[发明专利]自动驾驶纵向控制方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开一种自动驾驶纵向控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取车辆当前时刻的纵向速度以及期望速度，根据当前时刻的纵向速度与期望速度计算当前时刻的速度误差；设计AFF‑ILC控制器；以当前时刻的速度误差作为AFF‑ILC控制器的输入量，利用AFF‑ILC控制器输出的当前时刻的牵引/制动力输入量对车辆下一次迭代的纵向速度进行控制。本发明在原有PD型ILC控制器基础上，通过引入时域误差反馈项与迭代域误差积分项来构造AFF‑ILC控制器，使AFF‑ILC控制器能够实现对所需纵向速度曲线的精确跟踪，提高了公交车纵向速度的控制精度。

技术领域

本申请涉及车辆自动驾驶技术领域，具体地涉及一种基于自适应迭代学习的公交车自动驾驶纵向控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着社会经济的不断发展、人们生活水平的普遍提高和机动车的快速增长，城市交通道路网饱和度将持续升高，交通拥堵问题日益严重，大力发展公共交通是缓解交通拥堵的重要手段，公交自动驾驶技术的应用和智能化系统的升级对提升公交系统服务质量，提高公交运行效率起到至关重要的作用。

控制执行技术是按照车辆智能决策输出的结果控制车辆的驾驶行为，保障车辆安全到达预定目标点的过程。公交车辆的控制执行技术包括横向控制和纵向控制，横向控制主要在保证安全与舒适的条件下控制车辆的转向，纵向控制主要控制车辆的纵向速度(即行驶速度)，使车辆能够按照预定时间安全达到目的地。公交车的纵向运动与横向运动存在着耦合关系，采用横纵向综合控制方法需要精确的数学模型，这会使无人驾驶公交车控制问题变得复杂。

在低速行驶条件下，分别对纵向控制和横向控制单独设计控制器，也能达到较好的跟踪效果。当公交车在某些特定的行驶环境下，例如专用车道上行驶时，通常会忽略路上行人、其他车辆以及突发障碍物对公交车正常行驶造成干扰，相比于无人公交车横向控制及其他影响条件，纵向速度运动控制成为公交车能否正常运行的首要因素。

在大多数公交车运行研究中，涉及纵向速度变化的公交车纵向动力学过程的建立通常以时间为自变量、位置和纵向速度为因变量。公交车在行驶过程中，影响纵向车速的因素主要是车辆纵向受到的各种力，根据汽车原理的相关知识可知，车辆行驶过程中主要受空气阻力、滚动阻力和坡道阻力的影响，纵向受力分析如图1所示。

根据牛顿经典力学第二定律可得，纵向受力的力学方程可表示为：

式(1)中，m为公交车的质量，F_A(k)为发动机的输出扭矩经过传动机构最终作用到轮胎上的牵引力，为车辆纵向加速度，F_C(k)为空气阻力，F_B(k)为滚动阻力，并且F_D(k)为坡道阻力。其中，牵引力计算公式为：

式(2)中，r表示公交车轮胎半径；i_g为变速器传动比，与挡位的选择有关；u为公交车发动机的牵引/制动力输入信息，η_k为传动机构的机械效率，i₀为主减速器传动比。

滚动阻力计算公式为：

F_B(k)＝f_bmgcosα (3)

式(3)中，f_b为车轮滚动阻力系数；α为路面与水平面的夹角；g为重力加速度。

空气阻力计算公式为：

式(4)中，C_D为空气阻力系数，A为车辆横截面面积，ρ为空气密度，v为车辆纵向速度。

根据式(1)～(4)可以得到纵向动力学方程为：

对式(5)进一步推导可得