熊光明,康子怡,龔建偉,陳慧巖

(北京理工大學(xué) 機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081)

0 引 言

近年來，隨著全球人工智能技術(shù)的提高，智能車輛技術(shù)得到了迅猛發(fā)展[1]。全國相關(guān)高校、研究所、汽車企業(yè)，以及IT業(yè)，已經(jīng)圍繞“中國制造2025”提出的智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展目標(biāo)進(jìn)行布局，開展研發(fā)攻關(guān)。

高等院校承擔(dān)著人才培養(yǎng)的重任[2-3]。通過實(shí)驗(yàn)展開教學(xué)是有效的教學(xué)手段，不僅有利于學(xué)生對(duì)課堂知識(shí)的掌握，也符合研究生的教學(xué)方式，即不局限于課本的理論知識(shí)，而是能將其應(yīng)用，拓展到更多方面[4-7]。

本文通過開發(fā)出構(gòu)成智能車輛系統(tǒng)的“機(jī)械—傳感—規(guī)劃—控制—執(zhí)行”等方面的有機(jī)聯(lián)系過程的動(dòng)態(tài)多媒體課程軟件，加深學(xué)生對(duì)于智能車工作原理的理解；建立了智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)，直觀、方便地展示智能車輛，使得學(xué)生通過親自建立智能車輛模型、搭建仿真環(huán)境、設(shè)計(jì)底層電控系統(tǒng)等來控制智能車輛，讓每一名同學(xué)都有機(jī)會(huì)參加智能車項(xiàng)目的研究工作，進(jìn)一步提高對(duì)理論知識(shí)的認(rèn)知。將仿真平臺(tái)與實(shí)車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)相結(jié)合的智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)的使用，在增強(qiáng)了學(xué)生對(duì)于智能車輛認(rèn)知的同時(shí)，也提高了學(xué)生的創(chuàng)新能力和動(dòng)手操作能力[8-11]。

1 智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)

智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)是集仿真與實(shí)物一體的教學(xué)平臺(tái)。由于該平臺(tái)的使用環(huán)境為教室等室內(nèi)環(huán)境，空間較小，因此該款智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)的硬件是由真實(shí)阿克曼轉(zhuǎn)向的微型電動(dòng)輪式車輛改造而來的。以該微型輪式車輛為對(duì)象建立仿真模型，仿真平臺(tái)部分使用Solidworks對(duì)車輛的主要機(jī)構(gòu)和車體進(jìn)行了三維建模，然后將三維模型導(dǎo)入V-rep搭建了仿真車輛控制模型，并在V-rep中構(gòu)建了雙移線，定曲率圓弧，直線和連續(xù)曲率圓弧組成的道路環(huán)境。使用ROS的節(jié)點(diǎn)話題通信機(jī)制，搭建了ROS/V-rep聯(lián)合仿真平臺(tái)，用以驗(yàn)證純跟蹤算法、Stanley算法、Follow the Carrot算法，并比較算法的性能。

1.1 車輛模型

搭建車輛模型的目的是建立車輛自身和外界環(huán)境之間的約束關(guān)系，能夠描述車輛的運(yùn)動(dòng)以及狀態(tài)，車輛幾何學(xué)模型如圖1所示。本文的教學(xué)移動(dòng)平臺(tái)采用的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)為阿克曼轉(zhuǎn)向，其主要特點(diǎn)是為了減少車輛在轉(zhuǎn)彎時(shí)的滑動(dòng)，轉(zhuǎn)彎時(shí)4個(gè)輪的轉(zhuǎn)向中心位于同一個(gè)轉(zhuǎn)向中心點(diǎn)，該點(diǎn)位于后軸的延長(zhǎng)線上，這也意味著轉(zhuǎn)彎過程中，4個(gè)輪都在做純滾動(dòng)運(yùn)動(dòng)。

圖1 車輛轉(zhuǎn)向幾何學(xué)模型

圖中:δ1,δ2分別為左前輪和右前輪的轉(zhuǎn)向角；L為軸距；2b為輪距。阿克曼轉(zhuǎn)向可以簡(jiǎn)化為一個(gè)自行車模型，δ為簡(jiǎn)化模型的轉(zhuǎn)向角，R為轉(zhuǎn)彎半徑。由此可以得到轉(zhuǎn)向角的公式為:

(1)

R1=R-b,R2=R+b

(2)

(3)

(4)

