冀同濤,李剛,王明家,張旭斌
(遼寧工業(yè)大學 汽車與交通工程學院,遼寧 錦州 121001)
近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和信息技術的發(fā)展,汽車駕駛變得更加智能化,無人駕駛成為一種趨勢。無人駕駛車輛是一個非常復雜的系統(tǒng),主要包括環(huán)境感知、導航定位、路徑規(guī)劃以及路徑跟蹤等部分[1]。其中,路徑跟蹤作為無人駕駛車輛的關鍵技術之一,為車輛穩(wěn)定跟蹤路徑提供可能性[2]。目前常見的路徑跟蹤算法主要有PID 控制算法[3]、純跟蹤控制算法[4]、LQR 算法[5]、MPC 算法[6-7]等?;趯o人駕駛方程式賽事需要和算法復雜度的分析,本文采取純跟蹤算法實現(xiàn)對無人駕駛電動賽車的跟蹤控制,該算法能有較好的路徑跟蹤效果,保證賽車行駛穩(wěn)定性。
純跟蹤算法屬于前饋控制方法。該算法有較好的魯棒性。它基于幾何原理,由前視距離確定預瞄點,根據(jù)預瞄點與車輛位置的關系計算轉彎半徑。進而由轉彎半徑和車輛軸距計算前輪轉角。車輛根據(jù)得到的前輪轉角進行轉向,實現(xiàn)對車輛的橫向控制。
由設置的前視距離可以得到實時預瞄點,根據(jù)車輛坐標系下的實時預瞄點位置可得到轉彎半徑R:
其中,(x,y)為參考路徑上的預瞄點;l 為前視距離。
前輪轉角采用二自由度車輛模型計算。圖中,δ為車輛前輪轉角,L 為軸距,R 為轉彎半徑。
圖1 二自由度車輛模型示意圖
那么,前輪轉角δ與曲率關系表達式為:
純跟蹤算法的控制效果取決于前視距離的選擇,前視距離過小會使車輛控制不穩(wěn)定,嚴重時會導致震蕩。前視距離過大則會導致前輪轉角較小,使車輛在過彎道時轉向不足,難以較為有效地跟蹤路徑。
所以說,選擇合適的前視距離十分重要,一般前視距離可看做是關于車速的函數(shù)。
純跟蹤算法需要在車輛坐標系下的路徑信息,為實現(xiàn)這個目標,需要用到坐標轉換原理。坐標系之間的轉換分為兩部分:平移和旋轉。
平移是指對坐標軸x,y 方向進行加減運算。如圖3 所示,o1 在x-o-y 坐標系下坐標為(a,b),G 在x-o-y 坐標系下坐標為(X,Y)。那么G 在x1-o1-y1 坐標系的坐標為(X’,Y’)。
圖2 平移示意圖
旋轉是指在兩個坐標系的坐標軸有角度偏差,坐標轉換時需要考慮這個因素。如圖4 所示,G 在x-o-y 坐標系下坐標為(X0,Y0),在x1-o-y1 坐標系下坐標為(X1,Y1)。
二者之間的幾何關系可以這樣表示:
圖3 旋轉示意圖
當兩個坐標系既需要平移又需要旋轉時。
二者之間關系可表示為:
在MATLAB/SIMULINK 環(huán)境下對該算法進行仿真驗證。這里采用車輛運動學模型用作車輛狀態(tài)估計,更新車輛狀態(tài)。該模型輸入為車速和前輪轉角,輸出為車輛位置信息和航向信息。參考路徑設置為雙半圓形狀,保證參考路徑連續(xù)性,模擬s 彎賽道。前視距離設置為3m,車輛初始位置設置為(0.1,0),車速設置為10m/s,仿真結果如圖所示:
圖4 路徑跟蹤效果圖
圖5 前輪轉角圖
由圖4 可知,該算法能較好地跟蹤規(guī)劃好的參考路徑,使賽車可平穩(wěn)地通過賽道。
由圖5 可知,該算法得到的前輪轉角滿足轉向機構的要求,而且前輪轉角變化也較為合理,可以保證車輛行駛穩(wěn)定性。
(1)本文針對大學生無人駕駛方程式大賽,分析了全局坐標系與車輛坐標系之間的坐標轉換原理,并采用純跟蹤算法作為實現(xiàn)無人駕駛電動賽車路徑跟蹤的方法。
(2)該算法可以較好地實現(xiàn)對參考路徑的跟蹤,保證賽車的行駛穩(wěn)定性,對參考路徑要求較低,可以跟蹤絕大多數(shù)路徑,具有一定的魯棒性,對于無人駕駛車輛路徑跟蹤研究有一定的助力作用。