李小潤　鐘日敏　黃祖朋　趙小羽　沈陽

摘 要：針對純電動車自動駕駛功能，設(shè)計一種利用PID算法對車輛的驅(qū)動扭矩進行控制的系統(tǒng)，使得車輛的實際速度與駕駛員的期望速度一致，實現(xiàn)車輛自動駕駛的功能。通過實車驗證和調(diào)試，該控制系統(tǒng)具有良好的響應(yīng)精度。相較于傳統(tǒng)汽車通過控制噴油量的多少來控制車速，具有更好的魯棒性和實時性。

關(guān)鍵詞：純電動車 自動駕駛 PID控制

1 引言

在節(jié)能減排的法規(guī)日益嚴格及智能駕駛不斷興起的背景下，全球汽車行業(yè)關(guān)于純電動車的關(guān)注和投入火速增加。美國學(xué)者麥肯錫預(yù)測，到2025年無人駕駛汽車可以產(chǎn)生2000億～1.9萬億美元的產(chǎn)值;市場研究公司IHS預(yù)測， 2035年4級完全無人駕駛車每年銷量可達480萬輛。對任何一個行業(yè)而言，這都具有足夠的市場誘惑。[1]當(dāng)前各主機廠都投入了大量的人才及資源進行開發(fā)。

無人駕駛，是指通過給車輛裝備智能軟件和多種感應(yīng)設(shè)備，包括車載傳感器、雷達、GPS以及攝像頭等，實現(xiàn)車輛的自主安全駕駛，安全高效地到達目的地并達到完全消除交通事故的目標。[2]無人駕駛的一大核心功能是實現(xiàn)汽車自動駕駛功能，能實現(xiàn)脫離油門踏板，以駕駛員通過上位機發(fā)出的任何期望速度行駛。并使得駕駛員能脫離轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、換擋裝置和油門踏板等，自動實現(xiàn)車輛的起步、換擋、加減速、停車等功能。如圖1。

鑒于傳統(tǒng)車在實現(xiàn)自動駕駛的PID模塊中，通過控制噴油量來調(diào)節(jié)車速，固然有一定的可靠性。然而出現(xiàn)不同工況或路況時，相同的噴油量輸出的扭矩也必然不一樣。會使得控制器缺乏精準的魯棒性和實時性。文章對于純電動車，設(shè)計一種自動駕駛控制系統(tǒng)，直接輸出對電機的扭矩請求值驅(qū)動車輛，具有更好的響應(yīng)精度。

2 自動駕駛功能結(jié)構(gòu)模塊設(shè)計

自動駕駛功能控制系統(tǒng)的硬件模塊主要包括：1、整車控制器（Vehicle Control Unit，簡稱VCU）;2、電機控制器（Motor Control Unit，簡稱MCU）;3、驅(qū)動控制器（Drive Control Unit，簡稱DCU）;4、車速傳感器;5、驅(qū)動電機。

由車速傳感器采集當(dāng)前的車速信號，DCU通過道路的實時工況，對整車提出相應(yīng)的期望車速信號，兩者通過整車的CAN（Controller Area Network）總線傳輸給VCU。VCU采集二者信號后，通過內(nèi)部的PID算法，轉(zhuǎn)化為對MCU相應(yīng)的扭矩輸出請求。MCU控制電機輸出期望的扭矩值，使得車輛能實時地以DCU發(fā)出的期望車速行駛，達到自動駕駛的目的?？刂颇K如圖2所示。

3 PID控制模塊設(shè)計

3.1 PID簡介

在工程實際中，應(yīng)用最為廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。當(dāng)被控對象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握，或得不到精確的數(shù)學(xué)模型時，控制理論的其它技術(shù)難以采用時，系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗和現(xiàn)場調(diào)試來確定，這時應(yīng)用PID控制技術(shù)最為方便。[3]

其控制框圖如圖3所示

其中，控制偏差e（t）=r（t）-y（t），比例、積分和微分的線性組合式為：

式中Kc為比例系數(shù)，T1為積分時間常數(shù)，Td為微分時間常數(shù)。理想PID控制器的傳遞函數(shù)為：

其中，

U（t）：為輸出信號;

e（t）：為偏差信號;

