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    基于“Pure Pursuit”自動(dòng)駕駛汽車的路徑跟蹤控制

    2021-08-31 07:24:54王亮陳齊平羅玉峰陳立偉謝加超
    汽車零部件 2021年8期
    關(guān)鍵詞:實(shí)車轉(zhuǎn)角坐標(biāo)系

    王亮,陳齊平,羅玉峰,陳立偉,謝加超

    (1.華東交通大學(xué)載運(yùn)工具與裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江西南昌 330013;2.江西江鈴集團(tuán)江鈴新能源汽車有限公司智能電子開發(fā)部,江西南昌 330013)

    0 引言

    近年來,隨著汽車保有量的持續(xù)大幅增加,智能汽車和自動(dòng)駕駛技術(shù)有效地減緩交通擁堵、降低車輛事故發(fā)生率,其已成為研究熱點(diǎn)[1]。路徑跟蹤作為自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心任務(wù)之一,其主要任務(wù)是控制車輛沿著參考軌跡行駛,路徑跟蹤過程中產(chǎn)生誤差,交通事故率與交通通行效率等均由跟蹤誤差大小決定。而跟蹤誤差主要取決于車輛當(dāng)前時(shí)刻前輪轉(zhuǎn)角,文中直接通過當(dāng)前車速確定預(yù)瞄距離,進(jìn)一步確定預(yù)瞄點(diǎn)橫向誤差,利用Pure Pursuit算法輸出前輪轉(zhuǎn)角,保證了自動(dòng)駕駛汽車沿著參考路徑行駛且降低了行駛過程中交通事故率。因此,研究基于Pure Pursuit算法對(duì)路徑跟蹤控制可行性和穩(wěn)定性有著重要意義。

    自動(dòng)駕駛汽車循跡控制方法主要有LQR、MPC和純跟蹤算法[2],一般分為預(yù)瞄和非預(yù)瞄兩種[3],非預(yù)瞄控制方法借助于MPC算法[4-6],在此基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊控制算法,實(shí)現(xiàn)橫縱向耦合路徑跟蹤控制[7]。建立車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型并進(jìn)行線性化處理,得到跟蹤誤差模型,利用未來時(shí)刻誤差確定車輛方向盤轉(zhuǎn)角[8],但算法過程較復(fù)雜,不易實(shí)現(xiàn)。預(yù)瞄控制即純跟蹤算法[9-10],純跟蹤控制方法更貼近真實(shí)駕駛風(fēng)格,控制精度較高,且算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn),因此被廣泛采用到路徑跟蹤控制中[11],涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械、航空航天等各個(gè)領(lǐng)域。利用模糊控制確定插秧機(jī)預(yù)瞄距離,考慮到其轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為一階慣性環(huán)節(jié),因此可建立運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)路徑跟蹤控制[12]。改進(jìn)的智能飛機(jī)牽引車路徑導(dǎo)航用偏差統(tǒng)計(jì)的方法實(shí)現(xiàn)不同預(yù)測(cè)距離下最優(yōu)融合系數(shù)的選擇,提高控制精度,該算法的路徑軌跡誤差控制在0.5 m范圍內(nèi),滿足飛機(jī)自動(dòng)牽引滑行的精度要求[13]。但這些均缺乏了與農(nóng)業(yè)機(jī)械、航空航天等領(lǐng)域相關(guān)的仿真軟件去驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性。起初,有學(xué)者將預(yù)瞄距離考慮定值去研究純跟蹤算法[14],能夠利用機(jī)器視覺保持車道。三輛車以10~60 km/h速度行駛,但較少考慮到車輛速度對(duì)循跡過程影響。OLLERO和HEREDIA等[15]給出了純追蹤模型曲線跟蹤模型在極坐標(biāo)系下的模型公式,對(duì)于曲線跟蹤情況,采用極坐標(biāo)更便于推導(dǎo)車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與曲線跟蹤的控制量。但在實(shí)際應(yīng)用中,大多數(shù)儀器給出的實(shí)時(shí)數(shù)值都是基于直角坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)。

