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    智軌電車自動循跡感知與控制系統(tǒng)

    2020-08-03 07:33:46袁希文馮江華胡云卿張新銳黃瑞鵬
    控制與信息技術(shù) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:智軌循跡電車

    袁希文,馮江華,胡云卿,張新銳,黃瑞鵬,林 軍,袁 浩

    (中車株洲電力機車研究所有限公司,湖南 株洲 412001)

    0 引言

    智軌電車車體寬度為2.65 m,若要其在3.5 m寬的車道內(nèi)正常行駛,特別是在狹窄區(qū)域轉(zhuǎn)彎以及靠站停車,則需考慮占用道路寬度問題,以防止刮擦護欄或其他車輛現(xiàn)象的發(fā)生[1]。如果采用人工駕駛方式,不僅控制精度偏低,而且更容易因誤操作[2](90%以上的交通事故是由于駕駛員疏忽而導(dǎo)致的)而導(dǎo)致車輛偏離車道,繼而引起交通事故。因此,設(shè)計一種自動控制系統(tǒng)來實現(xiàn)列車頭軸精確跟隨車道線行駛(即自動循跡),具有重要的現(xiàn)實意義[3]。智軌電車為3節(jié)編組、6軸全輪轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu),自動循跡技術(shù)僅研究其頭軸的路徑跟蹤控制問題;雖然第二軸至第六軸跟隨頭軸軌跡行駛的控制對智軌電車的正常運行也至關(guān)重要(決定了其跟隨性和穩(wěn)定性),但其功能由多軸液壓轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)實現(xiàn),因此本文不作詳細論述。

    學(xué)者們對自動循跡的理論進行了大量的研究探索[4-6],如基于車輛動力學(xué)模型的線性二次調(diào)節(jié)法(linear quadratic regulator,LQR)和模型預(yù)測控制(model predictive control, MPC)方法,以及基于車輛幾何關(guān)系的Pure Pursuit方法和Stanley方法等。智軌電車是非線性、大延時的復(fù)雜系統(tǒng),因此,在普通車輛基礎(chǔ)上,需要特別考慮循跡過程中的感知延遲和控制延遲處理問題。文獻[7-8]針對視覺延時對車輛轉(zhuǎn)向控制的影響進行了研究,指出通過增大前視距離方法可以補償相位延時。文獻[9]利用頻域和時域方法研究了視覺延時對控制系統(tǒng)性能的影響,并給出一個具有大時滯的視覺系統(tǒng)的設(shè)計實例。文獻[10]在仿真中考慮了從圖像采集到控制執(zhí)行過程中的延時,所給出的延時參數(shù)為8 ms。文獻[11]提出了一種基于視覺傳感器的非均勻時延自動駕駛車輛的分級橫向控制方法。上述文獻雖然關(guān)注了視覺感知延時的影響,但均未考慮執(zhí)行器的延時影響問題。

    本文對智軌電車自動循跡系統(tǒng)進行了研究,介紹了該系統(tǒng)的組成,并闡述了基于深度學(xué)習(xí)的車道線識別與數(shù)字虛擬軌道生成算法;提出了2種考慮執(zhí)行器延時的循跡控制方法,即基于視覺感知的PID控制方法和MPC方法;最后通過仿真和實車試驗對這兩種方法的循跡效果進行了驗證。

    1 自動循跡系統(tǒng)組成

    自動循跡系統(tǒng)是一種通過在列車上增加圖像識別傳感器以提取車道線特征并進行分類、跟蹤,再經(jīng)反饋控制來實時調(diào)節(jié)車輛航向、跟蹤期望路徑的閉環(huán)系統(tǒng)[1]。圖1示出智軌電車自動循跡系統(tǒng)構(gòu)成,其包括感知子系統(tǒng)、控制子系統(tǒng)以及執(zhí)行子系統(tǒng)。本文僅討論感知子系統(tǒng)和控制子系統(tǒng)。