利用自行車模型的轉(zhuǎn)向角對(duì)左右前輪的轉(zhuǎn)向角分別進(jìn)行了表示，這樣的表示對(duì)于在之后V-rep中車輛模型的建模是更加精確的。因?yàn)閂-rep中的轉(zhuǎn)向的實(shí)現(xiàn)是利用關(guān)節(jié)對(duì)左右前輪的轉(zhuǎn)向角分別進(jìn)行控制。

車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型在笛卡爾坐標(biāo)系下描述了車輛的位移、速度、航向角、橫擺角速度之間的關(guān)系，分析建立在運(yùn)動(dòng)學(xué)的基礎(chǔ)上如圖2所示。前后輪法線上速度和為0，即

(5)

圖2 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

圖中：(xf,yf)是前輪在全局坐標(biāo)系下的坐標(biāo);(xr,yr)是后輪在全局坐標(biāo)系下的坐標(biāo);θ是車輛在全局坐標(biāo)系下的航向角;δ是車輛坐標(biāo)系下的轉(zhuǎn)向角。

前后輪幾何關(guān)系:

(6)

對(duì)t求導(dǎo)，

(7)

(8)

可得:

θ′=vtanδ/L

(9)

車輛在全局坐標(biāo)系下的狀態(tài)(x,y,θ)能夠用車輛的速度和轉(zhuǎn)向角表示，車輛的速度和轉(zhuǎn)向角是系統(tǒng)的控制量，

(10)

由式(10)能夠估計(jì)不同時(shí)刻車輛的狀態(tài)，在已知車輛速度和轉(zhuǎn)向角的前提下，能夠根據(jù)此模型得到車輛的實(shí)時(shí)位置和航向，作為車輛實(shí)時(shí)定位的參考。

1.2 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)的作用是根據(jù)決策規(guī)劃系統(tǒng)的期望路徑，利用路徑跟蹤算法計(jì)算各控制量，控制各執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成動(dòng)作。在保證行駛過程中的安全和乘客乘車舒適，一定的速度下實(shí)現(xiàn)對(duì)期望路徑的準(zhǔn)確和平穩(wěn)的跟蹤。實(shí)際車輛中主要分為縱向控制和橫向控制。

以橫向控制為例，介紹3種路徑跟蹤算法[12-14]，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了比較。使用的3種算法分別為純跟蹤算法、Follow the Carrot算法和Stanley算法。其中，純跟蹤算法是預(yù)瞄理論在自動(dòng)駕駛路徑跟蹤領(lǐng)域的應(yīng)用，利用了預(yù)瞄點(diǎn)，具體策略結(jié)合了車輛轉(zhuǎn)向過程中的幾何特性，將車輛的當(dāng)前位置和預(yù)瞄點(diǎn)通過圓弧連接起來，利用車輛的幾何學(xué)模型推導(dǎo)期望的轉(zhuǎn)向角。Follow the Carrot算法是利用車輛的目標(biāo)點(diǎn)，求當(dāng)前車輛的位置點(diǎn)和預(yù)瞄點(diǎn)連線與車輛當(dāng)前航向之間的夾角。通過將預(yù)瞄點(diǎn)坐標(biāo)變換到車輛局部坐標(biāo)系下，根據(jù)反正弦值求得該夾角，將該夾角作為車輛的期望轉(zhuǎn)向角。其本質(zhì)是將距離偏差通過預(yù)瞄點(diǎn)轉(zhuǎn)化為角度值來消除。Stanley算法控制器是一個(gè)非線性PD控制器，能夠以指數(shù)級(jí)的速度收斂。其本質(zhì)還是將航向偏差和距離偏差分別消除。航向誤差由車輛航向和當(dāng)前路徑點(diǎn)方向角的誤差來消除；橫向距離偏差由關(guān)于橫向距離和速度的非線性反饋函數(shù)來消除。

2 仿真平臺(tái)開發(fā)

使用SolidWorks三維建模軟件對(duì)選定的某款微型電動(dòng)輪式車輛進(jìn)行三維建模，并導(dǎo)入V-rep[15]。利用V-rep主要完成以下任務(wù)：① 仿真環(huán)境搭建，包括車輛模型和道路模型。② 控制體創(chuàng)建和腳本添加，創(chuàng)建控制體添加動(dòng)力學(xué)約束，用Lua語言編寫嵌入式控制腳本。③ 和ROS節(jié)點(diǎn)通信。④ 仿真運(yùn)行，結(jié)果可視化。

創(chuàng)建的仿真平臺(tái)如圖3所示。

圖3 V-rep仿真平臺(tái)

控制算法在仿真軟件外部運(yùn)行，因此需要建立V-rep和外部算法的通信機(jī)制，將車輛的實(shí)時(shí)位置信息、算法的控制量發(fā)布和通信。選擇機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot Operating System，ROS)作為外部的代碼運(yùn)行平臺(tái)和V-rep通信。

