一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统和方法与流程

本发明涉及一种无人驾驶汽车横向控制领域，尤其涉及一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统和方法。

背景技术：

以动力电气化、结构轻量化、行驶智能化三大科技为核心的汽车技术大变革正在全球范围内深入展开。2015年国务院正式发布《中国制造2025》，将“节能和新能源汽车”列于十大重点突破发展领域之一，总体上指明了节能汽车、新能源汽车和智能网联汽车技术的发展方向和路径，这是智能网联汽车首次被提升到国家战略的层面。工信部进一步明确：到2020年，要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系；到2025年，要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群。

无人驾驶汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与x(人、车、路、后台等)智能信息交换共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。

面向无人驾驶的终极目标，要求智能汽车横向控制系统在多工况条件下，具有精确、高效、可靠的控制能力，保证车辆转向稳定性、行驶安全以及乘坐舒适，传统的单一的转向控制算法不能解决和协调自主转向控制系统在不同工况下的控制需求和控制功能。

从无人驾驶汽车控制的安全性、稳定性角度来看，不同工况应具有不同的控制目标和侧重点，而使得整体综合性能达到最优，无人驾驶汽车自主转向控制本质上具有离散事件和连续动态并存以及离散事件与连续动态行为相互影响的特征，表现出典型切换控制的混杂系统特征。混杂控制系统理论有优于传统方法的良好性能，可以获得比单独采用连续动态或离散事件动态系统更好的效果，解决传统控制器无法解决的复杂问题。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统和方法，引入混杂控制系统理论对转向控制系统混杂特性进行分析，实现无人驾驶汽车转向控制系统的混杂控制，能够提高无人驾驶汽车转向控制系统的控制能力和满足自动驾驶多工况行驶稳定性需求。

一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统，包括环境感知模块、车辆自身状态信息模块、路径规划模块、决策控制模块、操纵执行模块。

所述的环境感知模块利用视觉、雷达和定位系统等感知车辆行驶的外部环境信息；

所述的车辆自身状态信息模块利用惯性器件以及can总线获取车辆的运行状态信息并对行驶参数进行估计；车辆自身状态信息模块利用汽车人机交互单元提示驾驶员控制系统是否存在故障。

所述的路径规划模块根据环境感知模块传输的信息，基于车辆在地图系统中绝对位置以及车辆与周边障碍物、车道线的相对位置进行全局和局部路径规划，按照能量消耗最少或路径长度最短的评价标准，寻找一条无碰撞的车辆期望行驶路径。

所述的决策控制模块包括：上位控制单元和下位控制单元，混杂控制器属于上位控制单元，执行电机属于下位控制单元；混杂控制器包括：转向控制器、切换监督器、切换控制器、稳定监督器；上位控制用于输出每个时刻的前轮转角和横摆角速度值，上位控制的输出值作为控制量传给下位控制，下位控制通过控制执行电机来实现车辆每个时刻的转角和横摆角速度；