    圖1 智軌電車自動循跡系統(tǒng)構(gòu)成Fig.1 Structure of the automatic tracking system for autonomousrail rapid tram

    1.1 感知子系統(tǒng)

    傳統(tǒng)的循跡導(dǎo)航技術(shù)一般借助于無線通信來獲取GPS全局定位信息,其對通信質(zhì)量和可靠性要求極高;而逐漸成熟的圖像感知技術(shù)不僅無需依賴于無線通信,而且適應(yīng)性強、成本低,更適用于作為城市公共交通解決方案的智軌電車的定位。

    智軌電車的感知子系統(tǒng)采用極簡圖像感知技術(shù),突破了信息分離、標識、特征提取和連續(xù)數(shù)字軌道生成等難題,實現(xiàn)了在路面信息殘缺、車輛隨機振動條件下可穩(wěn)定識別并形成數(shù)字軌道的功能。圖2示出運行路徑實時感知工作原理。

    圖2 運行路徑實時感知原理Fig.2 Real-time perception principle of digital orbits

    1.2 控制子系統(tǒng)

    控制子系統(tǒng)根據(jù)感知子系統(tǒng)實時感知的車輛與虛擬數(shù)字軌道的距離偏差、角度偏差和道路曲率等信息并結(jié)合車輛狀態(tài)參數(shù),在中央控制計算單元進行實時計算,得到方向盤轉(zhuǎn)角指令,然后將指令輸入至轉(zhuǎn)向執(zhí)行子系統(tǒng)以調(diào)整車輛航向,使系統(tǒng)能夠在列車架構(gòu)特殊、初始姿態(tài)隨機的情況下保證頭軸自主、精確地進入和跟蹤數(shù)字軌道。圖3示出自動循跡控制原理。

    圖3 自動循跡控制原理Fig.3 Control principle of automatic tracking system

    2 車道線識別與數(shù)字虛擬軌道生成

    傳統(tǒng)車道線視覺識別算法是基于特征和模型檢測機制,需根據(jù)不同場景調(diào)整檢測算法,因此魯棒性和泛化能力較差,處理的結(jié)果缺乏復(fù)雜多變環(huán)境的語義描述能力[12-14]。基于深度學(xué)習(xí)的車道線識別算法以最具代表性的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)為內(nèi)核,利用卷積與池化操作提取圖像的低層特征,將多種簡單特征組合成更加抽象的復(fù)雜特征,并基于此實現(xiàn)目標功能,因此其在實踐中具有良好的泛化學(xué)習(xí)能力,為復(fù)雜交通場景檢測難題的解決提供了新思路[15]。本文采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)智軌電車專用車道線識別和數(shù)字虛擬軌道生成的功能。

    2.1 基于深度學(xué)習(xí)的車道線語義分割算法

    圖像的語義分割算法旨在復(fù)雜場景下按照圖像隱含的語義進行圖像分割,是計算機視覺的核心任務(wù)之一,本文采用FCN作為語義分割的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)來提取智軌列車前視圖像中的專用車道線。FCN在圖像語義分割任務(wù)中使用卷積-反卷積操作來實現(xiàn)端到端的圖像像素分類預(yù)測(圖4)。其首先對圖像進行卷積處理,提取圖像的高維度特征圖;然后使用反卷積操作,在高維特征圖的基礎(chǔ)上重建出與原圖像分辨率一致的語義分割圖像。

    圖4 FCN的編碼-解碼結(jié)構(gòu)Fig.4 Encoding-decoding architecture of FCN

    圖像卷積操作的對象是前一層特征圖中對應(yīng)區(qū)域。前一層產(chǎn)生的特征圖通過卷積核的卷積之后產(chǎn)生一個或多個特征圖(圖5),卷積流程符合式(1)要求。

