智能网联汽车技术教学课件项目七-无人驾驶汽车运动控制

无人驾驶汽车运动控制项目七学生通过该项目的学习了解车辆运动学模型、无人驾驶汽车侧向控制单元研究、无人驾驶汽车纵向控制单元研究、无人驾驶汽车试验研究的工作原理和技术特点。学生通过对车辆运动学模型、无人驾驶汽车侧向控制单元研究、无人驾驶汽车纵向控制单元研究、无人驾驶汽车试验研究的工作原理和技术的学习,提高对车辆运动学模型【项目要求】无人驾驶汽车侧向控制单元研究、无人驾驶汽车纵向控制单元研究、无人驾驶汽车试验研究的工作原理和技术的学习兴趣,通过对无人驾驶汽车运动控制的工作原理和技术的总体认知,使学生初步了解无人驾驶汽车运动控制的工作原理和技术的学习内容,同时,加深学生对无人驾驶汽车运动控制的工作原理和技术知识的理解。【项目要求】目前,在研究设计无人驾驶汽车控制系统时,设计者面临两个重要的待解决问题:第一,无人驾驶汽车所采用的PC机有限的推理决策能力;第二,无人驾驶汽车对环境的感知能力。这也是无人驾驶汽车技术发展需要突破的两个瓶颈。无人驾驶汽车控制系统设计所需的关键技术包括以下几个方面。【相关知识】(1)车辆行驶中的导航定位技术。无人驾驶汽车导航定位技术,其实就是借助环境感知传感器和组合惯导传感器所采集的数据,以此来分析判断此刻车辆与预设路径及车辆与障碍物之间的相互关系,从而确定车辆在大地坐标系中的位置、航姿等信息,这些信息是无人驾驶汽车中央控制单元决策控制的基础,也是根据这些信息为无人驾驶汽车进行导航研究的重点。【相关知识】目前无人驾驶汽车上常用的环境感知器包括:摄像机、激光测距仪、惯导、里程仪等。随着技术的革新,目前国内外从事无人驾驶汽车导航的研究者,都致力于借助机器视觉的方法对采集的图像信息进行计算、分析处理,从而引导无人驾驶汽车安全行驶。【相关知识】(2)决策控制器的设计技术。无人驾驶汽车在对环境进行感知计算分析后,剩余的控制包括行为决策、任务规划等都可以归纳为决策控制。无人驾驶汽车决策控制大体从两个方面进行研究———侧向控制系统决策、纵向控制系统决策。侧向控制系统主要研究无人驾驶汽车的追踪能力,控制车辆快速、准确地沿着预设路径安全行驶;纵向控制系统主要研究无人驾驶汽车的速度调节能力,控制车辆速度及速度的变化率能平滑地调节。【相关知识】(3)多路传感器数据融合技术。无人驾驶汽车只有在可靠、准确地捕获外界环境及车辆自身性能状态信息后,才能控制车辆可靠地行驶,由于任何传感器都不能保证其时刻采集的信息的安全可靠,因此采用多路传感器数据融合技术是迄今为止最有效、最可靠的方法。该技术可以将车辆上各类传感器数据进行整理观察,随后进行融合。其利用了传感器之间的互补性,消除了多传感器之间存在的数据冗余矛盾,降低了车辆对外界感知的不确定性,大大地提高了无人驾驶汽车控制系统决策的正确性。多路传感器数据融合技术已经成为无人驾驶汽车发展的主流趋势。【相关知识】(4)智能控制技术。人工智能技术与计算智能技术统称为智能技术。对于智能汽车而言,研究智能技术的关键是自动规划、自动决策和各路传感器的智能,包括数字图像处理,知识库的建立与表达,车辆侧向、纵向智能运动。其中数字图像处理是无人驾驶汽车获取环境信息的最直接的方式,它是一项关键技术,其研究依据是模拟人类视觉特性,对运动的物体进行检测、跟踪等。除了以上叙述的重点技术外,无人驾驶汽车控制技术还涉及路径归化、路径最优、控制单元体系结构,这些研究对于无人驾驶汽车“认识”复杂的外界环境尤为重要。【相关知识】知识拓展知识链接一车辆运动学模型人-车控制系统是一个非常典型的闭环控制系统,建立二自由度车辆模型,对无人驾驶汽车侧向运动及纵向运动进行研究,总结影响侧向运动及纵向运动的影响因子,分析汽车侧向运动与纵向运动之间的耦合关系。从驾驶车辆的过程来看,驾驶员与车辆之间组成了一个非常完整的车辆控制系统。可以看出,车辆行驶系统是一个非常典型的闭环控制系统,如图7-1所示。一、人-车闭路系统1.系统的传感器、控制器———驾驶员驾驶员在驾驶汽车的过程中,担负着诸如感知环境、路径规划、行为决策及操控车辆等工作。之所以将驾驶员定义为系统的传感器,是因为在车辆行驶的过程中驾驶员要对车辆自身性能、车辆行驶的道路、车辆前方障碍物及到障碍物的距离进行感知,只有在明确了自身的状态后才能准确地对车辆进行操控。驾驶员通过对外界环境的感知后,经过路径规划、行为决策等一系列大脑思维活动后,给系统一个输入信号,即当前车辆该保持的车速、车距及路径命令,在此,驾驶员担任控制器这一任务。