【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车自动驾驶控制，尤其涉及一种汽车居中保持控制方法。
技术介绍
1、现有的车辆居中保持控制方案基本都是通过安装在车辆正前方的摄像头获取车道线信息，摄像头将车道线信息传递给控制单元，控制单元通过识别车道线信息进行决策控制转向机使车辆保持居中控制。
2、现有车辆居中保持控制算法方案是通过建立车辆偏离车道时要纠正到车道中间位置的路径，该路径是一个预瞄点距离的多项式，然后通过引导车辆沿着该路径行驶来保持车道中间行驶。这种技术的难点在于路径规划，需要精确的计算车辆在偏离车道线时纠正到车道中间的路径，路径的好坏直接关系到车辆居中保持的效果，并且路径系数直接决定着车辆控制的精度，然而路径系数的精度很难非常精确得到，这样得到的路径就很难确保达到想要的精度，可实现性难度大；比如现有技术一，公开（公告）号为cn112208524a，就属于先计算目标路径，再进行目标路径跟踪控制，目标路径求解办法复杂，复杂的路径计算方法会加入更多误差；再比如现有技术二，授权公告号为：cn111717189b，通过模糊 pid调节当前航向角与目标航向角之间航向角偏差和模糊 pid调节当前车辆位置与目标横向位置，模糊控制的确定 pid参数的方法并没有明确。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足从而提供一种汽车居中保持控制方法。
2、本专利技术是采用如下技术方案来实现
3、一种汽车居中保持控制方法，包括：
4、设置预瞄点，通过前置摄像头在车辆正前方设置预瞄点 x，所述预瞄点 x与两侧车道线的夹角为：预瞄点 x与道路两侧车道线夹角的平均值；
5、通过 pid算法调节车辆位置，其中通过第一组 pid算法控制预瞄点 x与两侧车道线的夹角，使预瞄点 x与车道线夹角为0，通过第二组 pid算法控制预瞄点 x与两侧车道线的距离，使预瞄点 x与车道线距离相等；两组 pid算法的参数均通过神经网络在线整定获得，所述神经网络为3层神经网络，包括输入层、隐含层及输出层；
6、曲率补偿，在车辆处于弯曲道路时，对方向盘转角进行曲率补偿，所述曲率补偿为基于道路曲率、车重及车速，进行查表获得，补偿值通过标定获得，且补偿值为前馈补偿。
7、优选的，所述预瞄点 x的公式为：
8、 x=p×v；
9、其中 p为预瞄时间， v为当前车速，所述预瞄时间 p通过标定获得。
10、优选的，所述隐含层为线性函数：
11、；
12、所述输出层为激活函数，所述激活函数为sigmoid函数：
13、。
14、优选的，为防止两组 pid算法的参数变化过快而出现车辆较大幅度摆动，对第一组 pid算法及第二组 pid算法中的三个参数 p、i、d分别进行限制，其中 p＜p_max，i＜i_max，d＜ d_max。
15、优选的，第一组 pid算法参数整定的神经网络输入层选取的是，分别为预瞄点 x与车道中心线夹角角度偏差a_e,期望角度a_p，当前角度a_n,第4个变量取为1。
16、优选的，第二组 pid算法参数整定的神经网络输入层选取的是，分别为预瞄点 x与车道中心线距离偏差y_e，期望横向距离y_p，当前横向位移y_n,第四个变量取为1。
17、优选的，为获取的弯道曲率补偿值更为精确，车辆设有称重传感器，用以实时反馈车辆重量。
18、优选的，还包括车辆偏离提示功能，车辆通过前置摄像头识别道路两侧车道线，并通过仪表进行显示，所述仪表显示内容为两条绿色灯光的车道线；当前置摄像头只识别到一侧道路线，此时车辆发生偏离，仪表显示偏离侧的车道线为红色灯光，且红色灯光进行闪烁进行视觉提示，并通过仪表设有的蜂鸣器进行声音提示，同时驾驶位座椅设有的电机启动，进行震动提示。
19、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：
20、区别于现有的先建立路径规划再进行控制的方案，现有方案路径规划方法复杂，误差大， pid参数获取方法不明确或者获取方法不智能，仍需要大量标定才能获取，本专利技术通过第一组 pid算法控制预瞄点 x与车道线的夹角，通过第二组 pid算法控制预瞄点 x与车道线的距离，来使车辆居中保持控制，相比现有方案控制算法原理简单，操作方便，可以自动获取 pid调节参数，控制精度高，容易实现，同时考虑了车速、车重、道路曲率对车辆控制的影响加入前馈补偿，进一步增加控制精度，还增加了仪表显示的声光提醒和座椅振动的感官提醒，提示驾驶安全和舒适性；
21、本专利技术在当车辆偏离车道时进行视觉、声音及振动提示，保障车辆安全，同时减轻司机驾驶强度，提升驾驶舒适度，提升车辆附加值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种汽车居中保持控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，所述预瞄点X的公式为：
3.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，所述隐含层为线性函数：
4.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，为防止两组PID算法的参数变化过快而出现车辆较大幅度摆动，对第一组PID算法及第二组PID算法中的三个参数P、I、D分别进行限制，其中P＜P_max，I＜I_max，D＜D_max。
5.根据权利要求4所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，第一组PID算法参数整定的神经网络输入层选取的是，分别为预瞄点X与车道中心线夹角角度偏差A_e,期望角度A_p，当前角度A_n,第4个变量取为1。
6.根据权利要求4所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，第二组PID算法参数整定的神经网络输入层选取的是，分别为预瞄点X与车道中心线距离偏差Y_e，期望横向距离Y_p，当前横向位移Y_n,第四个变量取为1。
7.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特
8.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，还包括车辆偏离提示功能，车辆通过前置摄像头识别道路两侧车道线，并通过仪表进行显示，所述仪表显示内容为两条绿色灯光的车道线；当前置摄像头只识别到一侧道路线，此时车辆发生偏离，仪表显示偏离侧的车道线为红色灯光，且红色灯光进行闪烁进行视觉提示，并通过仪表设有的蜂鸣器进行声音提示，同时驾驶位座椅设有的电机启动，进行震动提示。
...【技术特征摘要】
1.一种汽车居中保持控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，所述预瞄点x的公式为：
3.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，所述隐含层为线性函数：
4.根据权利要求1所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，为防止两组pid算法的参数变化过快而出现车辆较大幅度摆动，对第一组pid算法及第二组pid算法中的三个参数p、i、d分别进行限制，其中p＜p_max，i＜i_max，d＜d_max。
5.根据权利要求4所述的汽车居中保持控制方法，其特征在于，第一组pid算法参数整定的神经网络输入层选取的是，分别为预瞄点x与车道中心线夹角角度偏差a_e,期望角度a_p，当前角度a_n,第4个变量取为1。
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭佳，黄茂，辛乾，夏佳能，陈晰轶，
申请(专利权)人：陕西重型汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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