[发明专利]一种车辆路径跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种车辆路径跟踪控制方法，该方法包括：S1，根据已有的参考路径点，获得一条路径点更密集的新参考路径；S2，获得车辆状态信息；S3，在新参考路径上找出最近路径点；S4，以最近路径点为起点，在新参考路径上向车辆行驶的前方搜索N个预瞄点；S5，构建预测模型、目标函数以及系统约束，根据当前测量信息和预测模型，预测车辆未来动态，在线求解满足所述目标函数和约束条件的优化问题，获取N个预瞄点所对应的期望前轮转向角构成的最优控制序列；S6，根据最优控制序列，控制车辆直到下一采样时刻到达，下一观测时刻到达时，重复步骤S2至S5。本发明提供的方法跟踪精度较高，同时也能够保证在控制过程中的舒适性，不会产生控制量的突变。

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，特别是关于一种车辆路径跟踪控制方法。

背景技术

无人驾驶车辆路径跟踪控制是指通过无人驾驶车辆的底层控制器，控制车辆转向角度，使车辆始终沿着期望的路径行驶。因此无人驾驶车辆的路径跟踪能力是无人驾驶车辆安全行驶的重要保证。路径跟踪控制的目标是减小车辆在行驶过程中与参考路径的偏差，同时保证车辆转向平稳。

目前主要的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法主要包括模糊控制、预瞄控制以及模型预测控制等方法。

比如：公开号为CN107942663A的专利申请提出了模糊PID控制方法，该方法利用了模糊控制算法建立模糊控制规则表，同时利用PID控制方法获得比列系数、微分系数和积分系数，计算得到转向控制器的控制值。该专利文件提供的控制方法将模糊控制与PID控制结合在一起，但是该方法没有使用准确的物理模型，也没有加入车辆约束，在复杂情况下很难实现良好的跟踪效果。

再比如：公开号为CN109318905A的专利申请提出了两种控制方法，其中一种利用车辆的运动学约束，建立车辆的横向控制预瞄运动学模型，向车辆行驶的前方选取一个距离车辆一定预瞄距离的的路径点作为预瞄点，再结合PID控制方法对车辆进行横向控制。但是该方法只能选取一个预瞄点，仅能使所取的单一预瞄点附近的路径偏离误差较小，而无法兼顾整条路径的跟踪误差。

还比如：专利公开号为CN108973769A的专利申请提出了基于模型控制论(MPC，Model Predictive Control)的控制方法，构建了车辆路径跟踪的动力学模型，其通过求解模型预测控制器获得最优控制序列。但是该方法仅利用当前车辆与路径的偏差作为输入条件，并未充分利用整段路径的位置和方向信息。

综上所述，现有技术提供的方法均无法解决大曲率路径车辆路径跟踪控制的问题，因此需要有一种能充分利用路径信息的方法来提高路径跟踪精度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车辆路径跟踪控制方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

为实现上述目的，本发明提供一种车辆路径跟踪控制方法，该方法包括：

S1，对已有的参考路径点进行插值，获得一条路径点更加密集的新参考路径；

S2，获得车辆状态信息；

S3，遍历S1获得的新参考路径上的所有路径点p_i(x_i，y_i)，找出最近路径点p₀；

S4，在S1获得的新参考路径上，以S3找到的最近路径点p₀为起点，根据S2获取的车辆运动速度v(t)，向车辆行驶的前方搜索N个预瞄点；

S5，构建预测模型和下式(5)所示的目标函数，根据S2获取的当前车辆状态信息和预测模型，预测车辆未来动态，在线求解满足所述目标函数和约束条件的优化问题，获取S4搜索得到的N个预瞄点中每一个预瞄点对应的期望前轮转向角，N个预瞄点中每一个预瞄点对应的期望前轮转向角构成式(20)所表示的最优控制序列；