CN115402348B 一种横向控制系统、方法、电子设备和存储介质 （驭势科技（北京）有限公司）

WO2021238747A1,2021.12.02当前参考轨迹偏移量和当前偏差的观测值得到益量和标称控制量计算得到对无人驾驶车辆进路径跟踪的影响，同时也减少了人力物力的浪2所述参考轨迹规划模块用于提供所述无人驾驶车辆的当前参述当前参考轨迹偏移量包括当前横向坐标偏移量和当前所述无人驾驶车辆模型用于根据获取的所述无人驾驶车辆的当前行所述扩张状态观测器用于观测所述无人驾驶车辆当前的横向所述跟踪微分器用于对横向误差和航向误差进行滤波，其中，所述横误差是根据所述扩张状态观测器输出的航向偏差的观测值和所述当前航向角偏移量得到所述第一运算器用于基于第一补偿增益量和所述标称控制量计算得到对所述无人驾基于第二补偿增益量、所述当前的航向偏差、当前的复合扰动以其中，所述第二补偿增益量是基于所述系统当前的目标控制量算器用于基于所述系统当前的目标控制量和所述补偿量增益生成第二补偿增益量，其中，所述补偿量增益是根据所述当前行驶信息中的当前纵向速度和所述无人驾驶车辆的轴距所述无人驾驶车辆模型包括运动学模型和误差模型，所述运动学模型3所述误差模型用于根据所述当前参考轨迹偏移量和所述预测位姿，获取所述无人驾驶车辆的当前参考轨迹偏移量，其中，所述根据获取的所述无人驾驶车辆的当前行驶信息、预设延时和所述当前参考轨迹偏移基于预先建立的扩张状态观测器观测所述无人驾驶车辆当前的横向对横向误差和航向误差进行滤波，其中，所述横向误差是基于所述状态观测器输出的航向偏差的观测值和所述当前航向角基于第一补偿增益量和所述标称控制量计算得到对所述无人驾驶车辆进行横向控制根据所述预测位姿和所述无人驾驶车辆的参考轨迹偏移量，确将所述横向偏差作为待建立的扩张状态观测器的第一观测变量，将所述复合扰动作为所述待建立的扩张状态观测器的第根据所述第一观测变量、所述第二观测变量和所述第三观基于所述预测位姿中的预测横向坐标和所述参考位姿偏移量中的参考横向坐标偏移基于所述预测位姿中的预测航向角和所述参考位4其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由被处理器执行时实现如权利要求7至9中任一所述的横向控制5[0006]所述参考轨迹规划模块用于提供所述无人驾驶车辆的当前参考轨迹偏移量，其6航向误差是根据所述扩张状态观测器输出的航向偏差的观测值和所述当前航向角偏移量[0011]所述第一运算器用于基于第一补偿增益量和所述标称控制量计算得到对所述无扩张状态观测器输出的航向偏差的观测值和所述当前航[0018]基于第一补偿增益量和所述标称控制量计算得到对所述无人驾驶车辆进行横向7划输出的轨迹信息和定位系统的定位信息实时计算8辆进行横向控制的目标控制量后，车辆转向系统基于该目标控制量控制车辆进行自动转[0039]图1为本公开实施例提供的一种横向控制系统的结构示意图，横向控制系统可以以接收横向控制系统100发送的目标控制量，目标控制量可理解为控制转向系统转向的关于前轮偏角的控制量，也就是横向控制系统100会通过通信网络下发目标控制量至转向系[0041]其中，所述参考轨迹规划模块110用于提供所述无人驾驶车辆的当前参考轨迹偏[0042]可理解的，参考轨迹规划模块110用于为无人驾驶车辆控制器提供实时参考轨迹9[0055]可理解的，扩张状态观测器120用于对转向系统内部状态和复合扰动进行观测和本公开实施例设计了离散化的扩张状态观测器120用于对系统内部状态和复合扰动进行观[0061]基于上述公式(3)推导得到带有复合扰动的运动学误差模型的数学公式如下述公i=tan(jj)-tan(jrr),d为复合扰动δf为当前控制量的前轮偏角，δff为当前期望的前轮偏角。