[发明专利]基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法

说明书

本发明涉及自动驾驶的路径跟踪技术领域，更具体地，涉及基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法。为了无人车能够快速精确地对路径进行跟踪，本发明结合了Pure Pursuit算法和PI控制器，通过PI控制器纠正微小的横向误差，并且使用遗传算法对PI控制器的参数进行整定。在传统的路径跟踪算法中，单纯的使用Pure Pursuit算法对目标路径进行跟踪，该算法的跟踪效果完全取决于预瞄距离，过长的预瞄距离会导致切边问题，过短的预瞄距离会导致转向角抖动过大，调整合适的预瞄距离过于困难。因此，结合PI控制器和Pure Pursuit算法，可以降低控制精度对预瞄距离的敏感度，同时，使用遗传算法整定PI参数提高PI控制器对误差纠正的效果。

技术领域

本发明涉及自动驾驶的路径跟踪技术领域，更具体地，涉及基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法。

背景技术

在现代的自动驾驶领域中，路径跟踪是必不可少的一个技术部分。要实现自动驾驶，无人车需要能够对目标路径进行精确的跟踪，才能够精准地导航。犹如人行走，必须能够控制双腿走在目标路径上，才能精确地按照既定的路线行走。现有的路径跟踪算法有许多种，有Pure Pursuit，有Stanley，有Alice方法，还有PID控制器等。

每种路径跟踪方法都有各自的优缺点，例如：Pure Pursuit方法其效果很大程度上取决于预瞄距离的选取，过长的预瞄距离会导致切边问题，而过短的预瞄距离将会导致控制不稳定；Stanley方法的收敛速度很大程度上取决于k值的选取，k值选取过大会导致控制幅度过大而不稳定，k值选取过小会导致收敛速度过慢而低响应速度；PID控制器直接受制于路径追踪的横向误差，控制效果对于参数的微小变化过于敏感，而且手动整定参数过于困难，控制不平滑。

往往单靠一种技术是不够得到鲁棒性强的路径跟踪效果，需要取长补短地结合多种路径跟踪算法。本发明正是为了弥补上述路径跟踪技术的短板，能够在已经无人车位置以及目标路径的基础上获得精确的路径跟踪效果。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法，互补地利用了Pure Pursuit算法和PI控制器的优点，并且使用遗传算法解决PI控制器参数整定困难的问题，得到了鲁棒性好的路径跟踪算法，能够对既定路径进行精确地跟踪。

本发明的技术方案是：基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法，其中，包括Pure Pursuit算法、PI控制器、遗传算法三个部分；

在已知车体当前坐标与目标路径的条件下，根据预瞄距离选取目标路径上的目标点；使用Pure Pursuit算法，模拟出从当前点到目标点运动圆弧，进而根据车辆运动学模型反推出前轮转角；

在已知车体当前坐标与目标路径的条件下，可以获得车体相对于路径的横向误差，输入至PI控制器中，得到纠正该误差的前轮转角补偿量，叠加至Pure Pursuit算法输出的前轮转角中；

在已知车体相对于路径的横向误差的条件下，建立适应度函数以及合适的选择函数，通过迭代调整PI参数，获取适应度最佳的PI参数。

进一步的，为了提升Pure Pursuit算法的跟踪精度，选取反应真实四轮车辆动力学模型的阿克曼转向模型而非自行车模型。

进一步的，单纯的Pure Pursuit算法由于预瞄距离不适当存在切边问题，因此结合PI控制器对横向误差进行消除。

进一步的，对于PI控制器的参数，使用遗传算法来整定，而非手动整定。

进一步的，遗传算法的适应度函数为跟踪横向误差的绝对值与时间的乘积的积分，由于适应度需要取大者，因此再做取倒数处理。