一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：环境感知单元识别车道轨迹线；ECU根据算法实时计算弯道不同位置速度；跟踪控制器跟踪规划速度和道路轨迹；速度规划方法：采用模糊控制方法，将车道线曲率、道路附着系数、道路轨迹跟踪偏差作为模糊输入，输出为弯道不同点位的速度曲线；跟踪控制方法：通过模拟大脑情感记忆学习过程，设计脑情感跟踪控制器跟踪速度曲线及轨迹曲线。本发明专利技术提高了车辆弯道轨迹跟踪精度和跟踪过程的鲁棒性能，提前对弯道行驶进行速度规划，可有效减少车辆发生失稳状况，让弯道行驶过程更加安全稳定，对弯道行驶安全施加双保险。对弯道行驶安全施加双保险。对弯道行驶安全施加双保险。

【技术实现步骤摘要】
一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法


[0001]本专利技术涉及一种辅助驾驶
，尤其涉及一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]随着汽车工业、通信以及计算机等技术的快速发展，智能驾驶汽车不再遥不可及，它已经走进人们的生活。智能驾驶车辆安全问题一直被人所诟病，智能车辆主动安全技术逐渐成为当今研究的热点。
[0003]无人驾驶系统的核心大致可分为感知识别、决策规划和行为控制三个部分。作为实现自动驾驶的最后一步，行为控制模块至关重要。行为控制模块的核心在于控制器的设计，它实际上可以看作是系统跟踪期望轨迹的能力，考虑到车辆系统的强非线性以及运行过程中的干扰情况，跟踪控制器需要具有一定的抗干扰能力。而控制层跟踪控制器的设计多种多样，应用算法也各不相同，多采用经典控制理论如PID控制，现代控制理论如线性二次型控制、滑膜控制、鲁棒控制、MPC等，以及现在研究比较多的智能控制理论如模糊控制、神经网络控制、预瞄跟随理论以及不同算法相结合的控制策略。
[0004]有效的辅助驾驶轨迹跟踪控制系统需具备合理的传感器布置、兼顾稳定性和准确性的跟踪控制策略。目前，关于轨迹跟踪控制的研究所使用的方法大都与车身电子稳定系统联合使用，进行轨迹跟踪时横纵向控制的耦合因素为车辆行驶速度；轨迹跟踪过程中，当车辆保持原有速度而使车辆临界失稳时，车身电子稳定系统将介入控制车身稳定，但速度过大时仍然会使车辆发生侧滑甚至侧翻等失稳状况；因此，有必要对轨迹跟踪过程速度进行提前规划，提高弯道跟踪行驶效率，保证安全性。
专利技术内容
[0005]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
中所涉及的缺陷，提出一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法。
[0006]技术方案：
[0007]一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1)，摄像头采集当前时刻k车道线信息、障碍物信息以及车道限速信息，将识别的自车所在车道的车道线曲率κ
k
＝1/R、道路轨迹跟踪偏差e
k
＝d
real k
‑
d
desire k
、车道的限速V
lim k
传到CAN总线上，分别供VCU调取用于计算和判断；l和R为k时刻摄像头采集到的车道线长度和半径；d
real k
为k时刻车辆纵轴线与车道线的真实偏差，d
desire k
为k时刻车辆纵轴线与车道线的期望偏差；
[0009]步骤2)，车速传感器、加速度传感器、前轮转角传感器分别收集k时刻汽车的车速u
v k
、轮速u
w k
、加速度α
k
、前轮转角δ
k
，并将收集到的数据输入到CAN总线上供VCU进行计算；
[0010]步骤3)，采用魔术公式轮胎模型计算出轮胎纵向力F
x
，根据车辆动力学公式计算出路面制动系数μ
b
，再根据模糊估计算法估计k时刻道路附着系数μ
k
；
