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        無人駕駛汽車橫向滑模控制仿真研究

        2017-08-24 08:20:15肖旭輝魏敬東LiuWeiXiaoXuhuiWeiJingdong
        北京汽車 2017年4期
        關(guān)鍵詞:汽車模型

        劉 偉,肖旭輝,魏敬東 Liu Wei,Xiao Xuhui,Wei Jingdong

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        無人駕駛汽車橫向滑??刂品抡嫜芯?/p>

        劉 偉,肖旭輝,魏敬東 Liu Wei,Xiao Xuhui,Wei Jingdong

        (長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院,陜西 西安 710064)

        使用2自由度車輛模型將基于視覺預(yù)瞄的無人駕駛汽車橫向運(yùn)動(dòng)模型簡(jiǎn)化。對(duì)簡(jiǎn)化后的模型,引入滑模控制的方法,通過控制輸入量(前輪轉(zhuǎn)角)使預(yù)瞄點(diǎn)處的航向偏差和橫向距離偏差最小。同時(shí)考慮到滑??刂拼嬖诘亩墩瘳F(xiàn)象會(huì)影響整個(gè)控制的穩(wěn)定性,使用具有連續(xù)變化特性的雙曲正切函數(shù)代替符號(hào)函數(shù)。最后通過CarSim和Simulink聯(lián)合仿真驗(yàn)證方法的可行性。

        無人駕駛汽車;滑??刂?;雙曲正切函數(shù);CarSim;Simulink

        0 引 言

        無人駕駛汽車的運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)是無人駕駛汽車技術(shù)中一項(xiàng)重要的內(nèi)容。其中橫向控制是指在跟蹤待執(zhí)行路徑時(shí),控制車輛與待執(zhí)行路徑之間的距離偏差等變量趨于零。關(guān)于橫向運(yùn)動(dòng)控制的方法,有很多文獻(xiàn)對(duì)此加以研究,如經(jīng)典的PID(Proportion,Integral,Derivative,比例、積分、微分)控制、最優(yōu)控制[1]、魯棒控制[2]、自適應(yīng)控制、模型預(yù)測(cè)控制[3]以及模糊控制等。

        引入滑??刂频姆椒ǎ瑢?duì)車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型設(shè)計(jì)控制器,考慮到抖振抑制的問題,通過仿真平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的方法能將偏差控制在可接受的范圍內(nèi),且對(duì)干擾具有一定的抑制能力。

        1 車輛視覺預(yù)瞄運(yùn)動(dòng)模型

        視覺導(dǎo)航車輛使用傳感器測(cè)得預(yù)瞄點(diǎn)處的橫向偏差和航向偏差,通過控制算法計(jì)算出前輪轉(zhuǎn)角的變化量,根據(jù)前輪轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)動(dòng)轉(zhuǎn)向盤,實(shí)現(xiàn)對(duì)路徑的精確跟蹤。車輛預(yù)瞄運(yùn)動(dòng)學(xué)模型如圖1所示[4]。

        圖1的模型可表示為

        式中,L為預(yù)瞄點(diǎn)處與待執(zhí)行路徑的橫向偏差,m;L為車輛預(yù)瞄點(diǎn)處和路徑切線行成的航向偏差,rad;v為車輛質(zhì)心處的縱向車速,km/h;v為車輛質(zhì)心處的橫向車速,km/h;為車輛的橫擺角,rad;為車輛的橫擺角速度,rad/s;L為待執(zhí)行路徑的曲率;L為預(yù)瞄距離,m。

        2 車輛2自由度模型

        根據(jù)經(jīng)典的汽車操穩(wěn)性理論,汽車可以簡(jiǎn)化為具有側(cè)向及橫擺運(yùn)動(dòng)的2自由度模型,如圖2所示[5]。

        由圖2可以得出

        (3)

        (4)

        圖2中,g為質(zhì)心,為車輛質(zhì)心側(cè)偏角;r為質(zhì)心距后軸的距離,m;f為質(zhì)心距前軸距離,m;f為前輪轉(zhuǎn)角。

        將車輛2自由度模型和車輛預(yù)瞄運(yùn)動(dòng)學(xué)模型結(jié)合,得到無人駕駛汽車控制方程為

        3 橫向偏差與航向偏差的確定

        在實(shí)車運(yùn)行時(shí)偏差量由攝像頭采集路面信息和計(jì)算機(jī)計(jì)算獲得,采用仿真軟件CarSim可以直接輸出預(yù)瞄點(diǎn)處的橫向偏差L。航向偏差L可由車輛預(yù)瞄點(diǎn)A和A點(diǎn)在路徑上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B的坐標(biāo)求得。

        CarSim軟件可以輸出這兩個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)。假設(shè)0時(shí)刻A點(diǎn)的坐標(biāo)為A(x0,y0),經(jīng)過一個(gè)仿真步長(zhǎng)到達(dá)1,此時(shí)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)為A′(x1,y1);同理,0時(shí)刻B點(diǎn)的坐標(biāo)為B(x0,y0),1時(shí)刻為B′(x1,y1)。

        則航向偏差為

        4 控制器設(shè)計(jì)

        4.1 滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計(jì)

        將無人駕駛汽車控制方程寫成矩陣形式為

        式中,

        由于道路曲率L無法測(cè)得,所以項(xiàng)可以看作系統(tǒng)的干擾項(xiàng)。仿真所選道路的曲率為有限值,速度v為恒速,設(shè)vKL≤1,1為干擾最大值。設(shè)計(jì)滑模面函數(shù)為=,其中為1×2的設(shè)計(jì)向量,其內(nèi)元素均大于0,元素的大小影響系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面附近變化的速率,實(shí)際使用時(shí)常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的取值。則滑模面函數(shù)的導(dǎo)數(shù)為,當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)到達(dá)滑模面時(shí),,結(jié)合上式,忽略掉干擾項(xiàng),求得此時(shí)的等效控制量為