Kp：為PID參數(shù)的比例系數(shù);

Ti：為PID參數(shù)的時間積分常數(shù);

TD：為PID參數(shù)的微分時間常數(shù)。

PID控制主要包括三大模塊：

（1）比例P控制

比例控制是最早較為容易且普遍的工具，針對被控對象的輸出與輸入之間的差值為正比關(guān)系。即當(dāng)偏差e（t）出現(xiàn)的時候，比例調(diào)節(jié)器通過運算控制，減小偏差的產(chǎn)生，使得系統(tǒng)穩(wěn)定運行。比例控制在線性對象里占著絕大部分的比例。其中關(guān)鍵因素是比例系數(shù)Kp，一般而言，當(dāng)Kp較大時，誤差會更快地減小，但是此時會引起系統(tǒng)的振蕩。當(dāng)Kp較小時，則造成穩(wěn)定調(diào)節(jié)需要很長的時間的情況。

（2）積分I控制

我們知道，比例控制難以避免穩(wěn)態(tài)誤差，這時，引進了積分算法。積分的作用是對累積的偏差調(diào)整，通過內(nèi)部運算控制使得偏差慢慢趨近于零。當(dāng)系統(tǒng)運行時，積分項隨之變大，這時，即使誤差比較小，積分項也會慢慢變大，依此使輸出也慢慢變大，穩(wěn)態(tài)誤差慢慢減小，直至為零。

（3）微分D控制

微分控制的功能是敏感地感知誤差變化的趨向，在偏差值要變得較大的時候，提前加入具有修正作用的調(diào)整信號，使得響應(yīng)速度加快，減少調(diào)節(jié)的時間。因為系統(tǒng)中存在較大的滯后元件，使得變化滯后于誤差的變化。所以此時若想提高控制精度，必須使用微分控制項以及早預(yù)防誤差的出現(xiàn)。

3.2 自動駕駛控制策略

VCU采集當(dāng)前車速V'（t），和駕駛員通過DCU控制器發(fā)出的期望速度V（t），內(nèi)部通過PID算法的控制，輸出對MCU的扭矩需求Tq。MCU通過需求的扭矩輸出，電機驅(qū)動車輛以期望的速度行走。其控制框圖如圖4所示。

經(jīng)實車測試后，可得出控制系統(tǒng)對DCU期望車速的響應(yīng)圖，如圖5

由圖3可知，在城市路況低速調(diào)試中，實際車速達到期望車速的初始時段，誤差超調(diào)量為±1.5km/h。達到穩(wěn)態(tài)值后，實際車速與期望車速基本一致，穩(wěn)態(tài)誤差小于0.5km/h。因此，實際車速與駕駛員下發(fā)的期望車速有良好的跟隨性，且加速性良好。

4 總結(jié)

以自動駕駛為主要功能的無人駕駛，在智能和環(huán)保的潮流下，如雨后春筍般涌現(xiàn)。與高速環(huán)境研究相比，城市環(huán)境下的無人駕駛由于速度較慢，因此更安全可靠，應(yīng)用前景更好。短期內(nèi) ，可作為城市大容量公共交通 （如地鐵等 ）的一種補充，解決城市區(qū)域交通問題。在此背景下，提出在純電動車中，以PID算法控制，由車速參數(shù)直接轉(zhuǎn)化為對電機的扭矩控制，具有良好的魯棒性和實時性。實車驗證中表現(xiàn)出良好的響應(yīng)精度，在無人駕駛市場領(lǐng)域具有很好的推廣性。

基金項目：廣西創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展專項資金資助項目（桂科AA18242039）;柳州市科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計劃資助項目（2019AD10202）

參考文獻：

[1]楊帆. 汽車的發(fā)展現(xiàn)狀和展望[J]. 《上海汽車》，2014（3）：35-40.

[2]孫健，全興.無人駕駛汽車發(fā)展現(xiàn)狀及建議[J].《科技視界》，2017（6）.

[3]何芝強.PID控制器參數(shù)整定方法及其應(yīng)用研究[D].杭州：浙江大學(xué).