[0011]步骤4)，VCU根据接收到的车道线曲率κ
k
、道路轨迹跟踪偏差e
k
、道路附着系数μ
k
，利用模糊控制算法计算当前k时刻弯道k时刻规划速度u
plan k
；联合k时刻之前的每个时刻的规划速度，得到速度规划曲线；
[0012]步骤5)，摄像头实时探测道路交通标志，当检测到道路限速为V
lim k
时，VCU利用卡尔曼滤波对速度规划曲线作平滑处理，并小于道路限速V
lim k
，若k时刻无道路限速时，不做限速处理，得出平滑合理的速度曲线；
[0013]步骤6)，VCU计算k时刻规划速度u
pla n
与现实速度u
rea l
的偏差e
v k
＝u
plank
‑
u
rea
，通过脑情感学习回路控制器计算出k时刻期望加速度α
des k
，根据制动驱动切换策略判定车辆需要加速、减速或者怠速，最后分别根据逆发动机模型和逆制动器模型计算出自动踏板压力和节气门开度，进而控制车辆加减速；
[0014]步骤7)，摄像头实时探测道路车道线位置，将k时刻车辆纵轴线与车道线的真实偏差d
real k
传到CAN总线上，VCU实时计算k时刻车辆纵轴线与车道线的期望偏差d
plan k
与真实偏差d
real k
的差值e
k
＝d
real k
‑
d
plan k
，并将偏差值e
k
输入到脑情感学习回路控制器计算出当前时刻车辆跟踪车道线所需前轮转角δ
k
，最后通过CAN总线将δ
k
输入车辆线控转向单元控制车辆实时跟踪车道线；
[0015]步骤8)，按顺序重复步骤1)
‑‑‑
步骤7)，计算k+1时刻的加速度和前轮转角。
[0016]进一步的，所述步骤3)具体包括：
[0017]步骤3.1)根据魔术公式轮胎模型计算出当前k时刻的轮胎纵向力F
x k
：
[0018]F
x
＝D
x sin{C
x
arctan[B
x
λ
‑
E
x
(B
x
λ
‑
arctan B
x
λ)]}
[0019]C
x
＝1.62
[0020]D
x
＝a1F
z2
+a2F
z
[0021]B
x
C
x
D
x
＝a
3 sin[a4arctan(a5F
z
)](1
‑
a
12
|λ|)
[0022]B
x
C
x
D
x
＝B
x
C
x
D
x
/C
x
D
x
[0023]E
x
＝a6F
z2
+a7F
z
+a8[0024]其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a
12
分别为魔术公式轮胎的拟合参数，F
z
为轮胎的垂直载荷，x表示车辆纵向，λ为滑移率，D
x
为峰值因子，B
x
为刚度因子，C
x
为曲线形状因子，E
x
为曲线曲率因子；
[0025]步骤3.2)通过大量实验数据拟合六种路面：冰、雪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)，摄像头采集当前时刻k车道线信息、障碍物信息以及车道限速信息，将识别的自车所在车道的车道线曲率κ
k
＝1/R、道路轨迹跟踪偏差e
k
＝d
real k
‑
d
desire k
、车道的限速V
lim k
传到CAN总线上，分别供VCU调取用于计算和判断；l和R为k时刻摄像头采集到的车道线长度和半径；d
real k
为k时刻车辆纵轴线与车道线的真实偏差，d
desire k
为k时刻车辆纵轴线与车道线的期望偏差；步骤2)，车速传感器、加速度传感器、前轮转角传感器分别收集k时刻汽车的车速u
vk
、轮速u
wk
、加速度α
k
、前轮转角δ
k
，并将收集到的数据输入到CAN总线上供VCU进行计算；步骤3)，采用魔术公式轮胎模型计算出轮胎纵向力F
x
，根据车辆动力学公式计算出路面制动系数μ
b
，再根据模糊估计算法估计k时刻道路附着系数μ
k
；步骤4)，VCU根据接收到的车道线曲率κ
k
、道路轨迹跟踪偏差e
k
、道路附着系数μ
k
，利用模糊控制算法计算当前k时刻弯道k时刻规划速度u
plan k
