[发明专利]一种自动驾驶车辆的预测控制方法和装置

说明书

本发明公开了一种自动驾驶车辆的预测控制方法和装置，涉及智能驾驶技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于车辆动力学模型，建立考虑控制输入延迟和状态延迟的控制系统模型；对所述控制系统模型的控制变量和状态变量进行增广，获得增广系统模型；基于模型预测控制，将所述增广系统模型作为预测模型，建立被控车辆的目标函数以及所述目标函数的约束条件；根据所述预测模型，在所述约束条件下求解所述目标函数，得到预测域内的控制序列，以使用所述控制序列控制所述被控车辆的运行。该实施方式能够补偿控制输入延迟和状态延迟，提高驾驶安全性，控制系统的鲁棒性和稳定性。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的预测控制方法和装置。

背景技术

在自动驾驶车辆的控制系统中，存在控制输入延迟和状态延迟。其中，控制输入延迟通常包括控制器生成控制指令的计算时间以及CAN总线的通讯时间。其中，CAN是控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)的简称。

状态延迟则是感知系统带来的，由于现实交通环境复杂，计算机对交通环境的理解能力不够强大等原因，导致感知系统获取交通环境信息和被控车辆的状态信息的过程中会消耗大量计算时间，即引入了相当明显的状态延迟。

但是当前在设计控制系统时，会忽略控制输入延迟和状态延迟。也即不考虑控制输入延迟，且假设交通环境信息和被控车辆的状态信息可以被实时获取到。

在实现本发明过程中，现有技术中至少存在如下问题：

在设计控制系统时忽略控制输入延迟和状态延迟的存在，会严重降低驾驶安全性，控制系统的鲁棒性和稳定性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种自动驾驶车辆的预测控制方法和装置，该方法通过建立考虑控制输入延迟和状态延迟的控制系统模型，并扩展控制系统模型，进而基于模型预测控制理论，建立模型预测控制的预测模型、目标函数和约束条件，以求解目标函数得到控制序列，能够补偿控制输入延迟和状态延迟，提高驾驶安全性，控制系统的鲁棒性和稳定性。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种自动驾驶车辆的预测控制方法。

本发明实施例的一种自动驾驶车辆的预测控制方法，包括：基于车辆动力学模型，建立考虑控制输入延迟和状态延迟的控制系统模型；对所述控制系统模型的控制变量和状态变量进行增广，获得增广系统模型；基于模型预测控制，将所述增广系统模型作为预测模型，建立被控车辆的目标函数以及所述目标函数的约束条件；根据所述预测模型，在所述约束条件下求解所述目标函数，得到预测域内的控制序列，以使用所述控制序列控制所述被控车辆的运行。

可选地，所述基于车辆动力学模型，建立考虑控制输入延迟和状态延迟的控制系统模型，包括：对车辆动力学模型进行线性化和离散化处理，得到离散化后的线性模型；在所述线性模型中引入控制输入延迟和状态延迟，得到相应的控制系统模型。

可选地，所述线性模型的表达式为：

x_k+1＝A_kx_k+B_ku_k-d

式中，x_k+1表示k+1时刻的状态变量；x_k表示k时刻的状态变量；u_k-d表示k-d时刻的控制变量，d表示所述控制输入延迟；A_k、B_k分别表示k时刻所述线性模型的参数矩阵；

所述控制系统模型的表达式为：

x_k+1＝A_kx_k-b+B_ku_k