车辆在安全行驶的过程中,驾驶员的主要任务包括:根据道路信息,如机动车车道线、人行线、导向箭头、禁止停止线等,操控车辆在正确的道路上行驶;根据车况、路况及天气情况,合理控制行驶速度;当面临超车、让车或会车时,驾驶员必须根据车辆自身的位姿信息及其两侧情况,合理控制车速寻找并道机会,以保证车辆安全行驶。2.被控对象———汽车从结构上讲,汽车综合了机械、电机及控制等学科,因为自身及外界环境的复杂多变,所以无法用一个确定的线性系统来描述。以转向系统单元为例,其动力学特性会随车速的变化而变化,另外,轮胎的侧偏现象会随着地面附着系数等因素的改变而改变。因此,可以说汽车这一被控对象是一个高度非线性系统。因此,在研究无人驾驶智能汽车控制系统之前,有必要对驾驶员和汽车进行详细的分析。1.车辆坐标系

在分析车辆运动时,用车辆坐标系来表示运动中的汽车。图7-2给出了空间直角坐标下的车辆坐标系。从图7-2中可以看到,原点经常被放在车辆质心点上,当汽车保持静止时,X轴表示车辆的纵向运动,Y轴表示车辆的侧向运动,Z轴表示车辆的上下运动。如图7-2所示。二、线性二自由度汽车模型的运动微分方程2.车辆动力学模型

在对车辆进行动力学分析时,一般通过分析二自由度的车辆模型以便于对车辆动力学的学习研究。分析中忽略转向系统的影响,直接以前轮转角作为输入;忽略悬架的作用,认为车厢只做平行于路面的平面运动,即汽车Z沿轴的位移,绕Y轴的俯仰角与绕X轴的侧倾角均为零、前进速度u视为不变。因此,汽车只有沿Y轴的侧向运动与绕Z轴的横摆运动两个自由度,在建立运动微分方程时还作假设:汽车的侧向加速度限定在0.4g以下,轮胎侧偏特性处于线性范围,驱动力不大,不考虑地面切向力对轮胎侧偏特性的影响,没有空气动力的作用,忽略左右轮胎由于载荷的变化而引起轮胎特性的变化,以及轮胎回正力矩的作用。这样一来,便可以用一简化为两轮车的模型来表示车辆的实际模型,如图7-3所示。借助车辆坐标系,对车辆进行动力学分析。这时车辆的质量参数呈均匀分布,转动惯量等可以用一常数进行表示,这也正是采用车辆坐标系的优越之处。这样只需要将车辆纵向运动的加速度与车辆侧向运动的角加速度、外力与外力距进行坐标分解,便可得出车辆的动力学微分方程。ax表示质心加速度沿x轴(车辆坐标)分量,ay表示质心加速度沿y轴(车辆坐标)分量;由图7-4可以得出在t+Δt时刻,沿OX轴速度分量的变化为:由于Δθ很小且忽略二阶微量,则式(7-1)可变为则质心加速度沿x轴的坐标分量ax为同理,可得汽车质心绝对加速度沿y轴上的分量ay为由图7-3可知,在考虑到前轮转角较小,即cosδ=1的情况下,车辆受到的外力沿y轴方向的合力与绕质心的力矩和为其中,Fy1、Fy2为地面对前、后轮的侧向反作用力。汽车前、后轴中点的速度为u1、u2,质心偏转角为β,则可以得出如下关系:其中,α1、α2分别为汽车前、后轮侧偏角。结合以上关系式,整理后二自由度汽车微分方程式为图7-2及上述关系式中各变量的物理量的含义如下:L为车辆轴距;a为车辆重心到前轴的距离;b为车辆重心到后轴的距离;m为附车体质量;δ为前轮侧偏角;Iz为绕轴的转动惯量;β为质心偏转角;ωr为横摆角速度;u为车辆前进速度;v为车辆侧向速度;Fy1、Fy2分别为地面对前轮、后轮的侧向反作用力;k1、k2分别为前轴、后轴侧偏刚度。在车辆的转角模型中引入一个转向灵敏度的概念,其定义为:假设车辆在匀速行驶时,当前车轮有一个固定角度时,车辆将会做等速圆周运动,在这种状态下,常用稳态的横摆角速度与前轮的转角之比来表示判定车辆的稳态响应,这个比值称为转向灵敏度,文中用λk表示。稳态时,横摆角速度为定值,此时的̇v=0、̇ωr=0,将其代入式(7-10)和式(7-11)经过化简,便可得出转向灵敏度为:其中,K表示车辆的稳定性因素,其单位为S2/m2,是表征车辆稳定性的一个重要参数。经过对车辆的前轮转角模型分析,在转向控制的过程中,一方面路径的偏差角度将直接作用于轮胎的转角来调整车辆的航向偏差。另一方面,当遇到障碍物时,计算之间的几何关系进行对前轮角度的调整来改变车辆的前进方向。然而,轮胎的输入角度与K值和转角灵敏度λk都有关系,其直接决定了车辆的行驶轨迹。(1)K=0,中性转向。当K=0时,即车辆的转向灵敏度与车速成线性关系,斜率为1L,称这种情况为中性转向,如图7-5所示。在控制系统中要想做到车辆以很慢的速度而无偏差的转向是很困难的。(2)K>0,不足转向。当K>0时,公式(7-12)中分母大于1,转向灵敏度比中性转向时要小,不再成线性的关系,当值越大时,其曲线越低,其不足转向越明显,如图7-5所示。