转向控制器针对低速、中速、高速工况下分别设计符合控制目标的控制器，以满足车辆在不同工况下的控制要求；

切换监督器根据车辆车速的变化以及自主转向控制系统是否存在故障，驱动混杂控制器模块进行有效的模式切换，同时保证切换过程中系统的稳定性；

切换控制器根据切换监督器识别的无人驾驶汽车工作模式，选择转向控制器中合适的控制算法，来实现无人驾驶汽车在不同控制模式以及控制策略之间的切换协调。

稳定监督器用于实时监控各控制模式及其相应控制算法下的不稳定特征量，识别其不稳定趋势，强制限制其输出幅值，保证系统的全局有界稳定。

所述的操纵执行模块，用于执行无人驾驶汽车自主转向。

上述方案中，所述混杂控制器模块包含四种模式，分别为低速模式m1、中速模式m2、高速模式m3、系统故障模式m4；

上述方案中，低速模式m1、中速模式m2、高速模式m3属于有控制状态，系统故障模式m4属于无控制状态。

一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制方法，包括以下步骤：

步骤1)，环境感知模块感知车辆行驶的外部环境信息，并将获得的信息发送给路径规划模块；

步骤2)，路径规划模块根据环境感知模块获得的信息，基于车辆在地图系统中绝对位置以及车辆与周边障碍物、车道线的相对位置进行全局和局部路径规划；

步骤3)，决策控制模块根据车辆自身信息模块获得的车辆的动力学状态和运行状态，将路径规划的结果转化为轨迹跟踪的执行指令，通过操纵执行模块实现车辆横向位置和航向角的控制，跟踪期望行驶路径。其中位置偏差和航向偏差作为上位控制中混杂控制器里的转向控制器的输入，切换监督器根据车辆车速以及自主转向控制系统是否存在故障确定当前工作模式，并保证各模式之间切换的稳定性，切换控制器在切换监督器识别的不同模式下选择转向控制器中最合适的控制算法，前轮转角和横摆角速度作为混杂控制器的最终的输出，下位控制将前轮转角和横摆角速度作为控制量，通过控制执行电机来实现车辆的前轮转角和横摆角速度。

步骤4)，操纵执行模块根据决策控制模块输出的执行电机的转动方向和输出扭矩，驱动操纵执行机构，执行无人驾驶汽车自主转向，从而使无人驾驶汽车跟踪期望轨迹；

上述方法还包括：当自主转向控制系统发生系统故障时，将通过车辆自身信息模块中人机交互单元提示驾驶员，驾驶员立即将车辆驾驶模式切换到人驾模式。

本发明的有益效果为：

1.本发明引入混杂系统理论，将复杂工况下转向系统的运行及控制问题转化为多模式控制以及控制算法之间的切换协调问题加以解决，将车速作为自主转向控制系统不同模式的划分依据，将复杂的横向控制分解成几个单一工况下的合成控制，构建无人驾驶汽车转向控制系统的“混杂切换模型体系”，实现了无人驾驶汽车自主转向混杂动态系统的建模和控制。

2.本发明在自主转向控制系统不同工况引入合适的控制算法，满足不同工况下的控制需求和控制功能，又满足整体运行过程中的控制需求，提高了无人驾驶汽车转向性能和操纵稳定性。

3.建立自主转向控制系统切换监督器和稳定监督器，保证切换过程中系统的渐进稳定和全局有界稳定，使得既满足系统局部的稳定性，又达到整体优化和系统稳定的目的，提高了无人驾驶汽车自主转向控制的稳定性。

附图说明

图1为无人驾驶汽车自主转向控制系统结构示意图；

图2为无人驾驶汽车自主转向多模式切换控制的混杂控制器结构图。

具体实施方式

以下将结合本发明附图进行详细叙述。

如图1所示，一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统，包括环境感知模块、车辆自身状态信息模块、路径规划模块、决策控制模块、操纵执行模块；

环境感知模块包括摄像机、雷达系统、惯导/gps定位系统、信息处理系统，摄像机安装在车辆前后挡风玻璃上负责采集车道线、标志牌、交通灯等信息；雷达系统用于检测障碍物；惯导/gps定位系统用于获得车辆姿态参数、速度和位置信息；信息处理系统用于处理摄像机、雷达系统、惯导/gps定位系统所获得的信息。

车辆自身状态信息模块包括惯性器件、can总线、人机交互单元；惯性器件具体指的是惯导，采用加速度计和陀螺仪传感器来测量车辆参数；惯性器件、can总线用于获取车辆的运行状态信息并对行驶参数进行估计；由于直接测量汽车行驶过程中的某些关键状态，存在测量成本高、精确测量难度大等问题。因此，在惯导接受的车辆姿态信息基础上，采用估计的方法，借助车辆动力学模型，获得车辆完整的横向速度、横摆角速度以及质心侧偏角等状态参数，准确获取车辆行驶过程中的状态参数能使转向控制策略与被控对象匹配且达到良好控制性能；人机交互单元在自主转向控制系统发生系统故障时，提示驾驶员。

路径规划模块基于车辆与周边障碍物、车道线的相对位置以及在地图系统中相对位置进行全局路径规划和局部路径规划，按照能量消耗最少或路径长度最短的评价标准，寻找一条无碰撞的车辆期望行驶路径。

决策控制模块包括上位控制单元和下位控制单元；混杂控制器属于上位控制单元，执行电机属于下位控制单元；混杂控制器包括：转向控制器、切换监督器、切换控制器；上位控制用于输出每个时刻的前轮转角和横摆角速度值，上位控制的输出值作为控制量传给下位控制，下位控制通过控制执行电机来实现车辆每个时刻的前轮转角和横摆角速度；决策控制模块根据环境感知、路径规划的结果以及整车及各子系统状态信息以及执行机构反馈状态信息进行转向控制模式判定及控制策略制定；

