[发明专利]无人驾驶车辆的横纵向控制方法及系统

说明书

本公开提供了无人驾驶车辆的横纵向控制系统及方法，其方法包括：获取参考速度和实时检测的车辆纵向速度，基于第一误差反馈控制律根据参考速度和所述实时检测的车辆纵向速度的差值，得到第一误差反馈控制量，采用带有死区非线性的积分模型得到实际期望加速度控制量；横向控制器根据参考路径、参考速度、车辆实时位姿信息和所述实时检测的车辆纵向速度半耦合处理后的输出，得到转向角控制量。本公开根据观测误差调整观测器增益，实现线性项和非线性项的无切换组合，具有明确的理论意义和重要的现实意义。

技术领域

本公开涉及无人驾驶控制领域，尤其涉及一种基于组合非线性扩张状态观测器的无人驾驶车辆的横纵向控制方法及系统。

背景技术

无人驾驶的概念起源于20世纪20年代，但由于各方面的技术限制，直到80年代才得到快速的发展。近年来，随着激光雷达、组合惯导、车载计算机以及人工智能技术的发展，无人驾驶得到了广泛的关注。一般来说，无人驾驶由感知、规划和控制三部分组成。控制部分在无人驾驶中起着重要作用，是无人驾驶技术的基石。

一般来说，控制层包含纵向控制和横向控制两部分。纵向控制利用车载动力执行器，如油门、刹车、变速器等，对车辆的速度及加速度进行合理调整，从而达到期望的速度。横向控制根据车辆当前速度，利用车辆转向机构，实现车辆沿规划路径的平稳行驶。通常情况下，由于车辆控制过程中不可避免地存在外部干扰，建模误差，参数摄动等不确定因素，导致很难设计出令人满意的横向控制器和纵向控制器。

因此，干扰抑制一直是无人驾驶控制领域的研究热点。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本公开提供了一种无人驾驶车辆的横纵向控制方法及系统，以解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案

根据本公开的一个方面，提供了一种无人驾驶车辆的横纵向控制方法，包括：

获取参考速度和实时检测的车辆纵向速度，基于第一误差反馈控制律根据参考速度和所述实时检测的车辆纵向速度的差值，得到第一误差反馈控制量，采用带有死区非线性的积分模型得到实际期望加速度控制量；

横同控制器根据参考路径、参考速度、车辆实时位姿信息和所述实时检测的车辆纵向速度半耦合处理后的输出，得到转向角控制量。

在本公开的一些实施例中，所述获取参考速度和所述实时检测的车辆纵向速度，纵向控制器根据参考速度和所述实时检测的车辆纵向速度的差值，采用带有死区非线性的积分模型得到实际期望加速度控制量包括：

设定参考速度，将实时检测的车辆纵向速度与所述参考速度做差后输入至纵向控制模块中，得到第一误差反馈控制量；

将所述实时检测的车辆纵向速度输入至纵向复合非线性扩张状态观测模块，得到纵向扰动估计量；结合所述纵向扰动估计量对所述第一误差反馈控制量进行调整，得到期望加速度控制量；

将所述期望加速度控制量输入至带有死区模块的动力执行器，得到实际期望加速度控制量，并最终实现车辆速度控制。

在本公开的一些实施例中，所述期望加速度控制量反馈至所述纵向复合非线性扩张状态观测模块对所述纵向扰动估计量进行调整。

在本公开的一些实施例中，所述横向控制器根据参考路径、参考速度、车辆实时位姿信息和所述实时检测的车辆纵向速度半耦合处理后的输出，得到转向角控制量包括：

设定参考路径，将参考路径、参考速度、车辆实时位姿信息、横向外部扰动同时输入至位置偏差模块得到第二误差反馈控制量；

参考路径和车辆实时位姿信息作差得到位置偏差和航向角偏差，将位置偏差输入至第一横向复合非线性扩张状态观测模块，得到第一横向扰动观测值；结合所述第一横向扰动观测值对所述第二误差反馈控制量进行调整，得到期望航向角控制量；