【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法、系统。
技术介绍
1、自20世纪80年代中期以来，世界上许多大学、研究中心、汽车公司和其他行业的公司都在研究和开发自动驾驶汽车。为了衡量自动驾驶汽车的自主水平，国际汽车工程师协会(sae)公布了一个基于它们所需的人类驾驶者干预和关注程度的分类系统，其中自动驾驶汽车的自主水平可以从0级(汽车的自主系统发出警告并可能瞬间干预，但没有持续的汽车控制)到5级(任何情况下都不需要人类干预)。为了实现l4及以上的自动驾驶，自动驾驶所涉及的重要的模块例如感知、定位、预测、决策、规划和定位都在迅速发展。
2、控制模块是自动驾驶架构中重要的模块之一。控制器模块接收由规划模块生成的轨迹、slam模块返回的定位信息以及底盘模块返回的车辆信息，并进行计算，并向自动驾驶汽车的方向盘、油门和刹车的执行器发送控制指令，以使汽车在物理世界允许的范围内最好地执行该轨迹。常见的控制算法有利用反馈来控制的pid控制器、利用最优控制的模型预测控制器，简称mpc(model predictive control)，以及一些路径跟随(path following)算法，比如纯跟踪算法(pure pursuit)。
3、二次线性调节器(linear quadratic regulator)，简称lqr，是一种最优控制算法，常用于轨迹跟踪(trajectory tracking)任务。lqr只能针对线性系统进行求解，如果一个系统是非线性的,则需先在操纵点处对系统进行线性化再
4、因此，现有技术还有待提高。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法、系统，旨在解决lqr控制效果差的问题；同时解决lqr无法对控制量进行约束，导致控制量超出执行器的物理限制的问题。
2、本专利技术的技术方案如下：一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，所述方法包括以下步骤：
3、控制器构建控制模型；平滑所述控制器的输入；计算反馈控制量ufb，并将轨迹生成器下发的前馈控制量uff与反馈控制量ufb求和，以计算出总控制量；对所述总控制量进行限幅；根据限幅后的总控制量向车辆本体发布控制指令。
4、显然，本专利技术在对控制器的输入进行平滑操作后，可使得控制器的输入相对平缓，而且在计算出总控制量后，对其进行了限幅操作，保证计算出的总控制量的变化更加柔和，最终输出的控制指令会更加丝滑。
5、在一个实施例中，轨迹生成器下发的轨迹点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，xd、ud均由轨迹生成器提供。
6、在一个实施例中，车辆本体的位姿点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，x＝[x y θ]t，u＝[v ω]t，x，y，θ分别为车辆本体上的所述位姿点的横坐标、纵坐标、朝向角，v为车辆本体的车速，ω为车辆本体的角速度。
7、在一个实施例中，所述控制器构建控制模型包括以下步骤：
8、构建误差系统，定义：
9、则：
10、在处对所构建的误差系统线性化，得到：
11、
12、
13、其中，vd为轨迹生成器下发的轨迹点的车速，θd为轨迹生成器下发的轨迹点的朝向角。显然，本专利技术是使用独车模型构建控制模型的，可在系统线性化时减少信息损失，在后期方便快速求解出反馈控制量ufb。
14、在一个实施例中，所述控制器的输入为使用移动平均滤波模块平滑所带的噪音。保证所更加平缓。
15、在一个实施例中，在计算反馈控制量ufb前还包括以下步骤：设置权重矩阵q，r，并在线实时调整权重矩阵q，r的参数。在线实时调整权重矩阵q，r可保证权重矩阵q，r的参数的准确性，误差收敛的速度更快，控制效果更好。
16、在一个实施例中，所述反馈控制量ufb的计算公式为：计算出ufb的值后，将其与前馈控制量uff相加，即可计算出总控制量。
17、在一个实施例中，若对所述总控制量进行限幅后，所得到的总控制量超过车辆本体上的执行器的物理极限，则对其进行截断操作，以防止对车辆本体上的执行器造成损伤。
18、本专利技术还提供一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪系统，包括：
19、轨迹生成器，用于生成并输出前馈控制量uff、轨迹点；
20、控制器，用于根据所述轨迹点、车辆本体的位姿点构建控制模型，还用于计算出总控制量的值；
21、移动平均滤波模块，用于平滑所述控制器的输入；
22、低通滤波模块，用于对所述总控制量进行限幅操作。
23、在另一实施例中，所述的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪系统，还包括：模糊控制模块，所述模糊控制模块用于在设置权重矩阵q，r后，在线实时调整权重矩阵q，r的参数。
