弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法技术

本发明专利技术提供了一种弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，包括如下步骤：步骤S1，实时采集车辆行驶过程中轮胎的运动信息；所述轮胎的运动信息包括轮胎滚动的线速度和角速度；步骤S2，根据轮胎的运动信息，计算轮胎的滚动半径，并通过半径迭代法判断轮胎胎压是否异常，所述半径迭代法是通过预先设定的特征参数γ表示轮胎的滚动半径的差异，以判断轮胎胎压是否异常；步骤S3，根据轮胎的滚动半径和特征参数γ，判断轮胎胎压与轮胎半径的关系，并确定胎压异常的轮胎位置；步骤S4，根据特征参数γ计算方向盘角度的补偿值。γ计算方向盘角度的补偿值。γ计算方向盘角度的补偿值。

【技术实现步骤摘要】
弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶车辆领域，具体涉及一种弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法。

技术介绍

[0002]随着无人驾驶的开发和不断发展，在进行无人驾驶控制算法开发和实车测试的过程中，遇到了因胎压不足而导致无人驾驶车辆出现弯道转向不足的情况。这一情况的出现对于无人驾驶车辆来说是非常危险的。由于车辆长期的测试与使用，出现胎压降低、轮胎磨损等现象是非常普遍的。因此，亟需一种能解决上述问题的方法。
[0003]目前本领域中，对于上述问题的解决方法有两种。第一种是通过对L4级别无人驾驶车辆的胎压情况做远程监测，以防止瘪胎或其他轮胎状况问题，避免威胁自动驾驶车辆的安全。第二种是让车辆运行一段时间，通过相关参数来推算出胎压变化后的侧偏刚度，随后根据二自由度建模下的无人驾驶车辆，通过参数侧偏刚度来修复一定量的偏差。
[0004]但是上文所述的两种方法仍有不少缺点。第一种方法仅仅是对于胎压问题做出了提前预防的功能，且依然需要人工补充胎压来保证车辆行驶。而第二种方法中，由于无人驾驶汽车算法多是通过二自由度模型建立汽车运动学模型(自行车模型)，同轴下当其中一个胎压过低的时候，同轴轮胎半径已经不再相等，故而二自由度模型将在某个临界点被打破。因此，仅仅通过侧偏刚度这一参数来补偿算法中方向盘转角的输出可能是不够的。此外，自动驾驶车辆可能会因为车辆轮胎半径差异而出现偏差。并且此方法并未应用在L4级别无人驾驶领域。
[0005]综上所述，在测试和开发的过程中，仅仅是通过提醒驾驶员及时为较低胎压充气或者更换掉磨损严重的轮胎来解决上述问题的方法或许适用于低级别无人驾驶(L2及以下)，且不用考虑多种复杂场景以及危险情况。此类方法无法保证无人驾驶车辆可以精准地按照规划轨迹行驶，在行驶过程中存在安全隐患。对于高级别无人驾驶来说，特别是L4级别无人驾驶，特殊场景下的极端情况也必须是考虑在内的。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于，提供一种弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，以避免当单个胎压过低时二自由度模型被打破后出现的偏执问题。该方法根据不同胎压下的轮胎的运动信息以及各个轮胎的滚动半径，得到特征参数，该特征参数会随着胎压变换而改变；并通过特征参数和轮胎滚动的运动信息来判断各个轮胎的滚动半径的变化情况以定位低压轮胎；同时，根据胎压、轮胎角速度、车速、轮胎半径等的变化情况，通过不断测试不同参数下的方向盘转向误差来进行弥补方向盘转向不足的问题。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，包括如下步骤：
[0008]步骤S1，实时采集车辆行驶过程中轮胎的运动信息；所述轮胎的运动信息包括轮
胎滚动的线速度和角速度；
[0009]步骤S2，根据轮胎的运动信息，计算轮胎的滚动半径，并通过半径迭代法判断轮胎胎压是否异常，所述半径迭代法是通过预先设定的特征参数γ表示轮胎的滚动半径的差异，以判断轮胎胎压是否异常；
[0010]步骤S3，根据轮胎的滚动半径和特征参数γ，判断轮胎胎压与轮胎半径的关系，并确定胎压异常的轮胎位置；以及
[0011]步骤S4，根据特征参数γ计算方向盘角度的补偿值。
[0012]在一个实施例中，步骤S2中，当特征参数γ保持不为0的状态时，轮胎胎压异常；所述预先设定的特征参数γ的计算公式如下：
[0013][0014]其中，R
FL
代表左前轮的滚动半径，R
FR
代表右前轮的滚动半径，R
RL
代表左后轮的滚动半径，R
RR
代表右后轮的滚动半径。
[0015]在一个实施例中，车辆行驶过程中，轮胎的滚动半径的计算公式如下：
[0016][0017]其中，R表示轮胎的滚动半径，V
R
表示轮胎滚动的线速度，ω
R
表示轮胎滚动的角速度。
[0018]在一个实施例中，所述步骤S2中，当滚动半径R为定值时，所述特征参数γ的计算公式如下：
[0019][0020]其中，V