(3)K<0,过多转向。当K<0时,公式中的分母小于1,转向灵敏度比中性转向的大,随着车速的增加,曲线表现为向上弯曲,如图7-5所示。这种过多转向的出现,表明车辆已经失去了稳定性,并且K值越小,过多转向越大。根据对车辆的转向程度判别,怎样的转向程度是在认可的范围之内,通过车辆的自身参数求出稳定性因素值,从而确定合适的速度和加速度。实际中,二自由度车辆微分方程虽然在一定程度上反映了汽车基本的运动特征,但是车辆的侧向运动还要受到车辆悬架、道路情况、空气动力等的影响。这里将对影响车辆侧向运动的主要因素进行简单的分析:(1)悬架对侧向运动的影响。当车辆以一定的速度进入弯道时,由于离心力的作用往往使车厢产生倾斜,这种倾斜会对车辆侧向转向带来一定的影响。(2)路面超高对侧向运动的影响。当车辆上坡或者下坡时,由于车辆与水平路面之间存在一定的夹角,车辆自身的重力便会沿该道路有一定分量,从而对车辆产生了附加转向运动。(3)空气动力对侧向运动的影响。空气动力在多方面影响着汽车的侧向运动,主要表现在当空气和车辆侧向有相对速度时所产生的侧向阻力,该阻力会对转向带来一定的负面影响。3.车辆纵向运动的动力性与制动性1)汽车的动力性

所谓汽车的动力性是指当车辆在良好的路面上直线行驶时,由汽车受到的纵向外力决定的、所能达到的平均行驶速度。动力性是汽车各种性能中最基本、最重要的性能。评价车辆动力性主要有以下3个指标。(1)车辆行驶中能达到的最大车速umax,即在水平良好的混凝土或沥青路面上汽车能达到的最高行驶速度。(2)汽车从起动到速度达到所需用的时间t。(3)汽车能够通过的最大坡度imax。汽车的行驶方程式为Ft=∑F式中,Ft为驱动力;∑F为行驶阻力之和。汽车的发动机产生的转矩,经传动系作用于驱动轮上,如图7-6所示。式中,ig为变速器的传动比;Ttq为发动机转矩;i0为主减速器的传动比;ηT为传动系的机械效率;r为轮胎半径。汽车在水平道路上行驶时会受到滚动阻力Ff和空气阻力FW的作用,当汽车在坡道上上坡时会受到坡道阻力Fi的作用,当汽车加速行驶时车辆此时必须克服加速阻力Fj。如图7-7所示,汽车行驶的总阻力如下:

∑F=Ff+FW+Fi+Fj

结合式(7-14)及式(7-16)得汽车行驶方程为式中,Ff的大小跟滑动阻力系数有关,见表7-1,给出了汽车在一些路面上以中低速行驶时,滑动阻力系数的大致数字;FW=CDAρu2r/2,CD为空气阻力系数,ρ为空气密度,一般ρ=1.2258,A为迎风面积,ur为相对速度。2)汽车的制动性汽车的制动性直接关系到交通安全,重大的交通事故往往与制动距离太长、紧急制动时发生侧滑等情况有关,因此汽车的制动性是汽车安全行驶的重要保障。评价汽车制动性的好坏主要看以下3个方面的性能指标。(1)制动效能,即制动加速度与制动距离。(2)制动效能的恒定值,即抗热衰退性能。所谓抗热衰退性能是指汽车高速行驶或下长坡连续制动时制动效能保持的程度。(3)制动时汽车的方向稳定性,即制动时汽车不发生侧滑、跑偏及失去转向控制能力的性能。首先,对汽车的制动过程做一简单的了解。简化后的制动踏板力、汽车制动减速度与制动时间的关系曲线如图7-8所示。其中,τ1表示驾驶员反应时间,一般为0.3~1.0s;τ2表示制动器的作用时间,一般为0.2~0.9s;τ3表示持续时间,此时减速度基本维持不变;τ4表示驾驶员松开踏板,制动力消除时间,一般为0.2~1.0s。可见制动过程总共包括驾驶员反应、制动器起作用、持续制动和放松制动器4个阶段。其次,在对图7-8进行积分后,大致可以估算出制动距离(S)。经处理后得出S表达式如下:从公式7-18可以看出,决定制动距离的主要因素是制动器起作用时间、最大制动减速度及起始制动车速。由于地面对轮胎有反作用力,这种力将侧向转向与纵向前进联系在一起,从而表明汽车侧向运动与纵向运动之间存在一定的耦合关系。1.纵向运动对于侧向运动的影响从式(7-10)、式(7-11)可以看出,当给车辆不同的纵向行驶速度时,车辆侧向运动特性同时也在发生着明显的变化。在不同的车速下对前轮摆角与车辆横摆角速度之间传递函数的阻尼规律及无阻尼振荡频率的计算结果,如图7-9所示。从图7-9中可以看出,阻尼率随车速不断减小,自然频率也有减小的趋势。三、汽车侧向运动与纵向运动之间的耦合关系其次,当车辆高速行驶在光滑地面或者地面滑动系数较小的道路上,车辆在进行转弯时会发生侧滑;如果速度过高或者转弯半径较小时,会造成转向失控,更有甚者会发生车辆侧翻,其主要原因是地面所提供的切向力已经不能保证车辆完成转向及前行。另外,当车辆进行加速时,由于加速度的存在,迫使车辆重心向后进行偏移,从而造成了车轮侧偏特性,其直接影响了车辆的转向特性。2.侧向运动对纵向运动的影响

