角大于等于预设的转向角阈值A1，则将此时的车辆前轮的转向角δ重新赋值，令δ＝A1并转向步骤9；否则进入步骤8；步骤8，如果前轮转角小于等于预设的转向角阈值A2，A2＝‑A1，则将此时的车辆前轮的转向角δ重新赋值，令δ＝A2并转向步骤9；否则直接进入步骤9；步骤9，判断当前车辆是否到达预瞄路径的终点，如果到达终点，结束对当前预瞄路径的相应处理流程；如果没有到达终点，则转向步骤2。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李必军，单云霄，谢云，郑玲，周剑，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42