    圖5 神經(jīng)元卷積流程Fig.5 Schematic diagram of convolution

    相比于傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),F(xiàn)CN主要進行了全連接層卷積化、上采樣、卷積與跳級結(jié)構(gòu)等方面的優(yōu)化;利用反卷積和跳躍支路,算法可以實現(xiàn)多尺度融合,并將特征圖調(diào)整到指定大小。FCN損失函數(shù)是網(wǎng)絡(luò)最后一層每個像素的分類損失函數(shù)之和,像素分類損失函數(shù)采用交叉熵,具體如式(2)所示。

    式中:yi——標注真值;——預(yù)測值。

    根據(jù)融合特征圖的數(shù)量,F(xiàn)CN可派生出FCN-32s,FCN-16s及FCN-8s等多種不同預(yù)測精度的結(jié)構(gòu)。FCN主干結(jié)構(gòu)中的5個卷積層生成5種尺度的特征圖,特征圖從第一級到第五級尺度依次減小,而特征抽象程度依次增加。不同尺度的特征圖融合時,依次從第五級向前添加,如圖6所示。FCN-32s結(jié)構(gòu)僅對pool5池化層輸出的特征圖進行操作,將尺寸為原圖像1/32大小的特征圖進行32倍反卷積輸出,得到較為粗糙的預(yù)測結(jié)果。FCN-16s結(jié)構(gòu)綜合利用了pool4池化層和pool5池化層輸出的特征圖,先將第五級特征圖進行2倍反卷積生成的特征圖與第四級特征圖疊加后,再進行16倍反卷積輸出;相比FCN-32s輸出,精度提高了一倍。FCN-8s進一步結(jié)合pool3池化層、pool4池化層和pool5池化層輸出的特征圖進行特征圖疊加,再經(jīng)8倍反卷積輸出,精度比FCN-16s的提升了一倍。

    圖6 FCN跳躍結(jié)構(gòu)Fig.6 Skipping Net of FCN

    本文采用精度最高的FCN-8s結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)專用車道線的精準分割。FCN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要采集涵蓋多種天氣光線條件下的智軌電車前視圖像數(shù)據(jù),以保證算法的泛化性能。智軌電車前視圖像經(jīng)過篩選與整理,去除了不符合條件的圖像數(shù)據(jù),對剩余的圖像數(shù)據(jù)進行手工標定,制作成虛擬軌道識別訓(xùn)練集。使用訓(xùn)練集對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,得到用于識別車道線的FCN網(wǎng)絡(luò)模型。在推理階段,將FCN網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化成TensorRT模型,進行FP16精度量化,以實現(xiàn)基于車載平臺的實時推斷部署。

    2.2 數(shù)字虛擬軌道生成算法

    車道線分割圖像進行俯視變換后,受噪點和分割誤差的影響,分割出的車道線不能準確地表征真實車道線的實際位置。為此,本文提取出車道線分割圖像俯視圖中的車道線坐標點,基于最小二乘法對車道線點集進行3次曲線擬合,然后再基于得到的3次曲線數(shù)字虛擬軌道方程來計算路徑偏差。

    圖7描述了列車與專用車道線中心線的幾何關(guān)系和攝像頭視野圖像平面。通過圖像處理、特征提取及曲線擬合等方法,可得到基于車輛局部坐標系xoy的數(shù)字虛擬軌道,其計算方程為

    式中:x——車輛縱向位置,向前為正;y——車輛橫向位置,向左為正;A0~A3——曲線擬合系數(shù),它們具有完備的物理意義,其中A0表示當前車輛第一軸中心與數(shù)字虛擬軌道的距離偏差,A1表示當前車輛航向與數(shù)字虛擬軌道切線方向的偏差斜率,A2表示曲率,A3表示曲率的變化率。