    目前自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制算法運(yùn)用到實(shí)踐過程中較為復(fù)雜且缺乏與Carsim專業(yè)軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證,文中提出一種基于Pure Pursuit自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制算法,該算法根據(jù)當(dāng)前車速計(jì)算預(yù)瞄距離,進(jìn)而通過自動(dòng)駕駛平臺(tái)獲得預(yù)瞄點(diǎn)橫向偏差確定前輪轉(zhuǎn)角。取得了以下兩個(gè)方面工程貢獻(xiàn):(1)提出的基于Pure Pursuit自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制算法,算法穩(wěn)定可行,控制計(jì)算過程更簡(jiǎn)單;(2)該控制方法誤差小,精度高,滿足路徑跟蹤控制要求,有助于提高新能源汽車量產(chǎn)。

    基于以上文獻(xiàn)針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制研究方法存在的不足,為了提高自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制中的可行性和穩(wěn)定性,本文作者設(shè)計(jì)出路徑跟蹤控制技術(shù)路線圖,如圖1所示。

    圖1 路徑跟蹤控制技術(shù)圖

    1 參考軌跡設(shè)計(jì)

    1.1 數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)化

    借助某集團(tuán)新能源汽車自動(dòng)駕駛平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)車輛高精度定位,選中園區(qū)智能電子開發(fā)部附近一條線路作為參考軌跡。為了獲得參考軌跡上各點(diǎn)高精度經(jīng)緯度值,因此車輛在滿足勻低速行駛工況下,對(duì)參考軌跡各點(diǎn)經(jīng)緯度值進(jìn)行采集。

    進(jìn)一步研究Pure Pursuit算法在路徑跟蹤的應(yīng)用,利用高精度定位獲取各點(diǎn)經(jīng)緯度值,涉及不同坐標(biāo)系,存在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的問題[16]。將其轉(zhuǎn)化為大地坐標(biāo)下坐標(biāo)值,地球長(zhǎng)半軸為6 378 136 m,短半軸約6 356 755 m。針對(duì)單點(diǎn)轉(zhuǎn)化大地坐標(biāo)過程,x、y分別表示參考軌跡在大地坐標(biāo)系橫、縱坐標(biāo)值,I、B分別記為經(jīng)度系數(shù)和緯度系數(shù),計(jì)算公式為

    I=Lon·π/180

    (1)

    B=Lat·π/180

    (2)

    式中:Lat表示緯度值,Lon表示經(jīng)度值。

    (3)

    式中:B0、Tan為常數(shù)。

    (4)

    (5)

    式中:e1表示第一偏心率,e2表示第二偏心率。

    常數(shù)K滿足公式(6):

    (6)

    則由以上表達(dá)式可知,大地坐標(biāo)x、y可表示為公式(7):

    (7)

    由公式(7)可知,自動(dòng)駕駛平臺(tái)對(duì)目標(biāo)路徑的經(jīng)緯度數(shù)值進(jìn)行采集,通過進(jìn)一步轉(zhuǎn)化到大地坐標(biāo)系下,即可獲得大地坐標(biāo)系下坐標(biāo)值。

    1.2 數(shù)據(jù)處理

    將已轉(zhuǎn)化橫、縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MATLAB新建變量中。橫、縱坐標(biāo)共兩個(gè)變量,因此需建立兩個(gè)表格,并分別命名為x1、y1。接著在命名窗口中輸入cftool,選用“Sum of Sine”中選項(xiàng)作為參考軌跡的擬合曲線[17],該多項(xiàng)式可詳細(xì)描述出直線、連續(xù)彎道等復(fù)雜路徑,便實(shí)現(xiàn)了對(duì)轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)擬合。參考軌跡擬合結(jié)果,如公式(8)所示:

    y1=a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)+a3sin(b3x+c3)

    (8)

    式中:a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3和c3均為相關(guān)系數(shù),根據(jù)參考軌跡經(jīng)緯度值及擬合過程,可得:

    (9)

    2 路徑跟蹤控制

    2.1 運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

    低速通過彎道時(shí),轉(zhuǎn)向輪基本無側(cè)向力作用,因此,無人車輪胎滾動(dòng)時(shí)可忽略輪胎側(cè)偏角。此時(shí)車輛轉(zhuǎn)向必須如下所示,外側(cè)輪胎轉(zhuǎn)彎半徑大于內(nèi)側(cè)輪胎[18],即Ackermann轉(zhuǎn)向模型,如圖2所示。

