基于Pure Pursuit算法的智能縮微車路徑跟蹤

何俊龍 杜峰 關(guān)志偉 袁也

摘? 要：為實(shí)現(xiàn)縮微智能車沿預(yù)設(shè)路徑穩(wěn)定行駛，本文以多傳感器縮微智能車為載體，搭建了1套包含無線通信系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、終端控制系統(tǒng)的縮微道路交通實(shí)驗(yàn)臺，實(shí)現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)處理、道路識別跟蹤、路徑規(guī)劃判斷以及運(yùn)動控制執(zhí)行等主要功能。重點(diǎn)研究了縮微智能車路徑跟蹤的Pure Pursuit控制算法，該算法能實(shí)時調(diào)整縮微智能車當(dāng)前位置與預(yù)設(shè)路徑之間的偏差，從而使得縮微智能車的航向在一定程度上能與預(yù)設(shè)路徑保持一致。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Pure Pursuit算法響應(yīng)速度快、超調(diào)量小，縮微智能車能更快速穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤。

關(guān)鍵詞：縮微智能車;Pure Pursuit算法;路徑跟蹤

中圖分類號：TP273? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）01-0147-04

Path Tracking of Micro Intelligent Vehicle Based on the Pure Pursuit Algorithm

HE Junlong，DU Feng，GUAN Zhiwei，YUAN Ye

（School of Automobile and Transportation，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin? 300222，China）

Abstract：In order to realize the stable driving along the preset path of the miniature intelligent vehicle，a set of miniature road traffic experimental platform including wireless communication system，video surveillance system and terminal control system is built based on the multi-sensor miniature intelligent vehicle. The image data processing， road recognition and tracking，path planning judgment and motion control are realized. Main functions such as system execution. This paper focuses on the Pure Pursuit control algorithm for path tracking of miniature intelligent vehicle. This algorithm can adjust the deviation between the current position and the preset path of miniature intelligent vehicle in real time，so that the heading of miniature intelligent vehicle can be consistent with the preset path to a certain extent. The experimental results show that the Pure Pursuit algorithm has fast response speed and small overshoot，and the miniature intelligent vehicle can realize the path tracking more quickly and steadily.

Keywords：micro intelligent vehicle;Pure Pursuit algorithm;path tracking

0? 引? 言

路徑跟蹤是指在無人駕駛情況下，對智能車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行自動控制，使智能車能夠沿期望路徑行駛。根據(jù)車載傳感器種類，路徑跟蹤系統(tǒng)分為預(yù)瞄式系統(tǒng)和非預(yù)瞄式系統(tǒng)[1]。路徑跟蹤的控制方法大致可分為兩種：第一種是基于車輛運(yùn)動學(xué)，將期望路徑轉(zhuǎn)化為車輛動力學(xué)物理量，然后將轉(zhuǎn)化得出的物理量作為被控對象;第二種方法是將車輛與期望路徑間的橫向或航向偏差作為控制算法輸入量，常用算法有Pure Pursuit和增量式PID控制[2]。

根據(jù)實(shí)車路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)中的成本、時間及安全等因素，本文搭建了1個包含車、道路的縮微交通環(huán)境實(shí)驗(yàn)平臺。實(shí)驗(yàn)中，根據(jù)智能縮微車與規(guī)劃路徑間的幾何位置關(guān)系，確定預(yù)瞄點(diǎn)的位置，然后采用Pure Pursuit算法算出前輪偏角控制量，從而實(shí)現(xiàn)對規(guī)劃路徑的跟蹤。

1? 基于Pure Pursuit算法的橫向控制

1.1? Pure Pursuit算法原理

Pure Pursuit算法在機(jī)器人路徑跟蹤算法中應(yīng)用廣泛[3]。該算法通過控制智能縮微車前輪偏角δ，使縮微智能車能夠盡可能沿著一條經(jīng)過預(yù)瞄點(diǎn)的路線行駛，如圖1所示。

