【技术实现步骤摘要】
重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法
[0001]本专利技术涉及无人驾驶车辆轨迹跟踪控制
，特别是涉及一种重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法。
技术介绍
[0002]无人驾驶车辆是一种将环境状态感知、决策规划及行为控制集合于一体的高度智能化系统，无人驾驶车辆是提高交通领域智能化水平、改善运输效率，降低人力成本的重要技术手段。无人驾驶车辆需要根据实际工况下的作业流程进行智能化改造，而现有的无人驾驶车辆作业场景多为重复作业场景，例如：工厂内无人驾驶叉车、无人驾驶碾压机以及无人驾驶公交车等。
[0003]然而无人驾驶车辆在不断重复的执行某项任务时，不可避免的会受到来自于系统内部及外界干扰因素的影响，比如：车辆姿态测量噪声、转向系统的响应特性变化、行驶路面平坦度及轮胎变形等。当这些不确定性因素作用到无人驾驶车辆时，会降低车辆执行任务的可靠性、安全性以及工作效率。
[0004]针对无人驾驶车辆在的轨迹跟踪控制，现有多种解决方案，其中包括：比例积分微分控制、基于车辆和道...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过车辆的测量位置及航向与目标轨迹计算得到横向距离误差e
d
和航向误差步骤2，设计以消除车辆与目标轨迹的距离误差和航向误差为目标的车辆轨迹跟踪控制器，以步骤1中的横向距离误差及航向误差作为车辆轨迹跟踪控制器输入，计算所需的方向盘转角δ；步骤3，设计迭代学习控制器专用的存储模块，其存储长度为重复场景的时间或空间总长度除以时间或空间为单位的调度步长；在每次调用控制算法时，将跟踪误差序列{e
k
(t)，t∈[0，T]}及执行机构的动作序列{δ
k
(t)，t∈[0，T]}写入到存储模块中，并标注其时间或空间坐标，该坐标在每个作业场景中不断重复；步骤4，针对车辆的重复寻迹任务，在进行第k+1次循环的寻迹任务时，将根据当前时刻在重复场景中时间或空间坐标，在迭代学习控制器专用存储模块中查询第k次循环对应的跟踪误差和执行机构动作并且实时读取；步骤5，将步骤4所读取到跟踪误差，以学习率U(e
k
(t)，t)的形式进行计算，与步骤4读取到所对应的执行机构动作相加获得执行机构动作，作为当前时刻的方向盘转角；步骤6，设置停止迭代条件，e
k
(t)＜ε(t∈[0，T])，式中ε为给定的允许跟踪精度。2.如权利要求1所述的重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，步骤1中车辆的测量位置与目标轨迹计算得到横向距离误差算法，其特征在于，步骤1中车辆的测量位置与目标轨迹计算得到横向距离误差其中x
a
和y
b
分别表示起始点的东向和北向坐标，x
b
和y
b
分别表示终止点的东向和北向坐标，x和y分别表示车辆定位点的东向和北向坐标；步骤1中航向误差单位是角度值，其中是参考轨迹的目标航向，单位是角度值，是车辆的测量航向，航向定义为车身从正北方向顺时针转过的角度，单位是角度值。3.如权利要求1所述的重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述步骤2中，车辆轨迹跟踪控制器采用比例
‑
积分
‑
微分(PID)控制。4.如权利要求1所述的重复作业式无人驾驶车辆迭代学习自趋优前馈的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，迭代学习率可以表述为δ
k+1
(t)＝δ
k
(t)+U(e
k
(t)，t)，U(e
k
(t)，t)表示第k次循环以前积累下来的控制经验，是从迭代学习控制器专用的存储模块中读取得到的，而U(e
k
...
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