基于clothoid曲线的智能车路径跟踪控制方法

本发明属于智能车路径跟踪,尤其涉及一种基于clothoid曲线的智能车路径跟踪控制方法。

背景技术：

1、汽车智能驾驶技术主要包含环境感知、路径规划和运动控制三大功能模块。准确平稳实时的运动控制是确保智能驾驶车辆安全舒适的关键技术，车辆运动控制包括纵向速度控制和横向路径跟踪。

2、路径跟踪问题归纳为控制模型和控制方法两大研究内容。目前，控制模型主要有几何模型，运动学模型和动力学模型，控制方法包括几何方法，前馈反馈控制方法，李雅普诺夫直接方法，鲁棒控制方法和智能控制方法等。其中几何模型及其控制方法因其模型简单、参数少、计算复杂度低、便于部署移植等优点得到了广泛的应用。纯跟踪方法是最典型的也是近年来研究应用最多的几何控制方法，但其规划的控制曲线为圆弧线段，没有考虑车辆实际控制对路径曲率连续性的约束，而且，算法中采用确定的预瞄距离选择策略对不同曲率弯道的适应性较差。虽然有学者采用g1连续的clothoid曲线拟合车辆当前位置和预瞄点之间的控制曲线，并采用模糊方法确定预瞄距离，但是没有给出关于如何使用clothoid曲线进行车辆横向控制的具体说明。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种基于clothoid曲线的智能车路径跟踪控制方法，在不同速度下对弯道的路径跟踪精度都有较大的提升，能够提高路径跟随精度和行驶稳定性，着重解决了横向路径跟踪问题。

2、本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种基于clothoid曲线的智能车路径跟踪控制方法，构建车辆跟踪曲率线性连续变化路径的运动模型；根据车辆当前状态，预测车辆在控制系统通信延时时间之后的状态；根据预测车辆位置、车辆速度和期望路径的弯曲程度，确定预瞄点选择区间，并计算clothoid曲线；最后以clothoid曲线的曲率变化率为参数，以当前车速预瞄线控转向伺服系统响应迟滞时间后clothoid曲线相应位置的曲率作为目标曲率，计算车辆前轮目标转角，具体步骤如下：

3、步骤1以阿克曼转向模型为基础构建车辆跟踪曲率线性连续变化路径的运动模型；

4、步骤2根据车辆当前状态[xv,yv,θv,κv]，预测车辆在控制系统通信延时时间之后的状态[xg,yg,θg,κg］；

5、步骤3在期望路径上找到与上述车辆位置［xg,yg]最近的点作为预瞄点区间的起点，根据车辆速度和期望路径的弯曲程度确定预瞄点区间的终点；

6、步骤4以上述车辆位置[xg,yg]作为clothoid曲线的起点，在上述预瞄点区间选择预瞄点作为clothoid曲线的终点，计算clothoid曲线；

7、步骤5以最大曲率、最大曲率变化率和曲线长度为约束条件对最优clothoid曲线进行校验，得到能够满足约束条件的最优clothoid曲线；

8、步骤6以最优clothoid曲线的曲率变化率为参数，以当前车速预瞄线控转向伺服系统响应迟滞时间后最优clothoid曲线相应位置的曲率作为目标曲率，计算车辆前轮目标转角。