1.3? 預(yù)瞄點(diǎn)的確定

基于Pure Pursuit算法的路徑跟蹤，是以智能縮微車當(dāng)前位置為圓心，預(yù)瞄距離為半徑做圓。該圓與規(guī)劃路徑存在相交、相切和相離三種位置關(guān)系，如圖2所示。根據(jù)智能縮微車當(dāng)前路徑與預(yù)設(shè)路徑之間的位置關(guān)系，可以確定預(yù)瞄點(diǎn)的位置，進(jìn)而通過Pure Pursuit算法算出前輪偏角控制量，實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤。

當(dāng)智能縮微車偏離期望路徑，可通過調(diào)整智能縮微車航向角與期望路徑間的夾角α，來修正前輪偏角，使智能縮微車向期望路徑方向行駛。

2? 轉(zhuǎn)向控制器的設(shè)計

2.1? 建立轉(zhuǎn)向控制器模型

轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)是一個雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)由控制器、舵機(jī)、霍爾元件和光電編碼器組成。位置環(huán)的輸出值是電流環(huán)的輸入值，霍爾元件可實(shí)時檢測控制器輸出給舵機(jī)的電流值，電流環(huán)跟定輸入值與反饋值進(jìn)行比較，控制器調(diào)節(jié)兩者差值后輸出給舵機(jī)。位置環(huán)的輸入值是控制器發(fā)送給舵機(jī)的期望位置，光電編碼器可實(shí)時檢測舵機(jī)的位置，然后反饋給控制器，從而對舵機(jī)進(jìn)行控制。PID控制是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的控制系統(tǒng)。它不僅結(jié)構(gòu)簡單，算法容易實(shí)現(xiàn)，而且還具有較好的魯棒性[5]?？紤]到縮微智能車的控制精度，本文選取增量式PID控制作為縮微智能車的底層控制器。

增量式PID的實(shí)現(xiàn)公式為：

2.2? 整定PID控制器參數(shù)

本文采用試湊法進(jìn)行PID控制器參數(shù)的整定，步驟如下：

（1）先進(jìn)行比例控制，暫令ki=0，kd=0，根據(jù)舵機(jī)轉(zhuǎn)角期望值設(shè)定參數(shù)kp，觀察整定曲線及縮微智能車轉(zhuǎn)向效果，對比例系統(tǒng)kp進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)?shù)玫浇咏谄谕D(zhuǎn)角的平滑曲線時，確定舵機(jī)轉(zhuǎn)向的響應(yīng)速度是否滿足要求;

（2）轉(zhuǎn)向響應(yīng)速度滿足要求后，加入微分控制。在已經(jīng)確定好比例系數(shù)kp的基礎(chǔ)上，多次調(diào)整kd，確保轉(zhuǎn)向靈敏度的同時觀察縮微智能車在轉(zhuǎn)向過程中是否有抖動現(xiàn)象;

（3）在PID控制的基礎(chǔ)上，加入積分控制，以此提高控制系統(tǒng)的精度，觀察縮微智能車實(shí)際航向角變化，得出一組適用于縮微智能車控制系統(tǒng)的PID整定參數(shù)。

通過多次實(shí)驗(yàn)，最終確定控制系統(tǒng)的3個參數(shù)kp、ki、kd分別取值1.5、10、15，該組參數(shù)已經(jīng)用于實(shí)驗(yàn)室智能縮微車仿真實(shí)驗(yàn)平臺，并取得了較為滿意的效果。

3? 仿真分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1? 搭建縮微道路環(huán)境實(shí)驗(yàn)平臺

縮微道路環(huán)境實(shí)驗(yàn)平臺包含車、路兩大部分。其中智能縮微車為1：10比例的仿真車模，設(shè)計速度為0m/s～3m/s，智能縮微車如圖3所示。

