详情

原文传递一种无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法及系统

专利名称：	一种无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法及系统
摘要：	本发明公开了一种无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法及系统。该控制系统包括可拓熵权联合控制器、基于增量式PID的转向控制系统以及基于自适应模糊神经网络的制动控制系统。该控制方法包括理想轨迹的规划和理想参数的获取、可拓熵权联合控制器的控制方法、基于增量式PID的转向控制系统的控制方法以及基于自适应模糊神经网络的制动控制系统的控制方法。本发明针对无人驾驶方程式赛车的转向与制动协调控制系统，通过可拓熵权联合控制器对转向与制动进行联合控制，大大降低转向系统和制动系统之间由于存在耦合关系造成的干扰，减少赛车因速度过快或转向实时性不足带来的偏离赛道的风险，提高赛车的整体性能，降低控制成本。
专利类型：	发明专利
申请人：	合肥工业大学
发明人：	汪洪波;胡承磊;高含;蔡云庆
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T10:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T15:00:00+0805
申请号：	CN202010024663.2
公开号：	CN111152776A
代理机构：	合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	方荣肖
分类号：	B60W10/20;B60W10/18;B60W40/06;B60W40/10;B60W50/00;B60T7/12;B60T13/74;B62D6/00;B62D137/00;B;B60;B62;B60W;B60T;B62D;B60W10;B60W40;B60W50;B60T7;B60T13;B62D6;B62D137;B60W10/20;B60W10/18;B60W40/06;B60W40/10;B60W50/00;B60T7/12;B60T13/74;B62D6/00;B62D137/00
申请人地址：	230009 安徽省合肥市屯溪路193号
主权项：	1.一种无人驾驶方程式赛车转向制动协调控制方法，其特征在于，所述无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法步骤如下：通过环境感知系统感知周边赛道并规划出所述赛车理想行驶轨迹，并基于轨迹跟踪算法根据所述赛车前轮转角δf及所述赛车纵向速度u计算出理想前轮转角和理想的纵向速度u；可拓熵权联合控制器控制方法：选取所述前轮转角δf及所述纵向速度u作为特征量，确定每个特征量在所述赛车行驶时的节域P、特征量的稳定域J、可拓域E，并定义D(δf,u)为某一时刻所述赛车的特征状态，所述前轮转角δf表征赛车的转向控制特性，所述纵向速度u表征赛车的制动控制特性；其中节域P为特征量的稳定域J为可拓域E为其中，δf1为所述赛车的最大前轮转角，δf2为保证所述赛车正常行驶的最大前轮转角，u1为所述赛车的最大纵向速度，u2为保证所述赛车正常行驶的最大纵向速度；根据特征量计算实时信息熵，并通过所述信息熵计算出各所述特征量的权值W(δf,u)；依据所述特稳定域计算出所述特征量与所述稳定域之间的关联度K(D)确定所述转向控制器和所述制动控制器的输出值；当K(D)≥0时，所述赛车特征状态处于稳定域内，所述纵向速度较小，无需采用制动动作即可顺利过弯，转角控制输出为当-1≤K(D)≤0时，所述赛车特征状态处于可拓域内，所述纵向速度较大，通过转向控制和制动控制的联合控制，考虑所述特征量的权值W(δf,u)，转角控制输出为制动控制输出为Y(u)＝-W(u)K(D)u；当K(D)＜-1时，所述纵向速度过快，大幅度降低车速后再基于上层指令进行转向操作，制动控制输出为Y(u)＝-W(u)K(D)u*。 2.如权利要求1所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法还包括：基于增量式PID的转向控制系统的控制方法：获取实际方向盘转角，计算出所述转向系统的转向驱动器转动到使实际方向盘转角和理想方向盘转角相一致时所需的PWM脉冲个数，设定2°为理想方向盘转角和实际方向盘转角之间的阈值，当理想方向盘转角和实际方向盘转角之差超过±2°时才进行增量式PID控制；其中，理想方向盘转角根据所述理想前轮转角和所述转向系统的传动比计算得出。 3.如权利要求1所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法还包括：基于自适应模糊神经网络的制动控制系统的控制方法：将输入信号的模糊化：其中输入信号为赛车纵向速度误差eu和加速度误差ea，网络节点数为2；对每个节点运用钟形函数计算其隶属度为：式中，x为节点i(i＝1，2)的输入，j＝1，2；{ai，bi，ci}是前件参数集，前件参数的改变将影响隶属度函数的具体形状；定义： eu＝Y(u)-u 计算每个节点的激励强度：将两个输入信号相乘，其乘积的输出为： Gi为第i个节点的输出，每个节点的输出代表一条规则的激励强度；计算节点的归一化激励强度：其表达式为：计算每个节点输出：式中，fi＝piea+qieu+ri，{pi，qi，ri}为该节点的参数集，其中的参数称为后件参数；计算所有输入信号的和，获得制动油压： 4.如权利要求1所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述赛车的特征状态还包括标准化处理过程：对特征量进行标准化处理，得到标准化之后的特征量D(δ′f,u′)，标准化公式为： D(δ′f,u′)＝(D(δf,u)-Dmin(δf,u))/(Dmax(δf,u)-Dmin(δf,u)) 其中：Dmin(δf,u)和Dmax(δf,u)由所述节域P得到。 5.如权利要求4所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述特征量的权值W(δf,u)的具体计算方法为：计算特征量和稳定域之间的可拓距L(δf,u)：计算实时信息熵：其中，n为正整数；根据实时信息熵计算各特征量的权值W(δf,u)：其中，k表示第k个特征量。 6.如权利要求2所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述实际方向盘转角的获取方法为：采用PWM占空比信号控制所述赛车的转向驱动器的转速，转向驱动器转动带动所述赛车的转向柱和前轮转动，通过位于所述转向柱上的方向盘转角传感器实时读取方向盘转角。 7.如权利要求2所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述PWM脉冲个数的具体计算方法为： CI＝Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2)) 其中，e(k)＝Y(δ)-δf为本次误差值； e(k)-e(k-1)为本次误差与上次误差的差值； e(k-1)-e(k-2)为上次误差与上上次误差的差值。对于某一时刻的PWM脉冲个数计算，有其中：取Kp＝1,Ki＝0,Kd＝0.01。 8.如权利要求6所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述转向驱动器为36V电源供电的时代超群伺服电机，其额定扭矩为1.27N·m，搭配减速比为1:24的减速器。 9.如权利要求3所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法，其特征在于：所述前件参数和后件参数采用反向传播方法与最小二乘法相结合的混合学习算法进行调节。 10.一种无人驾驶方程式赛车转向制动协调控制系统，其特征在于：包括可拓熵权联合控制器、基于增量式PID的转向控制系统以及基于自适应模糊神经网络的制动控制系统，所述可拓熵权联合控制器、基于增量式PID的转向控制系统以及基于自适应模糊神经网络的制动控制系统通过权利要求1-9中任一项权利要求所述的无人驾驶方程式赛车转向与制动协调控制方法进行控制。
所属类别：	发明专利