当车辆匀速直线行驶时,若车辆突然进行转弯,则车辆行驶的纵向速度会明显下降。主要原因是当汽车进行转弯时,汽车前轮受到的侧向力沿车体行进方向存在着阻碍车辆纵向运动的分力。这一现象从式(7-10)、式(7-11)也能加以验证。另一个例子是在湿滑的公路上,车辆突然转向往往造成车轮相对于地面出现打滑现象,这是由于较小的地面附着系数已不足以提供汽车运动所需要的侧向力和纵向力,而突然的转向运动增加了侧向力需求,从而使车辆出现了打滑现象。汽车是一个非常复杂的非线性系统,但是一定条件下可以将其运动分为侧向运动和纵向运动来进行分析研究。知识拓展知识拓展知识拓展知识拓展知识拓展知识链接二无人驾驶汽车侧向控制单元研究无人驾驶汽车侧向控制主要研究如何设计控制算法,从而保证车辆能够根据给定的路径控制车辆转向,使车辆能够对给定路径进行快速准确的跟踪,同时保证车辆安全、平稳、舒适地行驶。图7-10描述了驾驶员操纵车辆的全过程。一、侧向控制及侧向控制指标研究发现在驾驶员驾驶车辆过程中,有经验的驾驶员对车辆的操控相当于一个开环模型,无须校正就能保证车辆沿着期望路径行驶,主要是因为他们对车辆的特性很熟悉,知道怎样操作可使车辆按照期望路径行驶。相反,没经验的驾驶员对车辆的操控就相当于闭环控制模型,需要时刻观察周围环境的变化,实时地对车辆方向进行修正,从而使车辆按期望路径行驶。作为代替人类驾驶员操作的无人驾驶车辆控制系统,侧向控制的设计目的是使车辆具有以下特点:(1)准确性。首先为车辆建立动力学模型,在模型的基础上对车辆转向进行分析,尽可能准确地预测车辆输入与输出的特性,根据前轮转角的反馈值,修订转向控制,使车辆能够沿期望路径安全行驶。这里采用双闭环控制,内环为转角偏差,外环为航向偏差,从而保证车辆侧向控制的准确性。(2)平稳性。在车辆行驶过程中,当外界对车辆有干扰时,车辆应该快速地完成从瞬态到稳态的过渡,并使车辆有一定的阻尼,保证车辆具备一定的抗干扰能力。(3)适应性。由于车辆行驶时外界环境的不确定性,所以在设计控制系统时,必须保证车辆能够在任何不确定的环境下行驶,即当外界环境改变时,车辆能够保持一致的行驶模式,保证车辆平稳准确地行驶。在设计控制系统之前,对于侧向控制的准确性和平稳性,给出了以下指标:(1)结合本实验汽车的几何特性、所采用的GPS定位精度及一般城市车道宽度,制定侧向偏差小于50cm,从而可以保证车辆安全行驶在车道线内。实验所采用的车辆为北汽摩公司的四人电动观光车,长3.2m、宽1.8m。(2)大量研究实验表明,当车辆高速直线行驶时,以60km/h为例,要求横摆角速度的峰值小于5°/s,结合这一指标,要求在高速行驶中的无人驾驶汽车横摆角速度不大于5°/s。(3)由于本实验所采用的电瓶车最高时速为40km/h,因此,假设车辆行驶在最高速模式下,车辆航向与给定路径存在一定的偏差,1s后要求车辆航向偏差不能超出航向允许偏差,即车辆航向偏差不应该大于5°1.侧向控制系统概述无人驾驶汽车侧向控制系统由伺服驱动器、执行电机、反馈元件和连接器等部件构成。执行机构为交流伺服电机,通过伺服电机的齿轮和方向转轴的齿轮啮合控制转向。系统的作用是根据给定路径的指令,控制前轮的转动,使车辆沿给定路径行驶。在系统工作过程中,上位机作为主控单元,接收GPS所给的车辆当前航向(gps_hs)、经度(gps_buffer1)和纬度(gps_buffer2),将经纬度转化为XY坐标后,比较当前航向与给定航向(buffer2)及位置信息二、大地坐标下车辆位姿判断生成前轮转角信号(LP_counter),该信号与角度传感器反馈的实际前轮转角信号进行比较,利用两者的差值,通过一定的控制算法生成转向电机指令信号(ELP_counter),指令信号再通过电机驱动器驱动转向电机转向,从而实现车辆路径的改变。侧向控制系统结构,如图7-11所示。2.路径跟踪问题的几何描述