    圖2 Ackermann轉(zhuǎn)向模型

    由圖2可知,假定小轉(zhuǎn)向角時(shí),根據(jù)幾何關(guān)系,可以得出轉(zhuǎn)向角為

    (10)

    式中:d表示輪距,L表示軸距,R表示轉(zhuǎn)彎半徑,δ1表示左前輪轉(zhuǎn)角,δ2表示右前輪轉(zhuǎn)角,P表示轉(zhuǎn)向中心。

    為簡(jiǎn)化計(jì)算,將四輪車輛模型轉(zhuǎn)換為車輛單軌模型,并假設(shè)車輛在平面行駛[19],簡(jiǎn)化車輛單軌模型,如圖3所示。

    圖3 車輛單軌模型

    車輛單軌模型將4輪車輛簡(jiǎn)化成2輪的模型,并且假定車輪只在平面上行駛,采用該模型的優(yōu)點(diǎn)能夠在較低速度的場(chǎng)景下預(yù)測(cè)車輛運(yùn)動(dòng),簡(jiǎn)化了前輪轉(zhuǎn)向角與后軸遵循的曲率之間的幾何關(guān)系,由圖3及式(10)可知:

    (11)

    式中:δ表示前輪轉(zhuǎn)角,R表示在給定轉(zhuǎn)向角下后軸遵循的圓的半徑。

    2.2 Pure Pursuit算法

    從車輛單軌模型出發(fā),Pure Pursuit算法以車后軸為切點(diǎn),車輛縱向車身為切線,通過控制前輪轉(zhuǎn)角,使車輛可以沿著一條經(jīng)過目標(biāo)路點(diǎn)的圓弧行駛[20]。其中,XOY表示大地坐標(biāo)系,xoy表示車輛坐標(biāo)系,(goal_X,goal_Y)表示預(yù)瞄點(diǎn)在大地坐標(biāo)系位置,(Veh_X,Veh_Y)表示車輛在大地坐標(biāo)系XOY位置,跟蹤示意圖,如圖4所示。

    圖4 跟蹤示意

    結(jié)合正弦定理,由圖4可得:

    (12)

    式中:Ld表示車輛后軸位置到預(yù)瞄點(diǎn)距離,α表示目前車身姿態(tài)和預(yù)瞄點(diǎn)的夾角。

    道路曲率k為

    (13)

    由式(11)—(13)可求出前輪轉(zhuǎn)角為

    (14)

    設(shè)預(yù)瞄點(diǎn)在車輛坐標(biāo)系xoy位置為(goal_x,goal_y),在圖4中,與點(diǎn)(goal_X,goal_Y)重合,通過大地坐標(biāo)系與車輛坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)化[21],如公式(15)所示:

    (15)

    式中:θ表示車輛航向角。

    則由式(15)可得:

    (16)

    式中:goal_x表示車輛距離參考軌跡橫向偏差,為了簡(jiǎn)化計(jì)算,可重新定義一個(gè)參數(shù)量e,表示車輛當(dāng)前姿態(tài)和目標(biāo)路點(diǎn)在橫向上的誤差,參考軌跡橫向偏差goal_x即為橫向上的誤差e;goal_y表示車輛預(yù)瞄距離,可設(shè)為s。

    則前輪轉(zhuǎn)角為

    (17)

    預(yù)瞄距離s的選取與車速、跟蹤誤差有關(guān)[12],預(yù)瞄距離過大會(huì)導(dǎo)致路徑跟蹤存在延遲,預(yù)瞄距離過小則會(huì)導(dǎo)致路徑跟蹤發(fā)生震蕩,在實(shí)際運(yùn)用過程中需要考慮到參考軌跡曲率[22]。因此,預(yù)瞄距離的選取對(duì)自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制有著重要意義。文中自動(dòng)駕駛路徑跟蹤預(yù)瞄距離選取考慮到車速與速度成正比,文中比例系數(shù)為1.9。

    橫向偏差e=goal_y成立條件[23]:

    [(goal_x)x(i)-s]·[(goal_x)x(i+1)-s]≤0

    (18)

