[发明专利]一种基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法及系统

说明书

本发明提供一种基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法及系统，属于无人驾驶技术领域。所述方法包括：构建无人车运动模型；根据无人车运动模型的控制输入量及无人车与目标之间的位置偏差构建系统模型；根据构建的系统模型确定控制李雅普诺夫函数，通过控制李雅普诺夫函数构建无人车跟踪目标轨迹的硬约束条件，基于该硬约束条件构造二次规划问题；根据控制李雅普诺夫函数构建自触发机制，基于构建的自触发机制迭代求解二次规划问题以更新无人车运动模型下一个控制输入量的时刻及对应的无人车最优控制输入量。采用本发明，能够在实现准确跟踪目标轨迹的同时最大程度地节约计算和通信资源的目的。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，特别是指一种基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法及系统。

背景技术

目前，无人车一般具有完善的环境感知系统，能够根据感知系统提供的环境信息进行路径的决策和规划，并控制车辆到达目的地。轨迹跟踪是在轨迹规划后进行的控制环节，要求车辆能够按照规划出的轨迹行驶。

轨迹跟踪控制是无人车研究的基础性问题，是智能化技术的核心，因此，提高无人车的轨迹跟踪控制性能对于提高无人车自动化水平具有重要的理论意义和实用价值。另一方面，目前大多数无人车控制算法对于计算资源和通信带宽的消耗不同，无人车轨迹跟踪的精确度和消耗的能量也不同。因此，如何利用有限的计算资源，提高无人车轨迹跟踪的精度成为一个至关重要的课题。

现有技术一，提供了一种基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法(是一种基于事件采样的方法，其中，采样具体指代测量系统的状态值)，属于机器人控制领域。该方案建立了移动机器人运动方程和参考机器人动态方程；设计控制输入并给定控制输入的状态测量误差；设计事件触发条件，使误差动态系统稳定，且移动机器人可以跟踪到参考机器人的轨迹中，从而获得了一种基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法。该技术方案中，未考虑移动机器人的能耗特点；且系统的实时性要求高，计算资源和通信带宽消耗过高。

现有技术二，提供了一种运动控制系统及机器人系统(是一种基于时间采样的方法)。其中，该运动控制系统，用于控制机器人包括：第一处理器，用于运行运动控制算法，以生成用于控制机器人运动的控制逻辑；第二处理器，与第一处理器连接，用于将控制逻辑通过网络总线传输给对应的机器人。该技术方案无法实现精确的运动控制，即机器人不能准确运动到目标点；系统实时性要求高，通信量很大。

发明内容

本发明实施例提供了基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法及系统，能够实现准确跟踪目标轨迹的同时最大限度地节约计算和通信资源的目的。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种基于自触发机制的无人车轨迹跟踪控制方法，该方法应用于电子设备，该方法包括：

构建无人车运动模型；

根据无人车运动模型的控制输入量及无人车与目标之间的位置偏差构建系统模型；

根据构建的系统模型确定控制李雅普诺夫函数，通过控制李雅普诺夫函数构建无人车跟踪目标轨迹的硬约束条件，基于该硬约束条件构造二次规划问题；

根据控制李雅普诺夫函数构建自触发机制，基于构建的自触发机制迭代求解二次规划问题以更新无人车运动模型下一个控制输入量的时刻及对应的无人车最优控制输入量。

进一步地，所述构建无人车运动模型包括：

将无人车本体坐标系作为参考坐标系，在惯性坐标系上，得到目标到无人车的旋转矩阵为：

其中，R_n表示目标到无人车的旋转矩阵，Φ表示无人车在惯性坐标系下与x轴正方向之间的夹角；

根据得到的目标到无人车的旋转矩阵，构建无人车运动模型。

进一步地，所述无人车运动模型表示为：