切线跟踪方式是一种最原始的跟踪方式,它是智能车辆通过在不同位置对不同直线的跟踪以达到对曲线的跟踪的。从几何角度来说就是用切线来逼近曲线。这些切线就是曲线在采样点处的切线。弦线跟踪方式,即将智能车辆所跟踪的曲线路径视为由一组直线段所组成,从而简化了跟踪控制,但这同样会带来不可避免的跟踪误差。然而,当智能车辆位于采样点弦线与曲线之间时,智能车辆将产生远离期望路径的纠偏指令,使得跟踪误差加大。圆弧跟踪方式就是通过分段跟踪圆弧的方法来达到曲线路径跟踪的目的的。从几何上来说,相当于用分段圆弧来拟合曲线路径。该方法在一定程度上改善了切线跟踪法和弦线跟踪法的不足,路径跟踪精度有了一定的提高,但是,由于分段跟踪圆弧的曲率在路径跟踪的过程中是不变的,因此,当路径采样圆弧与分段跟踪圆弧的曲率半径差别较大时,尤其是当路径采样圆弧出现直线时,智能车辆采样点位于二者之间时,智能车辆也会产生远离期望路径的纠偏指令,使得跟踪误差加大。为此,下面采用一种新的路径跟踪方法,即首先识别期望路径采样段的曲率,然后利用所识别的具有不同曲率的分段圆弧来逼近和拟合曲线路径,以达到路径跟踪的目的。无人驾驶汽车追踪期望路径运动的几何描述,如图7-12所示。图中,XOY为大地参考坐标系,xoy为车体固联坐标系,hv为无人驾驶汽车横摆角度,v、vx、vy分别为无人驾驶汽车速度、纵向速度、侧向速度;vd为期望的无人驾驶汽车速度,即无人驾驶汽车沿期望路径切线的速度,β为无人驾驶汽车质心侧偏角,ej为ox与期望路径切线的夹角,即横摆角偏差。由图7-12及式(7-10)、(7-11)可得出如下关系式:这样就得到了基于航向偏差的动力学模型、路径追踪的数学模型。其中φ表示车辆当前的航向。3.无人驾驶汽车在大地坐标中的位姿判断在给定的任何路径中,都可以将其微分成ax+by+c=0的形式,结合大地坐标系建立无人驾驶汽车位姿来判断几何关系,如图7-13所示。其中,A、B点为给定路径上任意两点坐标,用(Geix1,Geiy1)、(Geix2,Geiy2)表示;C点表示当前车辆质心坐标,用(fangx,fangy)表示;jd表示两条直线之间的夹角,d表示车辆给定路径之间的距离;LP_counter表示前轮转向;e_dir表示当前航向与给定航向之间的差值。从图可以得出各控制量之间的数学关系表达式,如下所示:式(7-28)中gps-hx表示当前航向,由GPS接收得到,buf(2,1)表示给定航向。结合图7-13及各等式可以对无人驾驶汽车位姿做如下判断。(1)根据d可以判断车辆与给定路径间的距离。(2)若jd且车辆当前斜率(fangk)大于给定路径斜率(geik0),则可确定车辆位于给定路径下方;相反,则确定车辆位于给定路径上方。(3)当车辆在给定路径下方时:若e_dir>0,则可以判定车辆朝内指向路径;若e_dir<0,则可以判定车辆朝外远离路径。(4)当车辆在给定路径上方时:若e_dir>0,则可以判定车辆朝外远离路径;若e_dir<0,则可以判定车辆朝内指向路径。(5)若允差(yuncha)在允差带以内或者jd>0,则说明无人驾驶汽车走到了给定点,此时取下一点,继续进行路径跟踪控制位姿判断。位姿交替控制方法,即通过判断无人驾驶汽车当前的位置误差和姿态误差,来决定对车辆进行位置、姿态的调整。当位置误差较大时进行位置调节,以实现车辆对给定路径的快速跟踪;当位置误差较小时,对车辆进行姿态的调整,以实现车辆对路径追踪的准确性。两者根据误差的大小进行交替控制,完成无人路径追踪转向的控制。在车辆大地坐标中,任意给定路径进行车辆位姿分解后,都会出现如图7-14所示的8种位姿状况,不同的位姿输出不同的转向控制量。三、位姿交替的路径追踪转向控制图中直观地给出了车辆与给定路径之间的位姿主要包括距离(d)、航向差值(e_dir)、车轮转角(LP_counter),因此,在不同的距离、航向差值情况下,控制器输出转角控制量也是不同的,结合无人驾驶汽车自身参数,建立了如下控制规则:(1)如果d>d0,即无人驾驶汽车行驶在允差带内,这时车辆可以保持当前航向,转向输出量(LP_counter)不变。(2)如果d0<d>d1,这时就要严格地判断车辆处于上述8种状态的哪一种,不同的状态,对输出量(LP_counter)的控制不同。①当车辆处于状态(Ⅰ),此时车辆位于给定路径上方(jd>0,fangk<geik0),航向差值(e_dir>0),车辆转角向下(图示右)指向给定路径(LP_counter<0),此时为尽快走到给定路径,转向稍右打,ELP_counter=0.6*(-e_dir)*56000/45。②当车辆处于状态(Ⅱ),此时车辆位于给定路径上方(jd>0,fangk<geik0),航向差值(e_die>0),车辆转角向上(图示左)远离给定路径(LP_counter>0),这时为了防止走出该段距离,转向右打,ELP_counter=1.5*(-e_dir)*56000/45。