    2.3 聯(lián)合仿真模型搭建

    根據(jù)以上分析,建立Carsim車輛模型與Simulink算法模型,聯(lián)合仿真模型如圖5所示。通過對(duì)參考軌跡數(shù)據(jù)的采集及轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)處理,獲得參考軌跡在大地坐標(biāo)系下橫、縱坐標(biāo)值分別存儲(chǔ)到From Workspace1和From Workspace2兩個(gè)工作空間中;利用MATLAB Function 模塊,結(jié)合存儲(chǔ)到工作空間中的數(shù)值、車輛實(shí)際坐標(biāo)以及實(shí)際航向角,通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)化,可計(jì)算出預(yù)瞄點(diǎn)在車輛坐標(biāo)系縱坐標(biāo)值goal_y;將預(yù)瞄點(diǎn)縱坐標(biāo)值作為PP algorithm(Pure Pursuit算法)模塊輸入,另一個(gè)輸入為車輛縱向速度,便可通過算法求出當(dāng)前時(shí)刻方向盤轉(zhuǎn)向角。

    圖5 聯(lián)合仿真模型

    由圖5可知,Carsim模塊輸出當(dāng)前時(shí)刻車輛實(shí)際位置信息、車輛航向角和縱向速度,為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車完成參考軌跡跟蹤,根據(jù)車輛當(dāng)前時(shí)刻縱向速度確定預(yù)瞄距離,尋找到當(dāng)前時(shí)刻預(yù)瞄點(diǎn),利用Pure Pursuit算法求出當(dāng)前時(shí)刻方向盤轉(zhuǎn)向角并輸入到Carsim模塊,從而建立閉環(huán)控制的自動(dòng)駕駛汽車軌跡跟蹤仿真模型。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    3.1 試驗(yàn)平臺(tái)搭建

    某集團(tuán)新能源易至EV3微型車經(jīng)過改裝后,包括GPS天線、4G天線和慣性導(dǎo)航等定位設(shè)備、攝像頭和傳感器等感知設(shè)備、車體和工控臺(tái)。文中搭建了自動(dòng)駕駛汽車實(shí)車試驗(yàn)平臺(tái),如圖6所示。

    圖6 實(shí)車試驗(yàn)平臺(tái)

    DTU模塊支持移動(dòng)、聯(lián)通2G/3G/4G,電信4G網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)支持最大下行速率150 Mb/s和最大上行速率50 Mb/s,在缺乏3G和4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋的偏遠(yuǎn)地區(qū)也能正常工作,接收4G天線信號(hào)并輸出差分?jǐn)?shù)據(jù)等相關(guān)報(bào)文信息。982-RG具有實(shí)現(xiàn)差分定位和GPS定位功能,接收DTU模塊差分?jǐn)?shù)據(jù)和無線GPS天線信號(hào),輸出車輛高精度定位,包括經(jīng)度、緯度值等,可以用于自動(dòng)駕駛汽車參考軌跡獲取。RT由牛津大學(xué)提供的一種集成技術(shù)設(shè)備,由慣性導(dǎo)航(實(shí)時(shí)進(jìn)行精確運(yùn)動(dòng)測(cè)量的儀器,內(nèi)部具有六軸陀螺儀和加速度計(jì)等主要零件組成)、基站(移動(dòng)設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)的接口設(shè)備)和設(shè)備固定件組成,該設(shè)備用于接收982-RG輸出的GPS信號(hào)和差分?jǐn)?shù)據(jù),信息輸入到自動(dòng)駕駛汽車工控臺(tái)。

    3.2 路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)分析

    為了驗(yàn)證聯(lián)合仿真結(jié)果的正確性,進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn),3種實(shí)驗(yàn)工況車速分別為10、20和30 km/h。預(yù)瞄距離s分別為5、10、15 m,車輛整備質(zhì)量為1 115 kg,仿真和試驗(yàn)橫向距離為60 m,路面附著系數(shù)為0.85??紤]到試驗(yàn)車為純電動(dòng)汽車,Carsim中傳動(dòng)系設(shè)置為No Dataset,即電動(dòng)汽車模式。分別對(duì)仿真軌跡與參考軌跡、實(shí)車軌跡與參考軌跡結(jié)果進(jìn)行了分析與對(duì)比。v=10 km/h的軌跡曲線如圖7所示。

