伏雨旋 李孝銀 吳鵬

摘 要：針對傳統(tǒng)的PID模型對自動駕駛汽車控制精度不高的問題，提出了一種基于時(shí)變參數(shù)的人工勢場與PID協(xié)調(diào)控制的方法。控制系統(tǒng)由人工勢場輔助PID 控制，將包含橫向誤差和航向誤差的時(shí)變參數(shù)人工勢場力對前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行控制。將單一的PID控制與時(shí)變參數(shù)人工勢場的PID協(xié)調(diào)控制相比較，其結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的控制精度以及較快的響應(yīng)速度，并能夠有效的削弱橫向誤差。

關(guān)鍵詞：PID控制;時(shí)變?nèi)斯輬?協(xié)調(diào)控制

1 前言

智能汽車的橫向控制是無人駕駛的核心技術(shù)之一。車輛的橫向控制是指車輛在行駛過程中，它的行駛軌跡與目標(biāo)路徑間的偏差滿足橫向控制要求，并具有一定的穩(wěn)定性和舒適性。當(dāng)前的控制方法主要有模糊控制、經(jīng)典控制、改良神經(jīng)元PID控制，無模型自適應(yīng)控制，滑?？刂疲顑?yōu)控制，模糊PID控制等等。

車輛的橫向控制的理想狀態(tài)是達(dá)到跟蹤誤差為零。但是傳統(tǒng)的PID控制以軌跡跟蹤預(yù)瞄模型得出橫向誤差和航向誤差，經(jīng)PID反饋調(diào)節(jié)得到汽車的前輪轉(zhuǎn)角，進(jìn)而對整車控制。雖然此方法較為簡單，但是控制精度不高，并且不能根據(jù)實(shí)際情況實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)參數(shù)。

人工勢場由Khatib首次提出，最初被應(yīng)用于移動機(jī)器人避障的路徑規(guī)劃中[1]，人工勢場因計(jì)算量小，簡單直觀得到廣泛應(yīng)用。針對普通的人工勢場在車道保持上控制精度不高的問題，引入了縱向速度進(jìn)行時(shí)變參數(shù)的人工勢場函數(shù)的設(shè)計(jì)。本文將在控制對象以及目標(biāo)點(diǎn)之間的時(shí)變參數(shù)的人工勢場下的勢場力用前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行表征，與PID進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，使得該控制方法下的前輪轉(zhuǎn)角具有實(shí)時(shí)性，并具有更高的穩(wěn)定性與安全性。

2 車輛二自由度動力學(xué)模型和軌跡跟蹤預(yù)瞄誤差模型的建立

2.1 車輛二自由度模型

4 simulink仿真分析

本文中所采用的汽車整車參數(shù)如表1所示。

為驗(yàn)證該方法的可行性，設(shè)置道路曲率隨時(shí)間的變化如圖2所示，系統(tǒng)的響應(yīng)以及與傳統(tǒng)的單一PID的控制響應(yīng)如圖3-5所示。

從響應(yīng)曲線上來看，該控制方法幾乎不需要響應(yīng)時(shí)間，計(jì)算量小，反應(yīng)迅速。該人工勢場對前輪轉(zhuǎn)角的作用力并不是很大。在PID控制下，橫向誤差接近0.1m;在加入了人工勢場后的控制系統(tǒng)不僅沒有加長運(yùn)算時(shí)間而且能夠相比于單一的PID控制來說該控制方法能夠有效地減小橫向誤差，達(dá)到了0.05m左右。人工勢場力對航向誤差的影響較小。

5 結(jié)論

本文在傳統(tǒng)的PID和預(yù)瞄模型的基礎(chǔ)上，增加了人工勢場對前輪轉(zhuǎn)角產(chǎn)生的作用力，引入預(yù)瞄時(shí)間和橫向速度這兩個(gè)狀態(tài)量對前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行調(diào)節(jié)。仿真結(jié)果表明，所采用的的方法能夠較好的實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，減小了橫向誤差。因此，本文中提出的基于時(shí)變?nèi)斯輬鯬ID的智能汽車軌跡跟蹤控制具有一定的發(fā)展前景。

本文存在的不足之處是忽略了斥力對前輪轉(zhuǎn)角的影響，以及未將航向偏差作為時(shí)變參數(shù)的人工勢場的影響因素，之后會在此方面進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]范世鵬，吳廣，王亮，劉運(yùn)鵬，李伶，祁琪.基于改進(jìn)人工勢場法的飛行器軌跡規(guī)劃[J].航天控制，2018，36（01）：50-54.

[2]余志生，汽車?yán)碚揫M].5版。北京：機(jī)械工程出版社，2015：144-147.

[3]劉法勇.基于改進(jìn)人工勢場法的車道保持系統(tǒng)研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)，2017.