李小潤 鐘日敏 黃祖朋 趙小羽 沈陽
摘 要:針對純電動車自動駕駛功能,設計一種利用PID算法對車輛的驅(qū)動扭矩進行控制的系統(tǒng),使得車輛的實際速度與駕駛員的期望速度一致,實現(xiàn)車輛自動駕駛的功能。通過實車驗證和調(diào)試,該控制系統(tǒng)具有良好的響應精度。相較于傳統(tǒng)汽車通過控制噴油量的多少來控制車速,具有更好的魯棒性和實時性。
關鍵詞:純電動車 自動駕駛 PID控制
1 引言
在節(jié)能減排的法規(guī)日益嚴格及智能駕駛不斷興起的背景下,全球汽車行業(yè)關于純電動車的關注和投入火速增加。美國學者麥肯錫預測,到2025年無人駕駛汽車可以產(chǎn)生2000億~1.9萬億美元的產(chǎn)值;市場研究公司IHS預測, 2035年4級完全無人駕駛車每年銷量可達480萬輛。對任何一個行業(yè)而言,這都具有足夠的市場誘惑。[1]當前各主機廠都投入了大量的人才及資源進行開發(fā)。
無人駕駛,是指通過給車輛裝備智能軟件和多種感應設備,包括車載傳感器、雷達、GPS以及攝像頭等,實現(xiàn)車輛的自主安全駕駛,安全高效地到達目的地并達到完全消除交通事故的目標。[2]無人駕駛的一大核心功能是實現(xiàn)汽車自動駕駛功能,能實現(xiàn)脫離油門踏板,以駕駛員通過上位機發(fā)出的任何期望速度行駛。并使得駕駛員能脫離轉向系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、換擋裝置和油門踏板等,自動實現(xiàn)車輛的起步、換擋、加減速、停車等功能。如圖1。
鑒于傳統(tǒng)車在實現(xiàn)自動駕駛的PID模塊中,通過控制噴油量來調(diào)節(jié)車速,固然有一定的可靠性。然而出現(xiàn)不同工況或路況時,相同的噴油量輸出的扭矩也必然不一樣。會使得控制器缺乏精準的魯棒性和實時性。文章對于純電動車,設計一種自動駕駛控制系統(tǒng),直接輸出對電機的扭矩請求值驅(qū)動車輛,具有更好的響應精度。
2 自動駕駛功能結構模塊設計
自動駕駛功能控制系統(tǒng)的硬件模塊主要包括:1、整車控制器(Vehicle Control Unit,簡稱VCU);2、電機控制器(Motor Control Unit,簡稱MCU);3、驅(qū)動控制器(Drive Control Unit,簡稱DCU);4、車速傳感器;5、驅(qū)動電機。
由車速傳感器采集當前的車速信號,DCU通過道路的實時工況,對整車提出相應的期望車速信號,兩者通過整車的CAN(Controller Area Network)總線傳輸給VCU。VCU采集二者信號后,通過內(nèi)部的PID算法,轉化為對MCU相應的扭矩輸出請求。MCU控制電機輸出期望的扭矩值,使得車輛能實時地以DCU發(fā)出的期望車速行駛,達到自動駕駛的目的??刂颇K如圖2所示。
3 PID控制模塊設計
3.1 PID簡介
在工程實際中,應用最為廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制,簡稱PID控制,又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有近70年歷史,它以其結構簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術之一。當被控對象的結構和參數(shù)不能完全掌握,或得不到精確的數(shù)學模型時,控制理論的其它技術難以采用時,系統(tǒng)控制器的結構和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗和現(xiàn)場調(diào)試來確定,這時應用PID控制技術最為方便。[3]
其控制框圖如圖3所示
