一种车辆控制方法、系统、计算机设备、可读存储介质及机动车技术方案

本发明专利技术公开了一种车辆控制方法、系统、计算机设备、可读存储介质及机动车，涉及自动驾驶技术领域，运行自动驾驶的车辆通过所述车辆控制方法对自车进行控制，包括如下步骤：根据历史速度对当前速度进行处理以获取预瞄距离；根据预瞄距离获预瞄状态；计算自车的状态约束；基于预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态；根据预测状态控制动力系统和转向系统。本发明专利技术所提供的车辆控制方法基于自适应预瞄距离和预测域曲率约束，减小了控制量的抖动。减小了控制量的抖动。减小了控制量的抖动。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆控制方法、系统、计算机设备、可读存储介质及机动车


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及一种车辆控制方法、系统、计算机设备、可读存储介质及机动车。

技术介绍

[0002]车辆的智能运动控制是自动驾驶技术的重要研究方向。其中，高速变曲率路况的轨迹跟踪控制器设计具有很大的应用前景和价值。相比于现有技术中将控制解耦为横、纵向运动的控制方法，模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)在考虑实际物理约束的下能同时解计算出所需的前轮转角和纵向加速度。但是现有的MPC研究中很少考虑到参考轨迹(即运行自动驾驶的车辆需要跟踪的轨迹)的曲率，这导致了在高速变曲率的场景中出现较大的稳态误差和控制量抖动的问题，既影响了安全，又会导致车辆闯动，影响乘坐体验。现有技术中虽然存在采用预瞄距离设计的控制器，但是现有方法多是根据速度计算预瞄距离，因此当速度变化较大或不稳定时，预瞄距离也会发生抖动，同样会影响控制效果。