    圖7示出車-路幾何關(guān)系和視野圖像平面示意。其中,ld為車輛前視預(yù)瞄距離;φh(t)為車輛初始航向與虛擬軌道中心線切線方向的夾角,本研究中假設(shè)φh(t)為較小值;l為預(yù)瞄距離;y(l)為列車在l處的距離偏差,其包含yv(l)和yc(l)兩部分,前者由前輪轉(zhuǎn)角和車輛距車道線的側(cè)向距離偏差引起,后者由道路曲率變化引起,見式(4)。

    3 帶延時的循跡控制方法

    頭軸方向盤輸入與車軸輸出之間一般存在200 ~500 ms的延時。在高速情況下,如果不考慮延時的影響,可能會導(dǎo)致車輛存在較大的橫向偏差,甚至蛇形擺動或失去控制。由于減小或消除車輛機械硬件方面的延時普遍存在困難,因此本文采用考慮時間延時、動態(tài)預(yù)測的PID控制方法,通過預(yù)測車輛在延時后的位置和航向,使得循跡控制既能保證列車??空镜木珳市?,又可保證高速行駛時的穩(wěn)定性。圖8示出系統(tǒng)控制原理。

    一般而言,PID控制用于計算相對于當前狀態(tài)的誤差,但控制指令在車輛未來的狀態(tài)執(zhí)行;如果根據(jù)未來的誤差計算當前控制指令,就必須引入車輛模型。因此,文中也介紹了一種顯式地考慮時延的MPC控制方法,即利用車輛模型從當前狀態(tài)預(yù)測延時后的車輛狀態(tài)并以此作為MPC新的當前狀態(tài)。

    3.1 車輛運動學(xué)模型

    智軌電車采用簡化的自行車運動學(xué)模型作為其運動學(xué)模型,且不考慮輪胎因受力而引起的側(cè)偏[16],見圖9。其中,lF和lR分別為車輛重心至前軸、后軸的距離;V為車速;β為車輛質(zhì)心側(cè)偏角;ψ為車輛航向角;R為質(zhì)心處轉(zhuǎn)彎半徑;δF為前輪轉(zhuǎn)向角;δR為后輪轉(zhuǎn)向角,其作為輸入?yún)?shù),由多軸液壓轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)計算得出。

    圖9 車輛運動學(xué)模型Fig.9 Vehicle kinematics model

    如圖9所示,在固定坐標系XO’Y下,根據(jù)正弦定理,由ΔOCA得

    再結(jié)合航向角公式:

    3.2 延時預(yù)測模型

    執(zhí)行器的動態(tài)特性是導(dǎo)致延時的一個重要因素。例如,從給方向盤發(fā)送期望指令到車輪產(chǎn)生實際轉(zhuǎn)向角之間的時間間隔,其可較易被建模并被納入到車輛模型中。圖10示出延時預(yù)測模型,其假定車輛在延時時間內(nèi)恒速移動且車輪角度不變,M(0, 0)為車輛當前位置,N(xn,yn)為其延時T時間后的預(yù)測位置。

    圖10 延時預(yù)測模型Fig.10 Time delay prediction model

    經(jīng)過延時T時間后,車輛運動的位移為

    式中:RF——前軸中心轉(zhuǎn)彎半徑,且。

    根據(jù)圖10中ΔMO′N的幾何關(guān)系:

    由此獲得相對于點M的點N的坐標為N(xn,yn)(即相對于車輛當前位置延時T時間后的坐標):

    在車輛局部坐標系xMy下,M(0, 0)點車道線方程系數(shù)分別為A0,A1,A2和A3;延時T時間后,N(xn,yn)點相應(yīng)的車道線方程系數(shù)變?yōu)锳0′,A1′,A2和A3。

    一般情況下,執(zhí)行系統(tǒng)延時時間對高速行駛車輛影響較大,對低速行駛車輛的影響較小,且車輛高速行駛往往是在直線或大半徑轉(zhuǎn)彎的路徑上。因此,假設(shè)在延時時間T內(nèi),僅僅橫向偏差和斜率發(fā)生變化,而曲率和曲率變化率的變化量均為0。根據(jù)圖10所示,結(jié)合式(8),得到延時T時間后A1′的計算公式:

    3.3 預(yù)瞄PID控制算法

    駕駛員駕駛智軌電車時,通常目視前方一定距離的某個位置(即預(yù)瞄位置)實時調(diào)整方向盤操縱車輛?!邦A(yù)瞄”即模擬這種駕駛行為,通過圖像識別方法獲取前方某一距離處與軌道中心線的距離偏差、航向角偏差等信息,從而進行頭軸期望轉(zhuǎn)向角的計算。

    根據(jù)延時T時間后預(yù)測位置的車道線方程系數(shù)A0′,A1′,A2和A3,得到預(yù)瞄距離l處的距離偏差ecte(k)和角度偏差eha(k):

    預(yù)瞄距離可以自適應(yīng)速度的變化,其取值與速度相關(guān),本文以車輛第一軸中心為原點,沿著車輛軸線方向的直線距離為預(yù)瞄距離(圖7)。如果跟蹤路徑曲率較大,預(yù)瞄距離可采用弧長距離ld計算。

    對距離偏差和角度偏差分別進行PID反饋控制,得到

    式中:ucte(k)為預(yù)瞄點處距離偏差PID控制的控制量;uha(k)為預(yù)瞄點處角度偏差PID控制的控制量;KP,cte,KI,cte和KD,cte分別為距離偏差PID控制的比例、積分和微分系數(shù);KP,ha,KI,ha和KD,ha分別為角度偏差PID控制的比例、積分和微分系數(shù)。

    最終得到前輪轉(zhuǎn)向角的控制量為

    3.4 MPC控制

    首先采用式(8)所示的車輛運動學(xué)模型作為預(yù)測模型??刂葡到y(tǒng)的輸入變量和狀態(tài)變量分別用u(δF)和χ(X,Y,ψ)表示,且其通用形式可表達為

    對于參考軌跡,使用下標“r”表示參考量,將其形式轉(zhuǎn)換為

    將式(19) 在參考軌跡點采用泰勒級數(shù)進行展開,并用式(20)減去展開的式(19),可以得到車輛線性誤差模型;再通過離散化,得到

    延時預(yù)測處理:在每個時間步長t的基礎(chǔ)上,通過延遲預(yù)測,得到新的t時刻的狀態(tài):

    以上控制器狀態(tài)變量是基于世界參考系,但是視覺循跡控制必須基于車身與車道線的相對位置偏差,因此需要將參考路徑世界坐標點轉(zhuǎn)換到以車輛為中心的參考系中。

    為了確保智軌電車快速平穩(wěn)地跟隨虛擬軌道,在目標函數(shù)中考慮了狀態(tài)偏差和控制增量的優(yōu)化目標函數(shù),具體如下:

    其中:Q和G為權(quán)重矩陣;Np為預(yù)測時間域;Nc為控制時間域;為轉(zhuǎn)換后的ctet和eψt狀態(tài)變量;為控制變量的約束,反映了跟隨目標軌跡的能力,=0。

    經(jīng)過一系列轉(zhuǎn)換后,可以獲得系統(tǒng)預(yù)測輸出的表達式:

    將式(24)代入式(23),轉(zhuǎn)化目標函數(shù)為最優(yōu)問題的標準二次型,并結(jié)合約束條件,求解二次規(guī)劃問題[17]。

    在解決每個控制周期后,可以獲得有關(guān)時域的一系列控制輸入增量:

    在車輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)上執(zhí)行以上控制序列中的第一個元素,見式(26);在隨后的控制循環(huán)中重復(fù)該過程。

    4 仿真分析與實車驗證

    4.1 仿真分析

    在Trucksim軟件中建立智軌電車動力學(xué)模型,在Matlab/Simulink中建立控制模型,通過聯(lián)合仿真(圖11),驗證本文所提控制方法的有效性。仿真時,車速被設(shè)置為15 km/h。表1示出智軌電車動力學(xué)模型中基本尺寸參數(shù)。