其中,控制偏差e(t)=r(t)-y(t),比例、積分和微分的線性組合式為:
式中Kc為比例系數(shù),T1為積分時間常數(shù),Td為微分時間常數(shù)。理想PID控制器的傳遞函數(shù)為:
其中,
U(t):為輸出信號;
e(t):為偏差信號;
Kp:為PID參數(shù)的比例系數(shù);
Ti:為PID參數(shù)的時間積分常數(shù);
TD:為PID參數(shù)的微分時間常數(shù)。
PID控制主要包括三大模塊:
(1)比例P控制
比例控制是最早較為容易且普遍的工具,針對被控對象的輸出與輸入之間的差值為正比關系。即當偏差e(t)出現(xiàn)的時候,比例調(diào)節(jié)器通過運算控制,減小偏差的產(chǎn)生,使得系統(tǒng)穩(wěn)定運行。比例控制在線性對象里占著絕大部分的比例。其中關鍵因素是比例系數(shù)Kp,一般而言,當Kp較大時,誤差會更快地減小,但是此時會引起系統(tǒng)的振蕩。當Kp較小時,則造成穩(wěn)定調(diào)節(jié)需要很長的時間的情況。
(2)積分I控制
我們知道,比例控制難以避免穩(wěn)態(tài)誤差,這時,引進了積分算法。積分的作用是對累積的偏差調(diào)整,通過內(nèi)部運算控制使得偏差慢慢趨近于零。當系統(tǒng)運行時,積分項隨之變大,這時,即使誤差比較小,積分項也會慢慢變大,依此使輸出也慢慢變大,穩(wěn)態(tài)誤差慢慢減小,直至為零。
(3)微分D控制
微分控制的功能是敏感地感知誤差變化的趨向,在偏差值要變得較大的時候,提前加入具有修正作用的調(diào)整信號,使得響應速度加快,減少調(diào)節(jié)的時間。因為系統(tǒng)中存在較大的滯后元件,使得變化滯后于誤差的變化。所以此時若想提高控制精度,必須使用微分控制項以及早預防誤差的出現(xiàn)。
3.2 自動駕駛控制策略
VCU采集當前車速V'(t),和駕駛員通過DCU控制器發(fā)出的期望速度V(t),內(nèi)部通過PID算法的控制,輸出對MCU的扭矩需求Tq。MCU通過需求的扭矩輸出,電機驅(qū)動車輛以期望的速度行走。其控制框圖如圖4所示。
經(jīng)實車測試后,可得出控制系統(tǒng)對DCU期望車速的響應圖,如圖5
由圖3可知,在城市路況低速調(diào)試中,實際車速達到期望車速的初始時段,誤差超調(diào)量為±1.5km/h。達到穩(wěn)態(tài)值后,實際車速與期望車速基本一致,穩(wěn)態(tài)誤差小于0.5km/h。因此,實際車速與駕駛員下發(fā)的期望車速有良好的跟隨性,且加速性良好。
4 總結
以自動駕駛為主要功能的無人駕駛,在智能和環(huán)保的潮流下,如雨后春筍般涌現(xiàn)。與高速環(huán)境研究相比,城市環(huán)境下的無人駕駛由于速度較慢,因此更安全可靠,應用前景更好。短期內(nèi) ,可作為城市大容量公共交通 (如地鐵等 )的一種補充,解決城市區(qū)域交通問題。在此背景下,提出在純電動車中,以PID算法控制,由車速參數(shù)直接轉化為對電機的扭矩控制,具有良好的魯棒性和實時性。實車驗證中表現(xiàn)出良好的響應精度,在無人駕駛市場領域具有很好的推廣性。
基金項目:廣西創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展專項資金資助項目(桂科AA18242039);柳州市科學研究與技術開發(fā)計劃資助項目(2019AD10202)
參考文獻:
[1]楊帆. 汽車的發(fā)展現(xiàn)狀和展望[J]. 《上海汽車》,2014(3):35-40.
[2]孫健,全興.無人駕駛汽車發(fā)展現(xiàn)狀及建議[J].《科技視界》,2017(6).
[3]何芝強.PID控制器參數(shù)整定方法及其應用研究[D].杭州:浙江大學.