FL
代表左前轮的线速度，V
FR
代表右前轮的线速度，V
RL
代表左后轮的线速度，V
RR
代表右后轮的线速度；ω
FL
代表左前轮的角速度，ω
FR
代表右前轮的角速度，ω
RL
代表左后轮的角速度，ω
RR
代表右后轮的角速度。
[0021]在一个实施例中，所述步骤S2中还包括采用递归最小二乘法迭代求解式(3)中的特征参数γ，具体步骤如下：
[0022]y＝Ax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0023]其中，A＝1；
[0024][0025][0026][0027]p(k)＝(1
‑
q(k))p(k
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0028]其中，p与A满足关系：
[0029]p＝(A
T
A)
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0030]迭代的终止条件为：
[0031][0032]其中，δ
γ
为终止限值，的迭代收敛时的值为γ。
[0033]在一个实施例中，步骤S3具体为：
[0034]通过式(2)计算各个轮胎的滚动半径，根据轮胎半径与特征参数γ，进行标定，判断轮胎胎压与轮胎半径的关系；
[0035]比较各个轮胎的滚动半径，并确定出现胎压异常的轮胎位置。
[0036]在一个实施例中，所述步骤S4中，当同轴轮胎中单侧胎压不足时，根据特征参数γ计算方向盘角度的补偿值。
[0037]在一个实施例中，所述步骤S4具体为：
[0038]当同轴轮胎胎压压差超过0.1kpa时，根据特征参数γ计算方向盘角度的补偿值；否则，不做补偿。
[0039]在一个实施例中，所述步骤S4中方向盘角度的补偿值的计算公式为：
[0040]Steering Angle
tire pressure
＝γ*K
p
*τ*lat_error
ꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0041]其中，Steering Angle
tire pressure
为方向盘角度的补偿值；γ为所述步骤S2中计算得到的特征参数，在不同的轮胎运动信息下，γ是一个动态值；τ为压差系数，根据不同情况下的胎压情况进行动态标定；K
p
为标定系数，通过调节以达到预期值；lat_error为横向误差。
[0042]在一个实施例中，同侧轮胎同时出现胎压异常时，动态标定式(11)中的压差系数τ，并且特征参数γ的计算公式如下：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，实时采集车辆行驶过程中轮胎的运动信息；所述轮胎的运动信息包括轮胎滚动的线速度和角速度；步骤S2，根据轮胎的运动信息，计算轮胎的滚动半径，并通过半径迭代法判断轮胎胎压是否异常，所述半径迭代法是通过预先设定的特征参数γ表示轮胎的滚动半径的差异，以判断轮胎胎压是否异常；步骤S3，根据轮胎的滚动半径和特征参数γ，判断轮胎胎压与轮胎半径的关系，并确定胎压异常的轮胎位置；以及步骤S4，根据特征参数γ计算方向盘角度的补偿值。2.根据权利要求1所述的弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，其特征在于，步骤S2中，当特征参数γ保持不为0的状态时，轮胎胎压异常；所述预先设定的特征参数γ的计算公式如下：其中，R
FL
代表左前轮的滚动半径，R
FR
代表右前轮的滚动半径，R
RL
代表左后轮的滚动半径，R
RR
代表右后轮的滚动半径。3.根据权利要求2所述的弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，其特征在于，车辆行驶过程中，轮胎的滚动半径的计算公式如下：其中，R表示轮胎的滚动半径，V
R
表示轮胎滚动的线速度，ω
R
表示轮胎滚动的角速度。4.根据权利要求3所述的弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，其特征在于，所述步骤S2中，当滚动半径R为定值时，所述特征参数γ的计算公式如下：其中，V
FL
代表左前轮的线速度，V
FR
代表右前轮的线速度，V
RL
代表左后轮的线速度，V
RR
代表右后轮的线速度；ω
FL
代表左前轮的角速度，ω
FR
代表右前轮的角速度，ω
RL
代表左后轮的角速度，ω
RR
代表右后轮的角速度。5.根据权利要求4所述的弥补胎压问题导致的自动驾驶横向偏差的方法，其特征在于，所述步骤S2中还包括采用递归最小二乘法迭代求解式(3)中的特征参数γ，具体步骤如下：y＝Ax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，A＝1；x＝γ；x＝γ；x＝γ...

【专利技术属性】
技术研发人员：周方睿，彭怡凡，姚鸣杰，卢奕燊，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：