③当车辆处于状态(Ⅲ),此时车辆位于给定路径上方(jd>0,fangk<geik0),航向差值(e_die<0),车辆转角向上(图示左)远离给定路径(LP_counter>0),此时为了防止走出该段距离,转向右打,ELP_counter=1.5*(e_dir)*56000/45。④当车辆处于状态(Ⅳ),此时车辆位于给定路径上方(jd>0,fangk<geik0),航向差值(e_die<0),车辆转角向下(图示右)指向给定路径(LP_counter<0),此时为了尽快到达给定路径,转向微右打,ELP_counter=0.5*(e_dir)*56000/45。⑤当车辆处于状态(Ⅴ),此时车辆位于给定路径下方(jd>0,fangk>geik0),航向差值(e_die>0),车辆转角向上(图示左)指向给定路径(LP_counter>0),此时为了快速走到给定路径,转向微左打,ELP_counter=0.5*(e_dir)*56000/45。⑥当车辆处于状态(Ⅵ),此时车辆位于给定路径下方(jd>0,fangk>geik0),航向差值(e_die>0),车辆转角向下(图示右)远离给定路径(LP_counter<0),此时为了防止走出距离范围,转向左打,ELP_counter=1.5*(e_dir)*56000/45。⑦当车辆处于状态(Ⅶ),此时车辆位于给定路径下方(jd>0,fangk>geik0),航向差值(e_die<0),车辆转角向上(图示左)指向给定路径(LP_counter>0),此时为了快速走到给定路径,转向微左打,ELP_counter=0.5*(-e_dir)*56000/45。⑧当车辆处于状态(Ⅷ),此时车辆位于给定路径下方(jd>0,fangk>geik0),航向差值(e_die<0),车辆转角向下(图示右)远离给定路径(LP_counter<0),此时为了防止走出距离范围,转向左打,ELP_counter=0.5*(-e_dir)*56000/45。(3)当d>d1,此时车辆偏离给定路径太远,超出了控制范围,为了安全起见,选择停车。知识链接三无人驾驶汽车纵向控制单元研究无人驾驶汽车的纵向控制主要研究如何控制车辆的纵向运动,即控制车辆按照期望的速度行驶、控制车辆的纵向加速度、控制车辆间距离、控制制动器。无人驾驶汽车定速巡航控制系统,即当驾驶员给工业控制计算机一个期望的车辆行驶速度后,该系统能够通过输入的期望值及反馈信号的反馈值,计算处理后控制驱动电机的运行以让无人驾驶汽车自动保持设定的速度行驶。无人驾驶汽车自主控制系统,要求系统能够根据变化复杂的外界环境,自动控制车辆的行驶速度,从而保证车辆安全稳定行驶。一、纵向控制概述从行车安全及车辆稳定性出发,要求无人驾驶汽车纵向控制系统的设计必须保证无人驾驶汽车具有如下性能指标:1)快速性

建立车辆纵向动力学,找出能使车辆达到期望速度时驱动电机的输入量,在保证车辆速度快速响应的同时,保证期望速度的稳态误差为零。

2)平稳性

研究发现表明当车辆加速度变化不平滑时,会使车辆自身产生冲击甚至颤振,因此无人驾驶汽车控制系统在设计时,应当避免车辆突然加速,使车辆加速度的变化更加平滑。3)适应性

研究车辆在实际行驶中,由于外界环境的不确定性,如道路的起伏、地面附着系数及天气条件等造成车辆的动力明显受到影响,此时需要频繁改变车速。这就要求无人驾驶汽车纵向控制系统有较强的鲁棒性和适应性。驾驶员可以通过踩踏脚踏板和制动器位置,来控制电动车车辆速度的升高或降低,从而改变车辆的纵向运动。由于车辆自身强的非线性,因而纵向控制中被控对象也是个参数变化的非线性系统。驾驶员对车辆速度的控制包括对外界复杂变化环境的认识、对行驶方向速度的选择、对目标的认识判断,通过肢体的配合对脚踏板、制动器的操作控制。其中驾驶员控制速度受到外界环境因素的影响,因为驾驶员对这些因素的变化有很强的适应能力,控制方式包括模糊性、自适应性和时变性。在实际驾驶中,在通常情况下,驾驶员不可能非常确切地了解车辆的纵向运动特性,有经验的驾驶员也没必要非常了解车辆动力学特性,他们根据驾驶经验就能够对车辆的速度进行较为准确的控制。二、无人纵向控制通过模仿人类思维,根据人类对车辆驾驶的速度控制机理建立知识库,根据所测量的车速,计算出车辆速度的偏差和速度偏差变化的信息,根据知识库中的规则推导出车速的控制量,实现对车辆纵向速度的实时控制。无人驾驶汽车纵向控制系统由交流驱动器、交流驱动电机、反馈测速传感器和数据采集卡等部件构成。系统的作用是根据给定期望车辆行驶速度,结合各路传感器的信息,通过计算处理后,控制车辆保持舒适稳定的前行。