技术实现思路

[0003]为解决前述问题，本专利技术提供了一种车辆控制方法，基于自适应预瞄距离和预测域曲率约束，减小了控制量的抖动。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]本实施例提供了一种车辆控制方法，运行自动驾驶的车辆通过所述车辆控制方法对自车进行控制，包括如下步骤：
[0006]根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离；
[0007]根据预瞄距离获取自车的预瞄状态；
[0008]基于车辆动力学模型计算自车的状态约束；
[0009]基于自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态；
[0010]自车根据预测状态控制动力系统和转向系统。
[0011]本专利技术所提供的技术方案，在高速自动驾驶场景中，针对速度突变和不稳定情况的问题进行了针对性的改进，利用速度历史信息对其进行滤波以获得平滑的速度和预瞄距离，减小了控制量的抖动。针对参考轨迹曲率较大和不稳定的问题，设置了针对预测域的曲率约束，大幅度降低了跟踪误差，在保证跟踪误差收敛的情况下尽可能降低执行器调整频率和幅度，进而使车辆速度输出平缓稳定，避免发生闯动，同时车辆行驶平滑，提高了运行自动驾驶车辆的乘坐体验。
[0012]可选的，根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离包括如下步骤：
[0013]根据如下公式计算当前速度和若干历史速度的标准差：
[0014][0015]其中，σ为标准差，v(k)为当前速度，v(k
‑
1),
…
v(k
‑
N)为若干历史速度，i和N为自然数；
[0016]如果标准差小于等于阈值，则根据如下公式计算平滑速度：
[0017][0018]其中，为平滑速度，μ为权重参数，[μN]为对μN取整运算，如果标准差大于阈值，则将当前速度作为平滑速度；
[0019]根据如下公式计算预瞄距离：其中，L(k)为预瞄距离，t
pre
为预瞄时间。
[0020]通过历史速度数据的标准差对速度进行平滑处理，可以自适应地计算较稳定的预瞄距离，减少了控制量的抖动。
[0021]可选的，自车的预瞄状态包括：
[0022][0023]其中，(x
pre
,y
pre
)为自车的预瞄位置，θ
pre
为自车的预瞄航向角，v
pre
为自车的预瞄速度。
[0024]可选的，基于车辆动力学模型计算自车的状态约束包括如下步骤：
[0025]根据如下公式计算自车在预瞄位置上与参考轨迹的误差状态：
[0026][0027]其中，横向误差为e
d
，纵向误差为e
s
，速度误差e
v
，航向角误差为，航向角误差为θ为自车当前状态的航向角，θ
r
为参考轨迹的航向角，C
f
为前轮的侧偏刚度，C
r
为后轮的侧偏刚度，m为自车的质量，v
x
为自车的纵向速度，a为前轮轴中心到重心的距离，b为后轮轴中心到重心的距离，I
z
为转动惯量，δ
f
为自车的前轮转角，a
′
为自车的加速度；
[0028]对误差状态进行离散化，得到：
[0029][0030][0031]其中，X
e
(k+1)为k+1时刻的误差状态，U(k)为应控制量约束项，令得到Θ(k)＝C
k
，由Θ(k)对误差状态进行约束，得到状态约束：
[0032][0033]其中，N
p
为预测的时长。
[0034]将变化的参考轨迹曲率用于横纵向控制量，也就是车轮转向的优化过程，大幅度提高了运行自动驾驶时的跟踪精度。
[0035]可选的，根据如下公式，基于自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态：
[0036][0037]其中，为代价函数的最小值，i|k表示当前时刻k下的第i步预测状态，Q和R为半正定矩阵，Q是对应误差状态的权重矩阵，R是对应控制量约束项的权重矩阵，预测的初始状态的误差状态X
e
(0|k)为当前时刻的误差状态的测量值X
e
(k)。
[0038]同样的，本专利技术还提供了一种车辆控制系统，具有自动驾驶功能的车辆通过所述车辆控制系统运行自动驾驶，包括滤波器，计算模块和MPC控制器，
[0039]所述滤波器用于根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离；
[0040]所述计算模块用于根据预瞄距离获取自车的预瞄状态，基于车辆动力学模型计算自车的状态约束；
[0041]所述MPC控制器用于根据自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态，并根据预测状态向动力系统和转向系统输出控制量。
[0042]可选的，所述滤波器根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理，以获取预瞄距离，包括如下步骤：
[0043]根据如下公式计算当前速度和若干历史速度的标准差：
[0044][0045]其中，σ为标准差，v(k)为当前速度，v(k
‑
1),
…
v(k
‑
N)为若干历史速度，i和N为自然数；
[0046]如果标准差小于等于阈值，则根据如下公式计算平滑速度：
[0047][0048]其中，为平滑速度，μ为权重参数，[μN]为对μN取整运算，如果标准差大于阈值，则将当前速度作为平滑速度；
[0049]根据如下公式计算预瞄距离：其中，L(k)为预瞄距离，t
pre
为预瞄时间。
[0050]可选的，所述计算模块计算出的自车的预瞄状态包括：
[0051][0052]其中，(x
pre
,y
pre
)为自车的预瞄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，运行自动驾驶的车辆通过所述车辆控制方法对自车进行控制，包括如下步骤：根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离；根据预瞄距离获取自车的预瞄状态；基于车辆动力学模型计算自车的状态约束；基于自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态；自车根据预测状态控制动力系统和转向系统。2.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离包括如下步骤：根据如下公式计算当前速度和若干历史速度的标准差：其中，σ为标准差，v(k)为当前速度，v(k
‑
1),
…
v(k
‑
N)为若干历史速度，i和N为自然数；如果标准差小于等于阈值，则根据如下公式计算平滑速度：其中，为平滑速度，μ为权重参数，[μN]为对μN取整运算，如果标准差大于阈值，则将当前速度作为平滑速度；根据如下公式计算预瞄距离：其中，L(k)为预瞄距离，t
pre
为预瞄时间。3.根据权利要求2所述的车辆控制方法，其特征在于，自车的预瞄状态包括：其中，(x
pre
,y
pre
)为自车的预瞄位置，θ
pre
为自车的预瞄航向角，v
pre
为自车的预瞄速度。4.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，基于车辆动力学模型计算自车的状态约束包括如下步骤：根据如下公式计算自车在预瞄位置上与参考轨迹的误差状态：
其中，横向误差为e
d
，纵向误差为e
s
，速度误差e
v
，航向角误差为，航向角误差为θ为自车当前状态的航向角，θ
r
为参考轨迹的航向角，C
f
为前轮的侧偏刚度，C
r
为后轮的侧偏刚度，m为自车的质量，v
x
为自车的纵向速度，a为前轮轴中心到重心的距离，b为后轮轴中心到重心的距离，I
z
为转动惯量，δ
f
为自车的前轮转角，a
′
为自车的加速度；对误差状态进行离散化，得到：对误差状态进行离散化，得到：其中，X
e
(k+1)为k+1时刻的误差状态，U(k)为应控制量约束项，令得到Θ(k)＝Cκ，由Θ(k)对误差状态进行约束，得到状态约束：其中，N
p
为预测的时长。5.根据权利要求4所述的车辆控制方法，其特征在于，根据如下公式，基于自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态：其中，为代价函数的最小值，i|k表示当前时刻k下的第i步预测状态，Q和R为半正定矩阵，Q是对应误差状态的权重矩阵，R是对应控制量约束项的权重矩阵，预测的初始状态的误差状态X
e
(0|k)为当前时刻的误差状态的测量值X
e
(k)。6.一种车辆控制系统，其特征在于，具有自动驾驶功能的车辆通过所述车辆控制系统运行自动驾驶，包括滤波器，计算模块和MPC控制器，所述滤波器用于根据自车的历史速度对自车的当前速度进行处理以获取预瞄距离；
所述计算模块用于根据预瞄距离获取自车的预瞄状态，基于车辆动力学模型计算自车的状态约束；所述MPC控制器用于根据自车的预瞄状态和状态约束计算自车的预测状态，并根据预测状态向动力系统和转向系统输出控制量。7.根据权利要求6...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱中岚，
申请(专利权)人：浙江零跑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：