[0064]其中，带有复合扰动的运动学误差模型用于根据当前参考轨迹偏移量和预测位动变量作为待建立的扩张状态观测器的第三观测变量，即将复合扰动d作为系统的扩张状[0069]得到更新后的带有复合扰动的运动学模型后，基于公式(5)所示的更新后的带有为z13ey23为扩张状态观测器增益。至z31偿量增益是根据所述当前行驶信息中的当前纵向速度和所述无人驾驶车辆的轴距确定的，的横向偏差的观测值之间的误差，反应的是扩张状态观测器120的输出横向偏差的观测值是根据所述扩张状态观测器输出的横向偏差的观测值和所述当前横向坐标偏移量得到的，所述航向误差是根据所述扩张状态观测器输出的航向偏差的观测值和所述当前航向角偏观测值和参考轨迹规划模块110输出的当前横向坐标偏移量得到横向误差，横向误差记为e'y，根据扩张状态观测器120输出的航向偏差状态变量的观测值和参考轨迹规划模块110的航向误差和滤波后的横向误差至反馈控制器140，以降低车辆中感知定位系统的噪声影yy,变化率的观测值为滤波后的横向误差为ey,r为跟踪微分器130的快速因子，作为跟踪微分器130的可调参数，fhan(*)为最速控制综合函波后的横向误差和滤波后的航向误差确定标称控制量，反馈控制器140的计算公式如公式不局限于纯跟踪方法、数控(PacketIdentifier，PID)方法、模型预测控制[0090]其中，第一运算器150用于基于第一补偿增益量和所述标称控制量计算得到对所状态观测器输出的复合扰动的观测值和补偿量计算得到对车辆进行横向控制的目标控制量，第一运算器150计算目标控制量得公式如公[0096]第二运算器160用于基于所述横向偏差的观测值和参考轨迹规划模块110输出的划模块110输出的当前横向坐标偏移量和扩张状态观测器120输出的横向偏差状态变量的)z1[0100]其中，第三运算器170用于基于所述航向偏差的观测值和所述当前航向角偏移量接收参考轨迹规划模块110输出的当前航向角偏移量和扩张状态观测器120输出的航向偏)z2[0104]其中，第四运算器180用于基于所述系统当前的目标控制量和所述补偿量增益生[0106]本公开实施例提供了一种横向控制系统，横向控制系统包括参考轨迹规划模块、得到的，滤波处理能够有效避免感知定位系统以及扩张状态观测器离散后引入的噪声影[0107]在上述实施例的基础上，图3为本公开实施例提供的一种横向控制方法的流程示[0109]可理解的，S310的具体实现步骤参见上述横向控制系统100中的参考轨迹规划模[0111]可理解的，S320的具体实现步骤参见上述横向控制系统100中的无人驾驶车辆模[0112]S330、基于预先建立的扩张状态观测器观测所述无人驾驶车辆当前的横向偏差、[0114]可理解的，S330的具体实现步骤同上述横向控制系统100中的扩张状态观测器[0124]在上述实施例的基础上，图4为本公开实施例提供的一种横向控制方法的流程示[0131]基于所述预测位姿中的预测横向坐标和所述参考位姿偏移量中的参考横向坐标[0132]基于所述预测位姿中的预测航向角和所述参考位姿偏移量中的参考航向角偏移y在航向的虚拟延长线540与X轴的平行线55参考轨迹510做投影，在参考轨迹510上确定参考点520，参考点520的参考横向坐标记为和参考航向角θr的差即为航向偏差状态变量eθ,也就是参考点520处的切线560与车辆的航向所在的直线540间的夹角作为航向偏差状态变量，参考点520与车辆的后轴中心点530间y[0136]可理解的，在上述S420的基础上，带有复合扰动的运动学误差模型为上述公式向偏差和所述无人驾驶车辆的纵向速度的乘积作为所述待建立的扩张状态观测器的第二参数进行整定的方法，具体的，根据粒子群优化算法得到典型三阶扩张状态观测器[0145]图6为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。本