[发明专利]反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统

说明书

本发明提供了一种反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统，包括信号处理模块、反馈控制模块、前馈控制模块、扩张状态观测器、模型参数学习模块、边界约束模块、评价算法模块和参数自趋优模块；该系统以反馈‑前馈为控制的基础框架，保证控制精度的同时提高响应速度，结合扩张状态观测器的优点减小对车辆模型精度的依赖程度，通过设计评价模块和自趋优方法来满足不同用户需求并提高控制器在复杂环境中的控制效果。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，特别是涉及一种基于扩张状态观测器的反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统。

背景技术

位姿控制是智能驾驶领域核心技术之一，位姿控制效果直接影响着智能车运行的精确性、安全性、舒适性等。本文所述位姿控制即根据目标路径所提供的信息控制智能车辆的方向盘以使车辆达到目标位置和航向。国内外学者针对此技术展开了大量研究，目前典型的几种控制方法包括：PID算法、纯跟踪算法、LQR算法、模型预测算法、神经网络算法等。典型的PID算法具有简单、高效的特点，但是其参数整定并不容易；纯跟踪算法使用几何模型实现车辆控制，但精度不高；LQR算法、模型预测算法依靠车辆模型进行控制器设计，控制效果对模型建模精度依赖高；神经网络算法作为近年来的热点技术，其“黑箱”特点以及计算量大等问题制约者其发展。目前研究大都以最小距离误差作为最终的评价目标，对其它方面考虑较少，另外智能车面临着多变复杂的外部环境，控制器自身对多变的环境、干扰等适应能力也是目前急需解决的一个重要问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于扩张状态观测器的反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

一种反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统，包括信号处理模块、反馈控制模块、前馈控制模块、扩张状态观测器、模型参数学习模块、边界约束模块、评价算法模块和参数自趋优模块；

所述信号处理模块根据车辆的位置、航向角、速度信息预瞄t1秒后车辆状态，使用该预瞄状态及规划的目标轨迹信息计算出距离最近目标轨迹点的侧向误差、航向误差；

所述反馈控制模块将车辆的侧向误差和航向误差通过误差动态模型映射到车辆航向变化率上，输出期望航向变化率；

所述前馈控制模块根据车辆动态模型描述的车轮转角与车辆航向变化率的关系及反馈控制模块输出的期望航向变化率通过代数求解方式解出期望目标车轮转角，再根据车辆转向机构的数学模型求解出期望目标车轮转角所对应的目标方向盘转角；

所述扩张状态观测器接收车辆传感器测量的车辆状态信息，基于侧向误差的动态模型、侧向误差变化率的动态模型、方向盘转角与航向的动态模型分别设计三个扩张状态观测器，以对未建模的部分进行观测并将其输出为总扰动，通过总扰动对所述反馈控制模块、前馈控制模块中使用的模型分别进行补偿；

所述边界约束模块根据车辆的基本物理特性以及车辆轮胎摩擦动力学模型粗略计算出车辆航向变化率的范围，从而对所述反馈控制模块输出的期望航向变化率进行边界约束；

所述模型参数学习模块通过车辆传感器测量的车辆状态数据，通过极小化模型与对象测量数据之间的误差准则函数来对所述前馈控制模块中使用的模型进行参数学习，从而提高模型的精度，进而降低扩张状态观测器的压力；

所述评价算法模块用于设计评价指标并根据不同场景、不同用户需求等分配各指标权重系数并设计Cost函数，为参数自趋优提供目标；

所述参数自趋优模块利用采集的传感器数据使用根据Cost函数调整所述反馈控制模块中的两个控制参数(在线或离线)，从而使控制效果得到优化。

在上述技术方案中，所述信号处理模块中，所述车辆的位置、航向、速度信息通过车辆传感器测得；