    圖11 Trucksim與Matlab/Siumlink聯(lián)合仿真模型Fig.11 Joint simulation model with Trucksim and Matlab/Siumlink

    表1 基本尺寸參數(shù)Tab.1 Basic dimension parameters

    利用正弦曲線仿真工況來驗證PID控制方法的有效性(圖12),可以看出,所設(shè)計的控制器可以較好地跟蹤虛擬軌道。

    圖12 自動循跡PID控制仿真效果Fig.12 Simulation results of automatic tracking PID control

    利用圓周曲線仿真工況來驗證3 m/s和5 m/s 車速下MPC控制方法的有效性(圖13)??梢钥闯?,所設(shè)計的控制器可以穩(wěn)定地追蹤到虛擬軌道。

    圖13 自動循跡MPC控制仿真效果Fig.13 Simulation results of automatic tracking MPC control

    4.2 實車驗證

    對自動循跡PID控制策略進行低速進站和高速行駛穩(wěn)定性實車驗證試驗。

    4.2.1 車道線識別測試

    首先通過實車靜態(tài)測量車道線識別誤差,結(jié)果顯示其識別精度在±5 cm內(nèi);然后分別實車動態(tài)測試白天和夜間的車道線識別效果,如圖14所示??梢钥闯觯R別的結(jié)果與真實車道線吻合得較好,且追蹤穩(wěn)定。

    圖14 車道線識別效果Fig.14 Testing results of lane line identi fi cation

    4.2.2 精準停站測試

    精準停站測試時,在進站前50 m處車輛被降速至15 km/h并保持;待進入站區(qū)后,繼續(xù)減速,到停止線時,車速降為0。精準停站測試結(jié)果(圖15和圖16)顯示,頭車與站臺間隙保持在10 cm左右,較好地滿足了乘客上下車的舒適性需求;但由于列車車身較長且進站時車身鉸接處存在微小的角度,使得前后間隙并不完全一致。

    圖16 精準停站離站臺間隙測量數(shù)據(jù)Fig.16 Measurement data of clearance between precise docking and off-site

    4.2.3 高速循跡測試

    高速循跡測試時分別采用考慮延時和未考慮延時的控制方法,將列車由靜止狀態(tài)直線提速到50 km/h并保持一定時間,然后減速停車。圖17示出這兩種控制方法下自動循跡時列車橫向偏差的對比??梢钥闯?,在同等車速條件下,采用考慮延時的控制方法時,列車橫向偏差較小且保持穩(wěn)定;而采用未考慮延時的控制方法時,列車會蛇形擺動。

    圖17 兩種控制方法自動循跡時列車橫向偏差對比Fig.17 Two automatic steering control methods comparison in lateral deviation

    5 結(jié)語

    本文詳細介紹了智軌電車自動循跡感知子系統(tǒng)和控制子系統(tǒng),提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的專用車道線識別與數(shù)字虛擬軌道生成方法,通過實車動態(tài)測試白天和夜間的識別效果,結(jié)果顯示與真實車道線吻合得較好。此外,文中還分別提出了考慮智軌電車非線性、大延時特點的PID控制和MPC控制方法,仿真結(jié)果證實其跟蹤數(shù)字軌道效果較好。最后,對所提出的PID控制方法進行了實車驗證,結(jié)果表明:在同樣車速條件下,本文所提出的方法使得列車在精準停站時,頭車離站臺間隙控制在10 cm內(nèi),高速循跡時橫向偏差保持在±15 cm內(nèi),控制效果較好。

    下一步將對MPC控制方法進行實車驗證,測試其低速和高速的控制效果。未來還將進一步深入研究虛擬道岔、自動循跡停車入庫等技術(shù)。

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