；联合k时刻之前的每个时刻的规划速度，得到速度规划曲线；步骤5)，摄像头实时探测道路交通标志，当检测到道路限速为V
lim k
时，VCU利用卡尔曼滤波对速度规划曲线作平滑处理，并小于道路限速V
lim k
，若k时刻无道路限速时，不做限速处理，得出平滑合理的速度曲线；步骤6)，VCU计算k时刻规划速度u
plan k
与现实速度u
real k
的偏差e
vk
＝u
plan k
‑
u
real k
，通过脑情感学习回路控制器计算出k时刻期望加速度α
des k
，根据制动驱动切换策略判定车辆需要加速、减速或者怠速，最后分别根据逆发动机模型和逆制动器模型计算出自动踏板压力和节气门开度，进而控制车辆加减速；步骤7)，摄像头实时探测道路车道线位置，将k时刻车辆纵轴线与车道线的真实偏差d
real k
传到CAN总线上，VCU实时计算k时刻车辆纵轴线与车道线的期望偏差d
plan k
与真实偏差d
real k
的差值e
k
＝d
real k
‑
d
plan k
，并将偏差值e
k
输入到脑情感学习回路控制器计算出当前时刻车辆跟踪车道线所需前轮转角δ
k
，最后通过CAN总线将δ
k
输入车辆线控转向单元控制车辆实时跟踪车道线；步骤8)，按顺序重复步骤1)
‑‑‑
步骤7)，计算k+1时刻的加速度和前轮转角。2.根据权利要求1所述的一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：步骤3.1)根据魔术公式轮胎模型计算出当前k时刻的轮胎纵向力F
xk
：F
x
＝D
x
sin{C
x
arctan[B
x
λ
‑
E
x
(B
x
λ
‑
arctan B
x
λ)]}C
x
＝1.62D
x
＝a1F
z2
+a2F
z
B
x
C
x
D
x
＝a
3 sin[a4arctan(a5F
z
)](1
‑
a
12
|λ|)B
x
C
x
D
x
＝B
x
C
x
D
x
/C
x
D
x
E
x
＝a6F
z2
+a7F
z
+a8其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a
12
分别为魔术公式轮胎的拟合参数，F
z
为轮胎的垂直载荷，x表示车辆纵向，λ为滑移率，D
x
为峰值因子，B
x
为刚度因子，C
x
为曲线形状因子，E
x
为曲线曲率因子；步骤3.2)通过大量实验数据拟合六种路面：冰、雪、湿鹅卵石、湿沥青、干水泥、干沥青
半经验轮胎
‑
路面数学模型：其中C1、C2、C3为该路面模型的三个参数；则可根据对应参数绘制出六种路面的λ
‑
μ曲线；λ表示滑移率，μ为路面峰值附着系数；步骤3.3)计算制动力系数μ
b
和滑移率λ：λ＝(u
w
‑
u
v
)/u
w
其中，u
v
表示汽车的车速，u
w
表示汽车的轮速；步骤3.4)设置模糊控制器，输入为μ
b
和λ，输出为当前路面与六种路面的相似程度s1、s2、s3、s4、s5、s6；再采用加权平均法计算道路附着系数μ
k
：其中，μ1、μ2、μ3、μ4、μ5、μ6分别为六种路面的峰值附着系数。3.根据权利要求1所述的一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤4)中，模糊控制算法的输入为车道线曲率κ
k
、道路轨迹跟踪偏差e
k
和道路附着系数μ
k
，根据IF A and B and C then D的模糊规则，输出该时刻的道路规划速度u
plan k
，模糊规则为：步骤4.1)当车道线曲率κ
k
过大时应减小车速，同时车速应低于该车道限速V
lim
，让车辆安全通过半径较...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏民祥，杨佳伟，沙朝，胡晓生，任师通，姜玉维，吴昭，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：