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          2. 斯坦福大學:自動駕駛復雜軌跡工況下的自動漂移控制

            • Gerdes
            • 發表于: 2018/11/19 08:22:02 來源:厚勢

            漂移不僅是專業賽車手炫技的技能,也是自動駕駛必須研究的領域。

            甩尾、漂移不僅是專業賽車手炫技的技能、眾多秋名山玩家的常規操作,也是自動駕駛必須研究的領域。斯坦福大學 Gerdes 教授團隊在自動駕駛運動控制領域的研究工作具有標桿意義,本文所述的自動漂移技術將車輛可控范圍擴展到穩定性極限之外,可以進一步提升自動駕駛車輛的機動能力。

            對自動駕駛車輛的整體安全性和魯棒性來說,在穩定操控范圍外的操縱能力相當重要。因此,本文提出了一種用于復雜軌跡自動漂移的控制器架構。在不假設車輛工作在平衡點附近的情況下,設計了針對非特定路徑的控制器,提出了物理上有深刻意義的控制律:采用車輛航向角速度跟蹤路徑,橫擺角加速度用于鎮定質心側偏角,通過非線性模型反演與下層輪速控制相結合,在大范圍工況下精確地實現所需求的狀態微分。

            在全尺寸車輛上進行的實車試驗表明,在不同曲率、速度和質心側偏角下可以很好地跟蹤軌跡。——編者按

            1前言

            傳統車輛控制架構中通常采用獨立的側向/縱向控制,并且假定車輛處于側滑動力學穩定范圍內。然而,超出車輛的操控極限時會產生強輸入耦合和橫擺/側滑不穩定性,導致這種簡化方法失效。盡管是完全在車輛穩定性極限范圍外操縱的,專業駕駛員在漂移中可以同時實現對車輛側滑和行駛路徑兩者的精確控制。自動駕駛漂移控制算法可以將車輛可用狀態空間擴展到極限范圍外,從而確保自動駕駛車輛最廣泛的機動范圍。

            早期文獻中,Velenis[9] 和 Hindiyeh 等人 [4] 分別通過仿真和實驗,研究了車輛狀態在漂移平衡點下的鎮定。因為在標準輸入下(轉角和驅動力矩)系統是欠驅動的,所以同時跟蹤路徑和鎮定質心側偏角并不簡單。最近的一些研究已經在簡單的定圓試驗中證明了這一點。Werling 等人 [11] 提出的控制器同時考慮了質心側偏角鎮定和路徑跟蹤,而 Goh 等人 [3] 的策略則是明確的跟蹤路徑。但是由于在車輛建模和控制器設計時的進行了嚴格假設,這些方法不能輕易地擴展到更復雜的軌跡。

            已有文獻中,關于漂移的研究都使用了在大范圍內精確的車輛模型。Ono[6] 和 Voser 等人 [10] 使用了雙狀態單軌模型研究漂移的不穩定動力學。也有學者將力作為直接輸入 [3] [4] 并且對轉向和油門延遲進行精確建模 [11] 的三狀態單軌模型用于試驗驗證控制器的設計。Velenis 等人 [9] 基于線性化后的具有穩態載荷轉移和車輪動力學的雙軌車輛模型,設計了線性二次型調節器。在運動方程的模型精度和可控性之間取得平衡,仍需進一步研究。

            與這些方法相比,本文以道路曲線坐標系下的質心側偏角誤差和側向位移誤差作為控制目標,設計了一種用于處理復雜軌跡工況的自動漂移控制器。首先在不需要假設特定的車輛模型或車輛狀態處于平衡點附近的情況下,推導出控制器設計所需的動力學模型。由此得到的控制律,用車輛狀態微分來表示,十分簡單直觀。利用漂移時產生的側偏和橫擺動力學解耦:直接采用車輛航向角速度跟蹤路徑,通過控制車輛橫擺角速度相對于航向角速度的快慢,可以同時鎮定質心側偏角。

            為了實現這一控制律,需要車輛模型將這些期望的狀態微分映射到輸入。通過非線性模型反演與下層的輪速控制相結合,實現復雜軌跡下大范圍工況的良好準確度,而不是依靠過于簡化的假設。在全尺寸測試車輛 MARTY(圖 1)上的試驗驗證了算法在曲率在 1/7 到 1/20m 間變化和速度在 25km/h 到 45km/h 間變化的軌跡以及 -40° 的質心側偏角工況下的有效性。

