[发明专利]一种拟人化车辆轨迹跟踪控制方法

说明书

本发明涉及一种拟人化车辆轨迹跟踪控制方法，使用的轨迹跟踪控制系统包括计算单元，计算单元包括预瞄模块、预瞄偏差计算模块、反馈校正模块和转角计算模块；其中，预瞄模块用于根据目标轨迹参数LanePars和车速VehSpd计算出预瞄距离PrvDis，预瞄偏差计算模块用于根据目标轨迹参数LanePars和预瞄距离PrvDis计算出预瞄点到轨迹的横向偏差PrvYErr，反馈校正模块用于根据横向偏差PrvYErr计算出前轮转角反馈控制量DetafFedBak，转角计算模块用于根据前轮转角反馈控制量DetafFedBak计算出期望的方向盘转角ExpSW并输出。本发明根据侧向加速度及其变化率动态调整反馈控制器参数，模拟人感知汽车运动响应后的驾驶操控特性，拟人化程度高，可有效提高自动驾驶操控的舒适度和可信度效果。

技术领域

本发明属于自动驾驶的技术领域，具体涉及一种拟人化车辆轨迹跟踪控制方法。

背景技术

随着汽车智能化的高速发展，越来越多的汽车上搭载了自动驾驶功能，人们对于自动驾驶操控品质的要求也越来越高，期望汽车的自动驾驶操控品质更接近真实驾驶员，以获得更为舒适、可信的驾乘体验。自动驾驶中，轨迹跟踪控制是实现L3级及以上自动驾驶车辆横向运动控制的基本途径之一，而现有的轨迹跟踪控制方法的拟人化程度不够，一方面很少考虑方向盘转角控制频率是否符合真人的开车习惯，容易导致方向盘来回摆动，影响驾乘人员驾乘感受，另一方面对真实驾驶员操控行为的模拟不够，仅仅从数学和控制论的角度实现路径跟踪控制，导致对自动驾驶控制器的信心较低。

中国专利CN201910743104.4基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略，该方案采用的基于深度学习的控制策略需要进行大量的场景训练，算法的泛化能力有待验证，在实际应用中一旦发生故障，难以溯源，且难以实现复杂交通环境下的自动驾驶。中国专利CN202010701188.8一种基于横纵向协调的自动驾驶汽车动态轨迹规划及跟踪方法，该方案在轨迹跟踪阶段，采用Brush轮胎模型设计自动驾驶车辆动力学操纵极限约束规则，利用模型预测控制(MPC)完成自动驾驶车辆主动转向(AFS)与直接横摆力矩(DYC)集成轨迹跟踪控制；中国专利CN201910846823.9一种自动驾驶车辆轨迹跟踪方法，该方案也是利用模型预测控制(MPC)完成自动驾驶车辆轨迹跟踪控制；人是通过观察汽车运动趋势是否朝着自己预瞄的位置靠近而下意识地转动方向盘，而模型预测控制(MPC)算法是通过大量的大型矩阵运算得出转向相关参数，拟人化程度较差。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明要解决的技术问题是提供一种拟人化车辆轨迹跟踪控制方法，解决目前自动驾驶中轨迹跟踪控制拟人化程度较低的问题，取得提高自动驾驶操控的舒适度和可信度效果。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种拟人化车辆轨迹跟踪控制方法，包括轨迹跟踪控制系统，轨迹跟踪控制系统包括轨迹跟踪控制器，轨迹跟踪控制器包括计算单元，计算单元包括预瞄模块、预瞄偏差计算模块、反馈校正模块和转角计算模块；

预瞄模块用于根据目标轨迹参数LanePars和车速VehSpd计算出预瞄距离PrvDis并传输至预瞄偏差计算模块，预瞄偏差计算模块用于根据目标轨迹参数LanePars和预瞄距离PrvDis计算出预瞄点到轨迹的横向偏差PrvYErr并传输至反馈校正模块，反馈校正模块用于根据横向偏差PrvYErr计算出前轮转角反馈控制量DetafFedBak并传输至转角计算模块，转角计算模块用于根据前轮转角反馈控制量DetafFedBak计算出期望的方向盘转角ExpSW并输出。

进一步地，轨迹跟踪控制器还包括输入信号单元和输出信号单元，输入信号单元包括有效诊断模块和信息处理模块，输出信号单元包括安全限制模块和滤波处理模块；