转向控制器针对低速、中速、高速工况下分别设计符合控制目标的控制器，在低速、中速、高速模式下引入合适的控制算法，以满足车辆在不同工况下的控制要求；

切换监督器根据车辆自身状态信息模块中速度传感器获得的车速，以及人机交互模块提供的自主转向控制系统是否存在故障，对混杂控制器的工作模式进行切换，同时监督无人驾驶汽车各控制模式之间的变迁过程，减小转向控制执行过程中由于模式切换引起的冲击和振荡，从而达到切换过程的渐进稳定；拟采用20km/h作为中低速切换点，60km/h作为中高速切换点，车辆速度在0-20km/h之间为低速模式、20-60km/h之间为中速模式、60km/h以上为高速模式；

切换控制器根据切换监督器识别的无人驾驶汽车工作模式，选择转向控制器中合适的控制算法，实现无人驾驶汽车在不同控制模式以及控制策略之间进行切换协调。

稳定监督器用于实时监控各控制模式及其相应控制算法下的不稳定特征量，识别其不稳定趋势，强制限制其输出幅值，保证系统的全局有界稳定。

操纵执行模块，用于执行无人驾驶汽车自主转向。

混杂控制器模块包含四种模式，分别为低速模式m1、中速模式m2、高速模式m3、系统故障模式m4；低速模式m1、中速模式m2、高速模式m3属于有控制状态，系统故障模式m4属于无控制状态。

一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制方法，包括以下步骤：

步骤1)，环境感知模块感知车辆行驶的外部环境信息，并将获得的信息发送给路径规划模块；

步骤2)，路径规划模块根据环境感知模块获得的信息，基于车辆在地图系统中绝对位置以及车辆与周边障碍物、车道线的相对位置进行全局和局部路径规划，按照能量消耗最少或路径长度最短的评价标准，寻找一条无碰撞的车辆期望行驶路径；

步骤3)，决策控制模块根据车辆自身信息模块获得的车辆的动力学状态和运行状态，将路径规划的结果转化为轨迹跟踪的执行指令，通过操纵执行模块实现车辆横向位置和航向角的控制，跟踪期望行驶路径。其中位置偏差和航向偏差作为上位控制中混杂控制器里的转向控制器的输入，切换监督器根据车辆车速以及自主转向控制系统是否存在故障确定当前工作模式，并保证各模式之间切换的稳定性，切换控制器在切换监督器识别的不同模式下选择转向控制器中最合适的控制算法，稳定监督器用于实时监控各控制模式及其相应控制算法下的不稳定特征量，识别其不稳定趋势，强制限制其输出幅值，保证系统的全局有界稳定。前轮转角和横摆角速度作为混杂控制器的最终的输出，下位控制将前轮转角和横摆角速度作为控制量，通过控制执行电机来实现车辆的前轮转角和横摆角速度；

各个工作模式下采用的控制算法如下：

1)在低速模式m1下，车辆行驶速度较低，安全性较高，而pid控制算法具有控制算法简单、应用分别、参数调整较容易、控制效果好等优点，因此，低速模式可采用例如pid自适应控制算法。

2)在中速模式m2下，在中速情况下，车辆多行驶于城市道路，交通复杂，对转向控制精度要求较高，因此，中速模式下可采用例如最优控制算法。

3)在高速模式m3下，车辆行驶速度较高，模型预测控制算法在解决无人驾驶车辆在高速情况下的轨迹跟踪控制问题具有独特的优势，因此，高速模式下可采用例如基于模型的预测控制算法。

4)在系统故障模式m4下，驾驶员将驾驶模式切换成人工控制，不需要进行自主转向控制。

步骤4)，操纵执行模块根据决策控制模块输出的执行电机的转动方向和输出扭矩，驱动操纵执行机构，执行无人驾驶汽车自主转向，从而使无人驾驶汽车跟踪期望轨迹；

上述方法中还包括：当自主转向控制系统发生系统故障时，将通过车辆自身信息模块中人机交互单元提示驾驶员，驾驶员立即将车辆驾驶模式切换到人驾模式。

以上对本发明所提供的一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统和方法进行了详细介绍，以上所述仅为本发明较佳实施例，仅用于说明本发明的设计思想和特点，并不用于限制本发明，凡在本发明技术思想下所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。