[发明专利]一种路径跟随控制系统及控制方法

说明书

本发明提供了一种路径跟随控制系统及控制方法，控制系统包括车载传感器、通信网络、控制器和状态估计器，控制方法包括以下步骤利用车载传感器，获取无人驾驶车辆的横向位移、纵向位移、横向加速度、纵向加速度、横摆角和横摆角速度，将其作为无人驾驶车辆的状态量，并将无人驾驶车辆的前轮转角作为其控制量；设置所述控制器；通信网络获取外部环境信息，规划出一条可行使的路径；通过车载传感器检测出无人驾驶车辆的瞬时状态信息，将检测到的状态信息输入到所述控制器中，所述控制器通过控制无人驾驶车辆的前轮转角来控制无人驾驶车辆直行还是转弯，控制跟随所规划的路径，该路径跟随方法对无人驾驶车辆的跟随精度高，且路径跟随实时性能好。

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车技术领域，尤其涉及一种路径跟随控制系统及控制方法。

背景技术

交通是人类活动的重要方面，汽车的出现极大扩展了人类的交通活动范围，也加快了人类的生活节奏与生产效率。汽车为现代社会的发展和人类生活的改善做出了巨大的贡献，但随着汽车保有量的越来越多，越发给人类社会带来诸如交通安全、环境污染与能源耗费等难题，如何克服这些难题成为当今社会比较热点的话题。

在诸多问题中，交通安全问题尤为严重。现代道路交通事故发生率居高不下，死亡人数逐年增长，由此造成的经济损失也不可估量。面对严峻的道路交通安全问题，各国政府和机构已经迫切要求提高汽车技术来改进汽车安全性能，减少道路交通事故的发生。这一问题也是汽车行业所关注的热点和焦点。改善交通事故频发这一状况可以从人和车两方面入手。其中人是交通安全的主体，人的过失行为是造成交通事故的主要原因，驾驶员在操作时会有相对较长的反应延时，视野范围具有局限性，夜视能力比较有限，驾驶过久会产生疲劳等等。这些问题则可以通过提升汽车技术进行解决，因此越来越多的研究人员开始尝试研发无人驾驶技术，以提高道路交通的安全性。无人驾驶技术使得道路交通系统从“人－车－路”系统变为“车－路”系统，不仅大大提高道路交通的安全性，也将有效降低因道路交通事故引起的生命损失与财产损失，甚至还可以替代人类完成一些特殊任务。所以，无人驾驶技术对于人类而言具有不可估量的价值与意义。

虽然我国的无人驾驶车辆及其相关技术在近些年得到了较为快速的发展，但是在环境建模、智能决策和车辆控制等方面都有所欠缺，与发达国家也还存在一定的差距，要实现真正的无人驾驶还需要很长的时间。对于无人驾驶车辆而言，能够实现路径跟随控制是其安全性和智能性的一个重要体现，所以研究无人驾驶车辆路径跟随控制就显得十分重要。

路径规划算法是一种新型优化算法，应用于无人驾驶和人工智能领域。 PID控制算法、自适应控制算法、模糊预测算法和预瞄跟随算法等是现如今较为广泛使用的算法。北京工业大学的段建民等人提出的无人车目标路径跟踪方法可以在低路面附着系数时减少侧滑程度，高路面附着系数下减小轮胎侧偏角，有效地降低无人驾驶车辆因跟踪偏差过大导致在对目标进行路径跟踪时发生失控情况的几率，但是其只验证了低速下的一个情况，并未研究高速时的跟随效果。辽宁工业大学的李金良等人对线性时变模型预测控制算法的低速直线轨迹跟随控制效果进行了验证，表明了线性时变模型预测控制算法能够在低速跟踪过程中实时跟踪汽车的行驶轨迹，并且保证汽车行驶过程中的实时性和稳定性，但是忽略了无人驾驶车辆在行驶过程中的受力对跟随轨迹效果的影响和弯道轨迹的跟随控制效果。Kühne F等人采用了线性化的模型预测控制，根据对象的运动学模型来优化了系统状态量的偏差和控制量，该方法比较简便易实现，但被控对象的状态量发生突变时，并不能对其各个采样周期中的控制增量进行控制。

发明内容

本发明提供的一种路径跟随控制系统及控制方法，解决了传统路径跟随控制方法无法保证路径跟随的实时性和稳定性的问题，提高了路径跟随的的精度且提高了路径跟随的实时性。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明一方面公开一种路径跟随控制系统，包括车载传感器，用以获取行驶环境信息，结合环境模型对传感器信息进行融合，理解和识别行驶环境；