在系统工作过程中,上位机作为主控单元,通过设定期望车速,该速度值通过数据采集卡PC1812,作用到科蒂斯交流驱动器,驱动电机运转,测速传感器将车辆的实时速度采集后,经过对信号的加工处理(转换成标准的方波)后传递给工控机,工控机通过比对期望值与车辆当前电压、电流、车速反馈值、激光测距数据、道路信息等,控制车辆安全稳定行驶,从而完成无人驾驶汽车纵向运动。纵向控制系统结构如图7-15所示。无人驾驶汽车车速控制不能采用单纯的PID,而是要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法,才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速,实现稳定过弯。无人驾驶汽车速度控制系统,以单片机为核心,与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。单片机根据赛道信息采用合理的控制算法以实现对车速的控制,车速检测采用安装于车模后轴上的光电编码器,直流电机驱动采用了控制电路,电源模块给单片机、光电编码器和驱动电机等供电。三、无人驾驶汽车车速控制一个针对实际对象的控制系统设计,首先要做的就是对执行器及系统进行建模,并标定系统的输入和输出。为了给车速控制系统设计合适的控制器,就要对速度系统进行定阶和归一化。对此,分别设计了加速和减速模型测定实验。通过加装在车模后轮轴上的光电编码器测量电机转速。车模可以通过调节加给电机的PWM波的占空比进行调速。单片机上的PWM模块可以是8位或16位的,为了提高调速的精度,电机调速模块选用16位PWM,其占空比调节范围从0到65535,对应电机电枢电压从0%到100%。知识链接四无人驾驶汽车试验研究试验采用的无人驾驶汽车是由北汽摩公司的四人座观光车改造而成的,该车辆48V电源由8节6V、2200Ah的力轩铅酸电池组成,采用双后轮独立驱动方式。本次试验所采用的无人驾驶汽车如图7-16所示,试验参数见表7-2。一、试验车参数软件系统是无人车控制系统实验的核心,由于软件与算法相结合,实时处理各路传感器所获得的信息,并将这些信息显示在工控机监控界面上。其作为无人驾驶汽车界面设计程序开发的实验平台,采用结构化编程思想,将具有不同功能模块的程序分开编程,使程序变得简单易懂。设计界面,将程序执行过程中所涉及的影响无人驾驶汽车控制系统的参数航向、位姿、速度、电压、电流等通过监控界面显示出来。二、无人驾驶汽车软件系统VB6.0是由微软公司开发的编程语言,它不仅继承了早期的basic语言简单易用的特点,而且将事件驱动、面向对面等特点结合起来,提供了一种以界面为基础设计的可视化编程语言。VB还为客户提供许多可以直接应用的控件,通过修改各个控件的基本属性就可以改变其外观和工作方式,这样大大提高了编程开发效率,改善了工作界面的设计。VB6.0的特点有以下几个主要方面。(1)工程。对于任何程序来说首先必须新建Project,在新建Project的基础上对内容进行设计,同样VB也不例外。VB中一个新建的Project包括窗体文件、程序文件、类模块、资源等。设计的系统文件最终会存储在工程文件中,在工程文件下对系统所包含的文件进行管理。(2)事件。VB6.0应用程序编程方法与老套的程序编程方法不同,程序自身就可以控制代码的执行顺序,并按照规定的执行方式运行程序。相比较而言,VB6.0同Windows应用程序一样,多采用了流行的事件驱动风格。(3)控件。VB同语言C编程相比,不需要用户对程序的每个部分进行编写设计,它为用户提供了很多可以使用的控件,用户只需要设置各控件相应的参数就可以方便地使用,如同面向对象编程中的对象一样方便。这充分体现了VB编程的优势,在设计自己想要的程序时,只需将所需要的控件搭配组合即可。(4)窗体。VB为用户提供的窗体可以迅速设计所需的程序界面,同时在窗体内部可以编写所需要实现功能的算法。CAN发送过程需要检查3个状态。(1)接收状态。查看目前SJA1000是否正在接收信息,如果正在接收,则不能发送,至少要等本次结束后才能够申请发送;(2)发送完成状态。查看SJA1000目前是否正在发送,如果正在发送,则要等发送完后才能起动新的发送任务;(3)检查发送缓冲区。查看发送缓冲区是否被锁定,如果当前发送缓冲区被锁定,则需要等到发送缓冲区不锁定时,进行数据的发送。CAN接收状态首先需要读取状态寄存器,然后判断各状态寄存器是否存在错误或者有其他异常情况。异常情况一般有总线关闭、数据溢出及接收到的数据“异常”。完成CAN转换器硬件电路后,根据SJA1000收发过程,编写C软件程序,实现RS232到CAN的转换。CAN发送接收流程如图7-17所示。结合自主开发的无人驾驶汽车监控界面,对无人驾驶汽车通过CAN总线接收方向转角编码器的信息进行验证,结果可以看出设计的CAN转换器可以达到设计要求。转角编码器RS232转CAN接收监控界面,如图7-18所示。1.无人驾驶汽车控制系统电源模块