            圖1:自動漂移測試中的 MARTY 車輛圖1:自動漂移測試中的 MARTY 車輛

            2試驗車輛與車輛模型

            本節首先介紹了在曲線坐標系下的基于力輸入的單軌模型的運動方程,然后介紹了輪胎力模型。

            2.1 運動方程

            2.1.1 路徑跟蹤狀態和動力學

            車輛模型如圖 2 所示,有三個狀態變量:橫擺角速度 r、速度 V 和質心側偏角 β。考慮路徑跟蹤后,引入了其他幾個狀態變量。車輛航向角是車輛速度矢量在給定的慣性坐標系的方向,φ 的動力學方程:

            圖2:參考路徑曲線坐標系下的三狀態單軌模型圖2:參考路徑曲線坐標系下的三狀態單軌模型

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            2.2 前軸輪胎力建模

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            2.3 后軸輪胎力建模

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            3控制器設計

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            3.2 誤差動力學

            3.2.1 路徑跟蹤

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            3.2.2 鎮定質心側偏角

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            3.3 非線性模型反演

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            圖5:橫擺角速度為 53.9°/s,車速為 9.35m/s,質心側偏角為 -40° 時車輛狀態微分間三維圖圖5:橫擺角速度為 53.9°/s,車速為 9.35m/s,質心側偏角為 -40° 時車輛狀態微分間三維圖

            圖6:沿車速微分等高線的橫擺角加速度vs航向角速度圖6:沿車速微分等高線的橫擺角加速度vs航向角速度

            圖7:沿橫擺角加速度等高線的航向角速度 vs 車速微分圖7:沿橫擺角加速度等高線的航向角速度 vs 車速微分

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            3.4 輪速控制

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            4試驗驗證

            在曲率在 1/7 到 1/20 間變化和速度在 25km/h 到 45km/h 間變化的復雜軌跡以及 -40° 的參考質心側偏角下試驗驗證了算法的有效性。

            4.1 測試方法

            試驗在如圖 1 所示的試驗平臺 MARTY 上進行。MARTY 由 1981 DMC Delorean 改裝而來,配備有線控轉向和可獨立驅動左右后輪的電驅動系統。車輛狀態信息通過集成的 RTK-GPS/IMU 得到,更新頻率為 250Hz。在上位機實時運行的控制算法的運算頻率也為 250Hz。

            在參考軌跡的起始點和末端分別增加簡單的進入和退出回旋線,用于文獻 [5] 相似的基礎路徑跟蹤控制器使得車輛跟蹤此路徑。漂移控制器在 s=57m 時介入,在 s=463m 時退出。控制器參數和車輛參數如表 1 所示。

            表1:控制器參數和車輛參數表1:控制器參數和車輛參數

            4.2 軌跡規劃

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            4.3 試驗結果

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            圖9:試驗中測量路徑vs參考路徑圖9:試驗中測量路徑vs參考路徑

            圖10:試驗中路徑跟蹤性能圖10:試驗中路徑跟蹤性能

            圖11:試驗中車輛狀態 vs 路徑距離圖11:試驗中車輛狀態 vs 路徑距離

            圖12:試驗中轉向角和推力角輸入圖12:試驗中轉向角和推力角輸入

            5結論

            本文設計了針對復雜軌跡的自動駕駛漂移控制器。控制器由車輛狀態微分推導所得,并且沒有涉及到特定的車輛模型。航向角速度用于跟蹤曲線坐標系下的側向位移誤差,然后控制相對于航向角速度的橫擺角速度從而控制質心側偏角。

            為了得到車輛狀態微分到執行器輸入的映射關系,進行非線性模型反演和簡單的輪速閉環控制。試驗驗證了在曲率在 1/7 到 1/20 間變化和速度在 25km/h 到 45km/h 間變化的復雜軌跡以及 -40° 的參考質心側偏角工況下的有效性。

            對復雜軌跡下漂移平衡點的路徑跟蹤和質心側偏角鎮定研究,保證了自動駕駛車輛在需要的情況下能夠在開環穩定極限外操縱。未來的研究將進一步考慮在未進行準平衡假設下實現軌跡規劃和跟蹤,解決車輛狀態快速變化的問題。

            相關標簽:
            自動駕駛
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