[发明专利]轨迹跟踪控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及无人驾驶车辆技术领域，公开了一种轨迹跟踪控制方法、装置、设备和计算机可读存储介质。本发明通过预先创建的响应延迟的状态空间模型，确定对应的输出量，并建立对应的预测模型，其中，响应延迟的状态空间模型根据无人驾驶矿车的二自由度动力学模型创建；获取无人驾驶矿车的当前状态量、并根据当前状态量和预测模型，确定对应的控制参数；根据控制参数，对无人驾驶矿车进行轨迹跟踪控制，从而实现在延迟特性下，对无人驾驶矿车轨迹跟踪进行精准控制。

技术领域

本发明涉及无人驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种轨迹跟踪控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们对矿产资源的需求日益增长，为满足人们对矿产资源的需求，开采力度正在不断加大。矿企通过增加采矿设备数目提高产量，但矿山恶劣的作业环境使得人类驾驶员无法长时间作业。由此，无人驾驶技术是解决该问题的有力手段。

目前，以无人驾驶矿车完全代替人进行作业，便不再受到人类驾驶员的限制，运输安全、效率均得到提升。然而，无人驾驶矿车由于自身原因，执行器响应存在较大延迟，无法对无人驾驶矿车进行精准控制轨迹跟踪。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种轨迹跟踪控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质，旨在实现在延迟特性下，对无人驾驶矿车轨迹跟踪进行精准控制。

为实现上述目的，本发明提供一种轨迹跟踪控制方法，所述轨迹跟踪控制方法包括如下步骤：

基于预先创建的响应延迟的状态空间模型，确定对应的输出量，并建立对应的预测模型，所述响应延迟的状态空间模型基于无人驾驶矿车的二自由度动力学模型创建；

获取所述无人驾驶矿车的当前状态量、并基于所述预测模型，确定对应的控制参数；

基于所述控制参数，对所述无人驾驶矿车进行轨迹跟踪控制。

优选地，所述基于预先创建的响应延迟的状态空间模型，确定对应的输出量，并建立对应的预测模型，所述响应延迟的状态空间模型基于无人驾驶矿车的二自由度动力学模型创建的步骤之前，所述轨迹跟踪控制方法还包括：

获取无人驾驶矿车的二自由度动力学模型、实时转角反馈、以及转向延迟；

根据所述二自由度动力学模型，建立对应的状态空间模型；

根据所述状态空间模型、所述实时转角反馈、以及所述转向延迟，确定对应的响应延迟的状态空间模型。

优选地，所述基于预先创建的响应延迟的状态空间模型，确定对应的输出量，并建立对应的预测模型的步骤包括：

对预先创建的响应延迟的状态空间模型进行离散化处理，得到离散化后的状态空间模型；

根据所述离散化后的状态空间模型，确定对应的输出量；

根据所述离散化后的状态空间模型和所述输出量，建立对应的被控对象模型；

根据所述被控对象模型，构建对应的预测模型。

优选地，所述获取所述无人驾驶矿车的当前状态量，并基于所述预测模型，确定对应的控制参数的步骤包括：

获取所述无人驾驶矿车的当前状态量；

根据所述预测模型，建立对应的目标函数，并对所述目标函数进行转换，得到对应的标准二次型的目标函数；

根据所述当前状态量和所述标准二次型的目标函数，确定对应的控制参数。

优选地，所述根据所述当前状态量和所述标准二次型的目标函数，确定对应的控制参数的步骤包括：

获取所述标准二次型的目标函数对应的约束条件；