ROS是一個(gè)分布式機(jī)器人操作系統(tǒng)，提供和操作系統(tǒng)近似的功能，主要有硬件驅(qū)動(dòng)程序管理，程序之間的消息傳遞，相關(guān)文件的存儲(chǔ)管理。在ROS中主要完成以下工作：① 完成代碼的編譯，運(yùn)行和管理工作；② 建立基于節(jié)點(diǎn)、話題的通信機(jī)制；③ 和V-rep通信。

3 實(shí)車教學(xué)平臺(tái)開發(fā)

針對(duì)該微型電動(dòng)輪式車輛，一方面創(chuàng)建了仿真開發(fā)平臺(tái)；另一方面同步開發(fā)了實(shí)車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。開發(fā)過程主要有底層電控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)，包括電路板設(shè)計(jì)、制作，電控程序的編寫、調(diào)試；基于激光雷達(dá)功能開發(fā)與程序編寫；規(guī)劃控制算法開發(fā)與程序編寫。部分開發(fā)過程如圖4所示。

圖4 開發(fā)過程

開發(fā)的實(shí)車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)總體框架如圖5所示。

圖5 總體框架圖

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)搭載的筆記本電腦運(yùn)行在Linux操作系統(tǒng)下，采用ROS統(tǒng)籌管理整個(gè)自動(dòng)駕駛車的狀態(tài)和控制。主控板讀取RM陀螺儀、MPU6050和編碼器數(shù)據(jù)，通過串口上傳到筆記本電腦中。筆記本電腦通過USB接口讀取激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合主控板上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物分析和導(dǎo)航路徑規(guī)劃，通過串口發(fā)出控制指令給主控板，主控板通過CAN總線控制電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)來執(zhí)行相應(yīng)的功能。遙控器能夠切換自動(dòng)駕駛和遙控駕駛兩種駕駛模式，以便自動(dòng)駕駛模式出現(xiàn)故障時(shí)，及時(shí)關(guān)停自動(dòng)駕駛模式。

4 仿真與實(shí)車綜合平臺(tái)教學(xué)應(yīng)用實(shí)例

智能車輛的開發(fā)設(shè)計(jì)常常采用V循環(huán)研發(fā)理念，V循環(huán)研發(fā)過程分為仿真設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證以及場(chǎng)景再現(xiàn)3個(gè)階段[16]。

本文開發(fā)的智能車輛移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)在2018年研究生課程教學(xué)中得到了應(yīng)用。學(xué)生可以通過自己動(dòng)手操作做到對(duì)相關(guān)參數(shù)的修改和仿真設(shè)計(jì)，得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。通過仿真后，把算法直接用到實(shí)車上，這也是對(duì)V循環(huán)開發(fā)方法的一種驗(yàn)證。

例如，運(yùn)用仿真平臺(tái)學(xué)生可以比較不同控制算法在不同期望軌跡下的表現(xiàn)。圖6、7分別為雙移線、直線道路期望路徑下，純跟蹤算法、Follow the Carrot算法、Stanley算法的仿真結(jié)果。通過仿真，學(xué)生可以對(duì)各種控制算法的效果有更加直觀的了解，通過修改參數(shù)可以直接看到同一控制算法參數(shù)的選取帶來不同的影響，從而加深對(duì)參數(shù)的理解。

圖6 雙移線道路期望路徑

圖7 直線道路期望路徑

在實(shí)際教學(xué)中，學(xué)生可以通過對(duì)同一對(duì)象，先用仿真測(cè)試算法，在算法被理解且可用的前提下，可以直接在課堂上進(jìn)行實(shí)車實(shí)踐。使學(xué)生對(duì)課堂上講授的理論知識(shí)點(diǎn)加深掌握，達(dá)到了先理論再實(shí)踐，仿真與實(shí)車相結(jié)合的效果。

5 結(jié) 語

由仿真平臺(tái)與真實(shí)智能車組合成的智能移動(dòng)教學(xué)平臺(tái)是一種創(chuàng)新而有效的教學(xué)手段，使得學(xué)生能夠從硬件和軟件兩方面深入了解智能車輛的相關(guān)內(nèi)容。同時(shí)，完成了從仿真模擬到軟硬件設(shè)計(jì)再到實(shí)車測(cè)試，試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理這一個(gè)完整的閉環(huán)。對(duì)于提高學(xué)生的創(chuàng)新能力，動(dòng)手操作能力以及對(duì)智能車輛技術(shù)的了解有著極大的促進(jìn)作用。