該車主要包含以下模塊：攝像頭、光電傳感器、刷卡器等感知模塊、WiFi通信模塊、電源模塊以及工業(yè)主板、單片機(jī)及控制電路等決策與控制模塊。

縮微道路交通實(shí)驗(yàn)臺如圖4所示，該實(shí)驗(yàn)平臺長3m，寬2m，包括車道線、信號燈、U形彎、收費(fèi)站等多種道路特征。實(shí)驗(yàn)平臺面積越小，對車載控制器的靈敏度及其穩(wěn)定性要求就越高，開展這方面的研究，有非常重要的科研及教學(xué)意義。

3.2? 仿真分析

仿真實(shí)驗(yàn)分為兩組，第一組實(shí)驗(yàn)設(shè)定智能小車的速度為1m/s，第2組實(shí)驗(yàn)將智能小車的速度設(shè)定為3m/s。已知車體初始位置和航向角，根據(jù)車輛運(yùn)動學(xué)模型計算下一時刻車體的位置和航向角。

根據(jù)下列公式可計算出下一時刻車體位置和航向角。

式中：x，y為車體位置;θ為航向角;δ為前輪偏角;v為車速;k為當(dāng)前時刻;k+1為下一時刻。

圖5分別對應(yīng)智能縮微車速度為1m/s和3m/s時，前輪偏角控制隨時間變化的曲線。仿真結(jié)果表明，Pure Pursuit算法在不同車速下均能實(shí)現(xiàn)對期望路徑的良好跟蹤。

從圖5可以看出，雖然車速提高，預(yù)瞄距離會隨之增大，可以使縮微車提前對前方道路信息進(jìn)行處理，但是前輪偏角也隨著速度的增大而增大，這會影響縮微車轉(zhuǎn)彎時的穩(wěn)定性，因此在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該降低縮微車的轉(zhuǎn)彎速度，確保其平穩(wěn)通過彎道。

3.3? 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

縮微車上安裝的讀卡器可以與道路上的射頻卡進(jìn)行信息交互，將縮微車的位置信息反饋給上位機(jī)。根據(jù)所得到的位置及航向角，利用Pure Pursuit算法計算前輪偏角控制量，使縮微車按期望路徑行駛。車速分別為1m/s和3m/s時，Pure Pursuit算法路徑跟蹤曲線如圖6所示。

實(shí)驗(yàn)得出：當(dāng)車速為3m/s，縮微車跟蹤直線道路的最大偏差為0.12m，跟蹤彎道的最大偏差約為0.2m;當(dāng)車速為1m/s，縮微車跟蹤直線道路的最大偏差為0.05m，跟蹤彎道的最大偏差約為0.15m。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：本文所采用的Pure Pursuit算法，很好地實(shí)現(xiàn)了不同車速下對期望路徑的跟蹤，縮微車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地對舵機(jī)的轉(zhuǎn)角進(jìn)行控制?？偠灾诼窂礁欉^程中，縮微車能夠更加穩(wěn)定地沿著預(yù)設(shè)路徑行駛。

4? 結(jié)? 論

本文首先通過縮微車參數(shù)和行駛速度確定預(yù)瞄距離，然后根據(jù)預(yù)設(shè)目標(biāo)點(diǎn)的位置和縮微智能車當(dāng)前位置確定預(yù)瞄點(diǎn)，基于Pure Pursuit算法，在MATLAB上完成了路徑跟蹤仿真，仿真結(jié)果表明該算法在不同車速條件下都能夠確?？s微車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，快速、準(zhǔn)確地對舵機(jī)進(jìn)行控制。

根據(jù)縮微車反饋到上位機(jī)的車輛位置及航向角等參數(shù)，在搭建的縮微道路實(shí)驗(yàn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了縮微車的路徑跟蹤，跟蹤過程中路徑偏差較小且縮微車擺動幅度適中，確保了縮微車在行駛過程中的穩(wěn)定性。

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