【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法。
技术介绍
1、随着科技的发展，自动驾驶技术被广泛应用。而自动驾驶车辆中自动驾驶控制模块的主要功能是根据规划模块下发的最优轨迹进行跟踪，下发方向盘转角和油门/刹车量分别实现车辆的横向跟踪控制和纵向跟踪控制。在横向跟踪控制方面，主流的基于阿克曼转向几何跟踪的算法有pure_persuit和stanly，这两种都是通过对前轮转角的控制来消除车辆与轨迹之间的横向跟踪误差。pure_persuit是基于自车后轴中心到预览点的位置偏差进行转角计算，预览距离越远，转向越平滑，但是在转弯处会出现转向内切/提前打方向的情况。stanly方法是基于前轴中心到距离轨迹最近点横向误差的非线性函数来实现控制误差的收敛，但是对曲率急剧变化处会存在较大的跟踪误差。以上两种算法在横向跟踪控制方面都与纵向速度强相关，特别是pure_persuit，速度越大，预览距离越远，对转角处的跟随精度就越不精准。综合以上，目前基于阿克曼转向几何跟踪的算法主要存在的弊端有两点：一、横向与纵向控制耦合度高，车速的大小影响预览间距的远近，直接影响预览点的选取，使横向误差计算的结果与纵向速度强相关；二、转角处跟踪精度不高以及在弯道会出现内切/提前过弯问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，以解决现有技术中横向与纵向控制耦合度高，使横向误差计算的结果与纵向速度强相关，以及转角处跟踪精度不高，在弯道会出现内切、提前过弯等技术
2、本专利技术提供一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，应用于无人驾驶车辆，所述方法包括：步骤1，根据车辆最优轨迹，生成车辆轨迹边界；步骤2，设置最优轨迹上的预览点和预览点选取范围；步骤3，根据车辆到两侧轨迹边界的预览点间距与路径长度的关系，获得在预览点选取范围内进行宽度自适应调整的轨迹边界；步骤4，根据调整后的轨迹边界和车辆运动学模型，计算自车到边界各点的曲率，确定曲率最小的点，获取与其对应的最佳预览点位置信息；步骤5，根据最佳预览点的位置信息和车辆运动学模型，输出前轮转角控制量，实现车辆的横向控制。
3、进一步的，所述步骤1包括：步骤11，根据车辆最优轨迹和和车辆尺寸，设定车辆轨迹边界宽度lb；步骤12，根据如下函数，计算车辆两侧轨迹边界：
4、dx＝oi+1(x)-oi(x)
5、dy＝oi+1(y)-oi(y)
6、
7、
8、
9、
10、其中，oi(x,y)为规划轨迹上的点坐标，oleft(x,y)为左侧边界点坐标，oright(x,y)为右侧边界点坐标。
11、进一步的，所述步骤2包括：步骤21，预设起点函数ld＝k1*v+c1，终点函数ld＝k2*v+c2，预览点选取范围[lstart,lend]，其中，ld为预览间距，k1、k2为预览系数，v为当前车速，c1、c2为预览基数；步骤22，根据起点和终点函数在最优轨迹上找到距离匹配点，确认起点和终点的路径点索引，起点和终点与速度正相关，且在预览点选取范围内；步骤23，在同侧边界上的起点和终点之间选取预览点。
12、进一步的，所述步骤3包括：步骤31，分别计算两侧边界上每个预览点到车辆的距离dvehicle；步骤32，根据dvehicle与边界轨迹长度lpath的权重关系确认各预览点到最优轨迹的宽度衰减系数k；步骤33，根据预设函数dcalc＝lb*(1-k)，对每个预览点的固定宽度进行宽度自适应计算，获得在预览点选取范围内进行实时调整的轨迹边界。
13、进一步的，所述步骤4包括：步骤41，根据调整后的轨迹边界，计算边界各点到自车的横向偏差yg；步骤42，根据车辆运动学模型，通过函数分别计算自车到每个预览点的曲率。
14、进一步的，所述步骤4还包括：步骤43，查找两侧边界曲率最小的预览点的索引indexleft和indexright，根据函数得到最优轨迹上的最佳预览点索引，读取该点的位置信息。
15、进一步，所述步骤5包括：步骤51，根据最佳预览点的位置信息，计算最佳预览点到自车的横向偏差yg'；步骤52，根据车辆运动学模型，通过函数计算前轮转角控制量，实现车辆的横向控制，其中，l为车辆轴距。
16、进一步的，所述步骤5还包括：步骤53，根据车辆运动学模型计算出前轮转角控制量后，通过一阶惯性滤波器，输出横向轮胎转角控制。
17、进一步的，所述车辆运动学模型为阿克曼转向几何模型。
18、本专利技术提供一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，通过对最优轨迹计算，在中心轨迹左右侧生成宽度自适应的边界，并以轨迹曲率最小的选取规则在最优轨迹上获取最佳预览点，最后根据最佳预览点输出前轮转角控制量。该技术方案主要用于解决现有技术存在的横向与纵向控制耦合度高，以及转角处跟踪精度不高，在弯道会出现内切、提前过弯等技术问题。
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1.一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，应用于无人驾驶车辆，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求2所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求3所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求5所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤4还包括：
7.根据权利要求3所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤5包括：
8.根据权利要求7所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤5还包括：
9.根据权利要求1所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述车辆运动学模型为阿克曼转向几何模型。
【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，应用于无人驾驶车辆，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求2所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求3所述一种基于轨迹边界自适应的横向控制方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：匡锐，骆嫚，况宗旭，鲁若宇，熊胜健，钱开宇，
申请(专利权)人：东风悦享科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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