9、进一步地，步骤1所述以阿克曼转向模型为基础构建车辆跟踪曲率线性连续变化路径的运动模型，具体为：

10、s21：由阿克曼转向车辆的几何关系可得车辆前轮转角、轴距和转弯曲率之间的关系如下：

11、κ＝tanδl

12、其中，δ表示前轮转角，l表示轴距，κ表示当前转弯曲率；

13、s22：曲率随时间的变化率如下：

14、

15、其中，s表示车辆行驶的距离，假设在这段距离内车辆匀速行驶，且速度为v，κ′为曲率随弧长的变化率；

16、s23：曲率随弧长的变化率计算如下：

17、

18、其中，公式中参数代表含义与s21、s22公式中所代表含义一致，d(δ)/dt是前轮转向角速度；

19、s24：方向盘的角速度计算如下：

20、ω＝k*d(δ)/dt

21、其中，公式中参数代表含义与s23式中所代表含义一致，ω表示方向盘的角速度，k为转向系传动比例系数；

22、s25：方向盘转向角速度和车辆运动曲率变化率的关系计算如下：

23、

24、其中，公式中参数代表含义与s21、s23、s24公式中所代表含义一致。

25、进一步地，步骤2)中，所述根据车辆当前状态[xv,yv,θv,κv]，预测车辆在控制系统通信延时时间之后的状态[xg,yg,θg,κg]，具体为：

26、s31：车辆坐标系下，车辆在控制系统通信延时时间之后的状态：

27、

28、其中，公式中参数代表含义与s21、s22公式中所代表含义一致，t1表示控制系统通信延时时间，s表示t1时间运动的距离，r表示转弯半径，[δx,δy,δθ,κ]表示t1时间后车辆在当前车辆坐标系下的状态；

29、s32：全局坐标系下，车辆在控制系统通信延时时间之后的状态：

30、

31、其中，公式中参数代表含义与s31公式中所代表含义一致，[xv,yv,θv,κv]表示车辆当前在全局坐标系下的状态，[xg,yg,θg,κg］表示t1时间后车辆在全局坐标系下的状态。

32、进一步地，步骤3中，所述在期望路径上找到与上述车辆位置［xg,yg］最近的点作为预瞄点区间的起点，根据车辆速度和期望路径的弯曲程度确定预瞄点区间的终点，具体为：

33、s41：所述预瞄点区间以序列形式存储，编号从1开始，数量为m，所述预瞄点选择区间如下：

34、p＝［p1p2l pj l pm]

35、其中，pj表示第j个预瞄点，p1表示预瞄点区间起点，是期望路径上与上述车辆位置[xg,yg]最近的点，pm表示预瞄点区间终点，根据车速和期望路径的长度、曲率得到；

36、s42：所述单个预瞄点如下：

37、pj＝[xj yjθjκj]

38、其中，公式中xj表示横坐标，yj表示纵坐标,θj表示航向角，κj表示转弯曲率。

39、进一步地，步骤4中，所述以上述车辆位置[xg,yg]作为clothoid曲线的起点，在上述预瞄点区间选择预瞄点作为clothoid曲线的终点，计算clothoid曲线，具体为：

40、s51：clothoid曲线计算如下：

41、

42、其中，公式中s表示clothoid曲线弧长，[xg,yg]表示clothoid曲线的起点，θg表示clothoid曲线起点的偏转角，κg表示clothoid曲线起点处的曲率，κ′表示clothoid曲线的曲率变化率。

43、进一步地，步骤5中，所述以最大曲率、最大曲率变化率和曲线长度为约束条件对最优clothoid曲线进行校验，得到能够满足约束条件的最优clothoid曲线，具体为：

44、s61：最大曲率约束计算如下：

45、

46、其中，公式中参数代表含义与s21、s22公式中所代表含义一致，δmax表示前轮最大转角，ay表示横向加速度，vl表示速度阈值，是一个常数；

47、s62：最大曲率变化率约束计算如下：

48、

49、其中，公式中参数代表含义与s21、s22、s24、s61公式中所代表含义一致，κs′tatic为速度极低时设定的曲率变化率的经验值；

50、s63：clothoid曲线长度约束计算如下：

51、

52、其中，公式中参数代表含义与s22、s51公式中所代表含义一致。

53、进一步地，步骤6所述以最优clothoid曲线的曲率变化率为参数，以当前车速预瞄线控转向伺服系统响应迟滞时间后最优clothoid曲线相应位置的曲率作为目标曲率，计算车辆前轮目标转角，具体为：

54、s71：方向盘的目标角速度的计算如下：

55、ω＝κ′*k*l*v*cos2(δv)

56、其中，公式中参数代表含义与s21、s22、s24公式中所代表含义一致，κ′为最优clothoid曲线的曲率变化率，δv为车辆前轮当前转角，

57、s72：方向盘控制目标转角的计算如下：

58、angle＝anglev+ω*t2

59、其中，公式中参数代表含义与s71公式中所代表含义一致，t2表示线控转向伺服系统响应迟滞时间，anglev为当前方向盘转角。

60、有益效果：本发明考虑到智能车辆控制曲线曲率不连续导致跟踪误差的问题，在不同速度下对弯道的路径跟踪精度都有较大的提升，能够提高路径跟随精度和行驶稳定性。