24、本专利技术中的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪系统的作用过程为：控制器接收来自轨迹生成器下发的轨迹点和车辆本体发送的位姿点，计算出反馈控制量ufb，并将反馈控制量ufb与前馈控制量uff相加，求得总控制量的值，为了不损伤车辆本体上的执行器，使用低通滤波模块对总控制量进行限幅操作，最终根据限幅后的总控制量向车辆本体的底盘发送控制指令，对底盘进行控制操作。
25、综上所述：本文提出的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法、系统具有以下有益效果：
26、1、采用独轮车模块构建控制模型，可在系统线性化时减少信息损失，使得采用控制模型所求解出的反馈控制量ufb、总控制量的有效性更强；
27、2、通过移动平均滤波模块、模糊控制模块可保证最终输出的总控制量较为平缓，且在线实时整定权重矩阵q，r的参数，实时调整控制状态，对控制量进行约束；
28、3、在计算出总控制量后，对其进行了限幅操作，保证计算出的总控制量的变化更加柔和，最终车辆底盘在收到控制指令后进行控制时，控制效果更加丝滑；
29、4、在总控制量超过车辆本体上的执行器的物理极限，会对其进行截断操作，实现对车辆本体的保护，避免对车辆本体造成损伤。
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1.一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，轨迹生成器下发的轨迹点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，xd、ud均由轨迹生成器提供。
3.根据权利要求2所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，车辆本体的位姿点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，x＝[xy θ]T，u＝[v ω]T，x,y,θ分别为车辆本体上的所述位姿点的横坐标、纵坐标、朝向角，v为车辆本体的车速，ω为车辆本体的角速度。
4.根据权利要求3所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述控制器构建控制模型包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述控制器的输入为使用移动平均滤波模块平滑所带的噪音。
6.根据权利要求1所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，在计算反馈控制量ufb前还包括以下步骤：设置权重矩阵Q，
7.根据权利要求4所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述反馈控制量ufb的计算公式为：
8.根据权利要求1所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，若对所述总控制量进行限幅后，所得到的总控制量超过车辆本体上的执行器的物理极限，则对其进行截断操作。
9.一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于LQR的无人驾驶环卫车轨迹跟踪系统，其特征在于，还包括：模糊控制模块，所述模糊控制模块用于在设置权重矩阵Q，R后，在线实时调整权重矩阵Q，R的参数。
...【技术特征摘要】
1.一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，轨迹生成器下发的轨迹点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，xd、ud均由轨迹生成器提供。
3.根据权利要求2所述的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，车辆本体的位姿点满足所述控制器内的独轮车模型，且定义为：其中，x＝[xy θ]t，u＝[v ω]t，x,y,θ分别为车辆本体上的所述位姿点的横坐标、纵坐标、朝向角，v为车辆本体的车速，ω为车辆本体的角速度。
4.根据权利要求3所述的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述控制器构建控制模型包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于lqr的无人驾驶环卫车轨迹跟踪方法，其特征在于，所述控制器的输入为使用移动...
【专利技术属性】
技术研发人员：周智健，周柯亨，曹威，高阳天，
申请(专利权)人：城市之光深圳无人驾驶有限公司，
类型：发明
国别省市：
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