    圖7 v=10 km/h的軌跡曲線

    由圖7可知,速度v=10 km/h時(shí),仿真軌跡與參考軌跡、實(shí)車軌跡與參考軌跡變化趨勢(shì)接近一致。仿真軌跡起點(diǎn)坐標(biāo)為(0,-3),因此初始階段存在振蕩現(xiàn)象。與參考軌跡相比,仿真試驗(yàn)過程中,整個(gè)仿真過程中,最大誤差不超過0.1 m。而實(shí)車驗(yàn)證過程中,橫向位移在區(qū)間[0,20 m]和[30 m,40 m]誤差約為0.2 m,區(qū)間[20 m,30 m]和[40 m,60 m]誤差達(dá)到0.3 m。仿真軌跡和實(shí)車軌跡最大誤差均出現(xiàn)在拐彎處,v=20 km/h的軌跡曲線如圖8所示。

    圖8 v=20 km/h的軌跡曲線

    由圖8可知,速度v=20 km/h時(shí),仿真軌跡與參考軌跡、實(shí)車軌跡與參考軌跡變化趨勢(shì)也基本相同。與速度10 km/h跟蹤過程相比,仿真軌跡最大誤差約為0.2 m,實(shí)車軌跡誤差在橫向位移區(qū)間[20 m,30 m] 和[40 m,60 m]時(shí)達(dá)到了1.2 m,在區(qū)間[20 m,30 m]和[40 m,60 m]實(shí)車軌跡誤差約為0.4 m。v=30 km/h的軌跡曲線如圖9所示。

    圖9 v=30 km/h的軌跡曲線

    由圖9可知,當(dāng)速度v=30 km/h時(shí),仿真軌跡最大誤差約為0.3 m,實(shí)車軌跡誤差超過了1.5 m,不滿足路徑跟蹤要求。為了直觀地描述不同速度對(duì)應(yīng)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)車試驗(yàn)的跟蹤效果,其路徑跟蹤誤差對(duì)比如表1所示。

    表1 路徑跟蹤誤差對(duì)比

    由圖7—9及表1可知,仿真軌跡基本上與參考軌跡一致,對(duì)應(yīng)誤差均小于0.3 m,可以實(shí)時(shí)輸出車輛方向盤轉(zhuǎn)角,完成路徑跟蹤控制。但實(shí)車軌跡存在顯著差別,自動(dòng)駕駛車輛速度低于20 km/h,誤差均小于0.4 m,符合自動(dòng)駕駛路徑跟蹤要求。Pure Pursuit算法僅考慮到車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,未考慮到車輛動(dòng)力學(xué),因此進(jìn)一步驗(yàn)證了該算法適用于低速且路況良好的自動(dòng)駕駛車輛路徑跟蹤控制。自動(dòng)駕駛車輛執(zhí)行機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向電機(jī)存在延遲現(xiàn)象,導(dǎo)致試驗(yàn)車輛未能及時(shí)跟蹤參考軌跡。因此橫向位移在區(qū)間[0,25 m]內(nèi),實(shí)車軌跡處于參考軌跡內(nèi)側(cè),在區(qū)間[25 m,50 m],實(shí)車軌跡處于參考軌跡外側(cè)。

    4 結(jié)論

    文中借助某集團(tuán)新能源自動(dòng)駕駛平臺(tái)進(jìn)行了目標(biāo)路徑設(shè)計(jì)。針對(duì)參考軌跡跟蹤控制問題,利用Carsim搭建車輛模型和Simulink搭建Pure Pursuit算法模型,計(jì)算出當(dāng)前時(shí)刻前輪轉(zhuǎn)角,進(jìn)行了路徑跟蹤控制仿真分析。最后,以江鈴新能源汽車為試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)所提出的方法進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)工況中,最大誤差均小于0.3 m,實(shí)車試驗(yàn)工況中車速低于20 km/h,實(shí)車軌跡誤差小于0.4 m,符合自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制要求,考慮到實(shí)車試驗(yàn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)存在延遲,跟蹤誤差較大,但低速工況下均能有效地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車沿著參考軌跡行駛。文中預(yù)瞄距離僅取決于縱向車速,未來將進(jìn)一步考慮到車速變化、循跡誤差大小以及道路曲率等工況對(duì)路徑跟蹤控制影響。

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