        (8)

        設(shè)切換控制量為

        式中>0,>0,二者都為調(diào)節(jié)系數(shù),和的大小會(huì)影響控制量對(duì)滑模面變化的敏感度,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定。則總控制量為等效控制量和切換控制量之和,即

        (10)

        此時(shí)

        顯而易見,能滿足滑動(dòng)模態(tài)的可達(dá)條件為

        (12)

        4.2 滑模抖振的抑制

        關(guān)于抖振的抑制,這里引入雙曲正切函數(shù)來替換控制量中的開關(guān)函數(shù)[6]。表示為

        式中>0,使用連續(xù)光滑的雙曲正切函數(shù)來代替不連續(xù)變化的切換函數(shù),可以有效地降低控制的抖振。此時(shí),控制量變?yōu)?/p>

        (14)

        5 仿真分析

        5.1 CarSim/Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái)搭建

        基于CarSim/Simulink建立的無人駕駛汽車橫向滑模變結(jié)構(gòu)控制聯(lián)合仿真平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

        為了實(shí)現(xiàn)CarSim/Simulink聯(lián)合仿真,需要對(duì)CarSim輸入與輸出接口參數(shù)進(jìn)行正確的配置。輸入與輸出接口參數(shù)配置見表1。

        5.2 仿真結(jié)果分析

        為了驗(yàn)證建立的橫向滑模控制器的有效性,在建立的聯(lián)合仿真平臺(tái)上,對(duì)不加消抖函數(shù)和使用消抖函數(shù)的滑模控制器進(jìn)行仿真對(duì)比分析。

        表1 CarSim輸入與輸出接口參數(shù)配置

        類別參數(shù)名稱參數(shù)含義 輸入?yún)?shù)IMP_STEER_SW轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角 輸出參數(shù)L_Drv_1預(yù)瞄點(diǎn)1處的橫向距離偏差 Vx車速 X_RdS_1路徑上預(yù)瞄點(diǎn)1的橫坐標(biāo) Y_RdS_1路徑上預(yù)瞄點(diǎn)1的縱坐標(biāo) A_Comp車輛航向角 Lx_Sen_1預(yù)瞄距離

        仿真試驗(yàn)使用的待跟隨路徑在全局坐標(biāo)系下的形狀如圖4所示,且試驗(yàn)時(shí)車輛的起始位置為(0,0),車速v=30 km/h,仿真時(shí)間為97 s。仿真開始的前4 s不使用滑??刂破鳎鞘罐D(zhuǎn)向盤向左偏移一定的角度,由圖5可以看出這使得橫向偏移量達(dá)到0.3 m。將上述偏移量視為干擾,接下來接入滑??刂破鳎瑱z驗(yàn)所設(shè)計(jì)的滑模控制器抗干擾的能力。SMC1為沒有采用消抖函數(shù)的滑??刂破鳎琒MC2為采用消抖函數(shù)的滑??刂破鳌S蓤D6可知,二者的橫向距離偏差由0.3 m在較短的時(shí)間內(nèi)回落到0 m附近,因此所設(shè)計(jì)的滑模控制器可以消除干擾,使系統(tǒng)重新回到穩(wěn)定狀態(tài)。且由圖5和圖6可知SMC1和SMC2在橫向偏差和航向偏差的控制方面相差不大,都能使偏差保持在可接受的范圍內(nèi)(航向偏差0.03 rad以內(nèi),橫向偏差0.05 m以內(nèi));由圖7可知,在對(duì)轉(zhuǎn)向盤抖振的抑制方面,SMC2比SMC1效果更好,能使轉(zhuǎn)向盤的抖振下降5°左右。

        6 結(jié)論與展望

        對(duì)具有強(qiáng)非線性特性的汽車運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化,針對(duì)簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)易于實(shí)現(xiàn)的控制器??梢缘贸?,設(shè)計(jì)的橫向滑??刂破骷扔幸欢ǖ目垢蓴_能力,又可以使航向偏差和橫向距離偏差控制在可接受的范圍內(nèi),還考慮到對(duì)抖振的抑制,對(duì)無人駕駛汽車的路徑跟蹤來說,有一定的合理性。但控制器對(duì)干擾抑制的反應(yīng)有些緩慢。除此之外,如何在試驗(yàn)車速比較高的情況下保證控制的精度,也是需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

        [1]劉子龍,楊汝清,楊明,等. 無人駕駛車輛橫向位置最優(yōu)跟蹤控制[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2008,42(2):257-265.

        [2]宋彥,趙盼,陶翔,等. 基于μ綜合的無人駕駛車輛路徑跟隨串級(jí)魯棒控制方法[J]. 機(jī)器人. 2013,35(4):35-42.

        [3]Chen B C, Luan B C, Lee K. Design of Lane Keeping System Using Adaptive Model Predictive Control [C]// IEEE International Con- ference on Automation Science and Engineering. IEEE, 2014: 922-926.

        [4]郭景華,胡平,李琳輝,等. 基于遺傳優(yōu)化的無人車橫向模糊控制[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2012,48(6):76-82.

        [5]Bae I, Moon J, Cha J, et al. Integrated Lateral and Longitudinal Control System for Autonomous Vehicles [C]// IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems. IEEE, 2014: 406-411.

        [6]劉金琨. 滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真:基本理論與設(shè)計(jì)方法[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2015.

        2017-04-06

        1002-4581(2017)04-0031-04

        TP 273

        A

        10.14175/j.issn.1002-4581.2017.04.009

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