[发明专利]无人矿车的轨迹跟踪控制方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明属于无人驾驶技术领域，公开了一种无人矿车的轨迹跟踪控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：建立无人矿车的轨迹跟踪误差模型，对该模型进行离散化处理，通过设置航向角预瞄距离来对抗执行器延迟，确定预瞄后的航向角误差，以构建目标状态变量，并采用TS模糊模型确定增益系数，根据横向误差和道路曲率确定增益后的Q权重矩阵和R权重矩阵，实现实时变换矩阵，根据Q权重矩阵、R权重矩阵以及离散化的状态空间模型确定最优反馈控制序列，根据最优反馈控制序列和目标状态变量确定目标控制量，根据目标控制量对无人矿车进行控制。通过上述方式，使得无人矿车在轨迹跟踪时提前给出控制量，提升了无人驾驶矿车轨迹跟踪控制的精确性。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人矿车的轨迹跟踪控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

为满足人们对矿产资源日益增长的需求，开采力度正在不断加大。矿企通过增加采矿设备的数目来提高产量，但矿山恶劣的作业环境让人类驾驶员无法长时间作业，增加了人力成本支出。目前，以机器完全代替人进行作业，不再受到恶劣作业环境的限制，提升了运输安全、效率。无人驾驶矿车由于自身原因，执行器响应存在较大延迟，无法精准地实现轨迹跟踪控制。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种无人矿车的轨迹跟踪控制方法、装置、设备及存储介质，旨在解决由于执行器响应存在较大延迟，无人驾驶矿车无法精准地实现轨迹跟踪控制的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种无人矿车的轨迹跟踪控制方法，所述方法包括以下步骤：

建立无人矿车的轨迹跟踪误差模型；

对所述轨迹跟踪误差模型进行离散化，得到离散化的状态空间模型；

根据航向角预瞄距离确定预瞄后的航向角误差；

根据所述预瞄后的航向角误差构建目标状态变量；

根据所述无人矿车的横向误差和道路曲率确定增益后的Q权重矩阵和R权重矩阵；

根据所述Q权重矩阵、所述R权重矩阵以及所述离散化的状态空间模型确定最优反馈控制序列；

根据所述最优反馈控制序列和所述目标状态变量确定目标控制量；

根据所述目标控制量对所述无人矿车进行控制。

可选地，所述根据航向角预瞄距离确定预瞄后的航向角误差之前，所述方法还包括：

获取预设距离、第一增益系数以及第二增益系数；

根据所述第一增益系数和所述无人矿车的车速确定车速相关距离；

根据所述第二增益系数和所述无人矿车的道路曲率确定道路曲率相关距离；

根据所述预设距离、所述车速相关距离和所述道路曲率相关距离确定航向角预瞄距离。

可选地，所述根据航向角预瞄距离确定预瞄后的航向角误差，包括：

根据航向角预瞄距离确定预瞄后的轨迹点的期望前进方向；

根据所述无人矿车相对于大地坐标系的横摆角和所述期望前进方向确定预瞄后的航向角误差。

可选地，所述根据所述无人矿车的横向误差和道路曲率确定增益后的Q权重矩阵和R权重矩阵，包括：

根据所述无人矿车的横向误差和道路曲率查询第一模糊规则表，确定横向误差增益系数；

根据所述横向误差增益系数确定增益后的Q权重矩阵；