由于在无人驾驶汽车控制系统中,各层中采用的传感器、执行机构、驱动机构的工作电压不尽相同,因此,无人驾驶汽车系统设计首先需要解决电源问题。系统中总电源来自车辆自带的铅酸蓄电池,通过DC-DC模块搭建后,为无人驾驶汽车各单元供电。图7-19表示了无人驾驶汽车的电源模块。三、无人驾驶汽车实车测试2.无人驾驶汽车性能检测

为了保证无人驾驶汽车能够安全顺利出行,需要对车辆自身性能进行测试。如电池电压、车辆运行时的电流、功率、车辆行驶速度、转弯半径、轮胎转速等。可以采用不同的传感器,再以VB为基础,建立无人驾驶汽车性能监控系统。对于霍尔电流传感器CS100E:传感器工作电压+/-12V,原边额定输入电流100A,二次边输出额定电压DC4V,检测范围0~200A。对于电压隔离传感器HV212S:传感器工作电压24V,输入电压70V,输出5V,成线性输出。通过软件编程完成对各性能状态的检测及监控系统的组态,如图7-19所示,给出了无人驾驶汽车监控系统图。3.无人驾驶汽车侧向控制、纵向控制实验为了能够验证所设计的侧向控制、纵向控制的正确性,实验中通过对无人驾驶汽车自主路径跟踪进行验证,即在给定路径后,车辆自主驾驶对路径进行跟踪,无人驾驶汽车将根据道路的变化对车辆方向及前进的速度进行实时调节。无人驾驶汽车路径追踪控制系统流程如图7-20所示。实验中设置GPS每0.2s产生一次中断,因此程序在执行过程中,GPS、车辆当前状态信息都是每0.2s处理一次。GPS中断数据处理流程图如图7-21所示。根据所得到的车辆在大地坐标中的位置判断关系及在大地坐标系下车辆位姿计算表达式,结合车辆运动方程中影响车辆转向关系,为此采用位姿交替控制算法,则无人驾驶汽车侧向控制流程图如图7-22所示。实验中给定路径信息包括车辆在大地坐标中的X坐标、Y坐标和航向信息。表7-3、表7-4分别给出了两种不同的路径。表7-3给出了一条直线路径信息,其中航向为179°,从航向可以判断出此时车辆正向正南方向行驶,从坐标值可以反映车辆大概行驶了90m,车辆直线行驶监控界面如图7-23所示。图中粗实线表示给定路径,细实线表示车辆实时行驶的动态路径,从车辆所行驶的路径可以看出,细实线几乎与粗实线重合,这说明无人驾驶汽车能自主地跟踪给定路径,通过记录的数据可以看出车辆在这条长90m的直线路径上行驶时,起步速度、停止速度的变化都是比较平缓的,在15~60m之间还完成了加速控制,60m后车速逐渐降了下来,充分证明了无人驾驶汽车能准确跟踪直线路径。表7-4给出了一条直线及曲线路径信息,从航向可以判断出车辆直线行驶了60m,之后曲线行驶,航向改变90°,行驶了27m。车辆直线、曲线行驶监控界面如图7-24所示,同直线路径分析,从图7-24可以看出无人驾驶汽车自主驾驶能够跟踪曲线路径,对车辆行驶信息进行分析后,可以发现当车辆进行转弯时,速度明显降了下来。无人驾驶汽车实车试验研究是对无人驾驶汽车控制系统研究设计的关键技术之一。对无人车改造车辆的参数进行了介绍,这为分析车辆动力学做了充分的准备;建立了CAN无人驾驶汽车总线通信平台,自主开发了无人驾驶汽车监控界面,编写了无人驾驶汽车软件程序;对无人驾驶汽车转向控制,速度控制,电压、电流、速度、角速度采集分别做了试验,试验结果表明:研究设计的无人驾驶汽车控制系统能够满足车辆控制的要求,无论给定期望路径是直线还是曲线,无人驾驶汽车都能快速、稳定、准确地完成路径跟踪控制。知识拓展在目前的高端汽车市场上，大多数车辆都已经装载了车用雷达，它可以用来跟踪附近的物体。例如，奔驰的自动巡航控制系统便是一种事故预防系统，它的后保险杠上有一个装置，当它在汽车的盲点内检测到物体时，便会发出警报。奔驰的另一款轿车在挡风玻璃上装载摄像头，它可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车不小心离开了车道，方向盘会轻微震动来提醒驾驶者。根据奔驰公司发布的材料，未来的梅赛德斯无人驾驶汽车会在挡风玻璃上装载两个摄像头以实时生成前方路面的三维图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并且预