高琳琳， 戎 輝， 唐風敏， 郭 篷，何 佳， 夏海鵬

（1．天津大學，天津 300072；2．中汽研 （天津）汽車工程研究院有限公司，天津 300300；3．中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

智能無人車是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，也是目前整個汽車行業(yè)的研發(fā)焦點。運動控制是自動駕駛技術的3大核心問題之一，其可以進一步劃分為縱向運動控制與橫向運動控制［1］。縱向運動控制是無人車運動控制的基礎，其主要控制目標是對期望車速的跟蹤，實現(xiàn)汽車加速、制動、車速保持等功能。

縱向運動控制方法是縱向運動控制的核心，其不僅決定了無人車對期望車速的跟蹤精度，也決定了整車的舒適性，縱向穩(wěn)定性。針對智能無人車縱向運動控制方法的研究，近年來已取得了不少研究成果。就現(xiàn)有研究成果而言，PID控制在縱向運動控制領域有著相當廣泛的應用。如，卡梅隆大學智能車團隊的Boss智能車即設計了兩個PID控制器分別對加速、制動執(zhí)行機構進行控制，完成對期望車速的跟蹤［2］。與Boss智能車相同，北京工業(yè)大學的BJUT-IV［3］、南京理工大學的“巡洋艦”［4］以及中國科學院的“北極星”［5］也都采用了相同的控制策略及PID控制器實現(xiàn)對期望車速的跟蹤。

基于此，本文綜合考慮智能無人車驅動、制動執(zhí)行系統(tǒng)特點，分別設計了驅動、制動控制器以及兩者間的切換邏輯，實現(xiàn)對期望車速跟蹤的同時，保證驅動、制動系統(tǒng)的平穩(wěn)過渡。最后，通過Carsim／Simulink聯(lián)合仿真驗證設計的縱向運動控制系統(tǒng)的有效性。

1 縱向運動控制系統(tǒng)結構

考慮到一般情況下智能無人車采用集中式驅動系統(tǒng) （發(fā)動機或電機），其控制量為節(jié)氣門開度 （或電機驅動信號）；制動系統(tǒng)一般采用液壓制動，其控制量為制動踏板力或制動總缸壓力。為此，文中設計的縱向運動控制系統(tǒng)結構如圖1所示。該結構包括驅動控制器、制動控制器以及兩者間的切換邏輯3個部分組成。驅動控制器選擇單神經元PSD控制器，以此提高控制精度；制動控制器選擇增量式PID控制器，并在輸出端添加一個慣性環(huán)節(jié)，以此保證系統(tǒng)輸出控制量的平穩(wěn)過渡，防止出現(xiàn)較大沖擊。切換邏輯以期望車速與實際車速間的差值作為判斷依據(jù)，切換驅動、制動控制器的工作，保證車輛正常行駛。

圖1 縱向控制系統(tǒng)結構

2 縱向運動控制系統(tǒng)設計

2.1 驅動控制器設計

針對智能無人車的驅動控制問題，文中設計了一個單神經元PSD驅動控制器。單神經元PSD控制方法是一種以PID控制為基礎，可實現(xiàn)控制參數(shù)自適應的智能控制方法。設計的單神經元PSD驅動控制器以期望車速Vdes與實際車速Vx間的差值ev作為控制器輸入，以節(jié)氣門開度ud作為控制器輸出，其具體控制律可以描述為：

式中：g1、g2、g3——單神經元PSD控制器的權值；K——控制器增益系數(shù)。

單神經元PSD控制最大的特點是其可以依據(jù)當前時刻控制誤差進行權值的自學習、自調整，以此實現(xiàn)整個控制器參數(shù)的自適應，其權值調整學習算法可以描述為：

式中：dI、dP、dD——權值的學習速率；z（k）——教師信號，且有z（k）=ev（k）。

2.2 制動控制器設計

對于制動系統(tǒng)而言，其控制量應該盡量避免較大沖擊，由于單神經元PSD控制器較為依賴權值的調整，因此，文中制動控制器選用增量式PID控制器。該控制器同樣以期望車速Vdes與實際車速Vx間的差值ev作為控制器輸入，以制動踏板力ub作為控制器輸出，其控制律描述如下：

式中：kb_p——制動控制比例系數(shù)；kb_i——制動控制積分系數(shù)；kb_d——制動控制微分系數(shù)。

對于制動控制，為保證系統(tǒng)平穩(wěn)，降低超調進而避免頻繁啟動，因此在系統(tǒng)中加入一個慣性環(huán)節(jié)，即制動系統(tǒng)輸出改進為：

2.3 切換邏輯

汽車在實際行駛過程中，驅動、制動系統(tǒng)不會同時工作，也不會頻繁切換，為此，需在驅動、制動控制系統(tǒng)的基礎上設計一定的切換邏輯，保證兩個系統(tǒng)的順利工作。目前，針對切換邏輯部分，文中采用一種基于車速誤差閾值的切換邏輯，如圖2所示，其具體原理如下。

1）判斷車速誤差ev與設定的切換閾值ev_th間的大小關系。

2）若ev＜ev_th，則關閉驅動系統(tǒng)，開啟制動系統(tǒng)。

3）若ev_th≤ev≤0，則驅動系統(tǒng)，制動系統(tǒng)同時關閉。

4）若ev＞0，則開啟驅動系統(tǒng)，關閉制動系統(tǒng)。

圖2 切換邏輯原理

3 仿真試驗分析

為驗證分析設計的縱向運動控制系統(tǒng)，文中采用Carsim／Simulink聯(lián)合仿真的形式對其進行測試。具體測試工況為：智能無人車以0km／h起步，在10s內勻加速至20km／h（加速度約0．55m／s2），保持均速5s后，在15s內勻加速至80km／h （加速度約1．1m／s2），保持均速5s后，在25s內減速至停車 （減速度約0．88m／s2）。

測試結果如圖3所示。其中，圖3a為期望車速與實際車速對比曲線，圖3b為期望車速的跟蹤誤差，圖3c為節(jié)氣門開度變化曲線，圖3d為制動踏板力變化曲線。通過圖3a和圖3b可以看出，無論是驅動控制器還是制動控制器，都能較好地跟蹤期望車速，并將車速誤差保持在較小范圍 （最大誤差約1．18km／h）；通過圖3c和圖3d可以看出，驅動系統(tǒng)與制動系統(tǒng)并未出現(xiàn)頻繁切換的問題，只在車速處于0～6km／h范圍出現(xiàn)兩次切換，這是由于車輛的怠速特性所致。

4 結論

本文在綜合考慮了一般智能無人車驅動、制動執(zhí)行系統(tǒng)特點的基礎上，采用單神經元PSD控制策略設計了驅動控制器，采用增量式PID控制策略設計了制動控制器，同時設計了兩者的切換邏輯，保證驅動、制動系統(tǒng)的正常工作。最后，文中通過Carsim／Simulink聯(lián)合仿真對設計的縱向運動控制系統(tǒng)進行測試，結果表明，設計的縱向運動控制系統(tǒng)能夠有效跟蹤期望車速，且不會出現(xiàn)驅、制動系統(tǒng)的頻繁切換。

圖3 縱向運動控制系統(tǒng)測試結果