用于自动驾驶车辆的PID嵌入式LQR制造技术

在本公开的一个实施方式中，提供了用于操作自动驾驶车辆(ADV)的计算机实施的方法及系统。其中，系统接收参考轨迹，该参考轨迹包括ADV将遵循的参考路径。系统使用路径跟踪算法控制ADV使其沿着参考路径，所述控制包括：确定第一横向距离误差；使用比例‑积分‑微分(PID)控制系统基于第一横向距离误差确定第二横向距离误差，其中，第二横向距离误差补偿横向漂移；以及使用路径跟踪算法基于第二横向距离误差来生成转向命令，以控制ADV使得最小化横向距离误差(例如，ADV所采用的实际路径与参考路径之间的横向距离)。

PID embedded LQR for autonomous vehicles

In one embodiment of the present disclosure, there is provided a method and a system of computer implementation for operating an automatic driving vehicle (ADV). Among them, the system receives the reference track, which includes the reference path that adv will follow. The system uses path tracking algorithm to control adv along the reference path, the control includes: determining the first lateral distance error; using proportional integral derivative (PID) control system to determine the second lateral distance error based on the first lateral distance error, wherein the second lateral distance error compensates for the lateral drift; and using path tracking algorithm to determine the second lateral distance error A steering command is generated to control the ADV to minimize the lateral distance error (for example, the lateral distance between the actual path used by the adv and the reference path).

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶车辆的PID嵌入式LQR
本公开实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开实施方式涉及用于自动驾驶车辆(ADV)的比例-积分-微分(PID)控制器嵌入式线性二次调节器(LQR)。
技术介绍
以自主模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自主模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在一些没有任何乘客的情况下行驶。ADV可使用驾驶轨迹进行自主导航。驾驶轨迹可划分为纵向分量和横向分量。纵向分量是指沿驾驶轨迹的预定路径纵向行驶的车辆运动。横向分量是指在横向方向上行驶到驾驶轨迹的预定路径的车辆运动。ADV的LQR控制系统可自动操纵ADV以跟踪驾驶轨迹的预定路径，然而，LQR控制器通常不能充分地处理反馈误差。
技术实现思路
根据本公开的一实施方式，提供了用于操作自动驾驶车辆(ADV)的计算机实施的方法，所述方法包括：接收包括所述自动驾驶车辆将遵循的参考路径的参考轨迹；以及使用路径跟踪控制系统控制所述自动驾驶车辆使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：/n接收包括所述自动驾驶车辆将遵循的参考路径的参考轨迹；以及/n使用路径跟踪控制系统控制所述自动驾驶车辆使其沿着所述参考路径，所述控制包括：/n确定第一横向距离误差；/n使用比例-积分-微分控制系统基于所述第一横向距离误差来确定第二横向距离误差，其中，所述第二横向距离误差补偿横向漂移；以及/n使用所述路径跟踪控制系统基于所述第二横向距离误差来生成转向命令，以控制所述自动驾驶车辆使得最小化所述自动驾驶车辆所采用的实际路径与所述参考路径之间的横向距离。/n

【技术特征摘要】
20180523 US 15/987,8771.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：
接收包括所述自动驾驶车辆将遵循的参考路径的参考轨迹；以及
使用路径跟踪控制系统控制所述自动驾驶车辆使其沿着所述参考路径，所述控制包括：
确定第一横向距离误差；
使用比例-积分-微分控制系统基于所述第一横向距离误差来确定第二横向距离误差，其中，所述第二横向距离误差补偿横向漂移；以及
使用所述路径跟踪控制系统基于所述第二横向距离误差来生成转向命令，以控制所述自动驾驶车辆使得最小化所述自动驾驶车辆所采用的实际路径与所述参考路径之间的横向距离。


2.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述路径跟踪控制系统是线性二次调节器控制系统。


3.如权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括：
基于针对当前驾驶循环和前一驾驶循环所确定的第二横向距离误差来确定第二横向距离误差变化率；
使用所述路径跟踪控制系统基于所述第二横向距离误差和所述第二横向距离误差变化率来生成所述转向命令，以控制所述自动驾驶车辆使得最小化所述自动驾驶车辆所采用的实际路径与所述参考路径之间的横向距离。


4.如权利要求3所述的计算机实施的方法，其中，基于针对当前驾驶循环和前一驾驶循环所确定的第二横向距离误差来确定第二横向距离误差变化率还包括：
将针对所述前一驾驶循环的先前确定的第二横向距离误差进行缓冲；以及
基于先前确定的第二横向距离误差和当前确定的第二横向距离误差的变化来确定所述第二横向距离误差变化率。


5.如权利要求3所述的计算机实施的方法，还包括：
基于所述第二横向距离误差和所述第二横向距离误差变化率来生成转向角度，其中，所述转向角度被用于生成所述转向命令。


6.如权利要求5所述的计算机实施的方法，还包括：
基于当前驾驶循环的当前航向与前一驾驶循环的预期航向之间的差异来确定航向误差，其中，所述转向角度是使用所述路径跟踪控制系统进一步基于所述航向误差来生成的。


7.如权利要求6所述的计算机实施的方法，还包括：
鉴于所述当前驾驶循环与所述前一驾驶循环之间的持续时间，基于所述当前航向与所述预期航向之间的差异来确定航向误差变化率，其中，所述转向角度是使用所述路径跟踪控制系统进一步基于所述航向误差变化率来生成的。


8.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述比例-积分-微分控制系统通过以下步骤来确定所述第二横向距离误差：
确定期望的横向距离误差；
基于所述期望的横向距离误差和所述第一横向距离误差来计算差值；
基于所述差值的比例、积分或微分项来计算所述第二横向距离误差；以及
鉴于所述比例-积分-微分控制系统的横向漂移来反馈所述第二横向距离误差，以实时地连续更新对所述差值的计算。


9.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述比例-积分-微分控制系统的比例、积分和微分系数分别为约1、0.5和0.1。


10.非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：
接收包括自动驾驶车辆将遵循的参考路径的参考轨迹；以及
使用路径跟踪控制系统控制所述自动驾驶车辆使其沿着所述参考路径，所述控制包括：
确定第一横向距离误差；
使用比例-积分-微分控制系统基于所述第一横向距离误差来确定第二横向距离误差，其中，所述第二横向距离误差补偿横向漂移；以及
使用所述路径跟踪控制系统基于所述第二横向距离误差来生成转向命令，以控制所述自动驾驶车辆使得最小化所述自动驾驶车辆所采用的实际路径与所述参考路径之间的横向距离。

【专利技术属性】
技术研发人员：朱帆，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US