無人駕駛智能汽車路徑跟蹤算法與控制系統(tǒng)的研究

孫小亮

（河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 鄭州 450046）

0 引言

在智能汽車駕駛的跟蹤與控制研究中，需要從汽車智能系統(tǒng)的路徑跟蹤、轉(zhuǎn)向控制、速度控制等方面著手，進(jìn)行高精確度汽車行駛規(guī)范的設(shè)計(jì)。本文基于智能汽車的傳感器、信息接收、底層控制等，進(jìn)行汽車自動駕駛、速度控制、路徑規(guī)劃、緊急制動的模塊分析，從而給出智能汽車在行駛過程中的多種參數(shù)控制模型，以保證車輛運(yùn)行的平穩(wěn)性與安全性。

1 發(fā)展現(xiàn)狀

20世紀(jì)80年代，我國啟動關(guān)于智能汽車的研究項(xiàng)目，各個(gè)重點(diǎn)高校也針對無人駕駛汽車的自動駕駛、轉(zhuǎn)向控制、路況信息感知等，制作出能夠自動化控制的汽車。國防科技大學(xué)的智能汽車研究人員，主要通過對普通汽車進(jìn)行改造，進(jìn)行智能車輛的行駛路線控制、速度控制。我國國防科技大學(xué)設(shè)計(jì)的無人駕駛汽車，是具有三個(gè)輪子的后驅(qū)動車，而前輪主要控制車輛的轉(zhuǎn)向。通過以上分析得出，智能汽車包含一系列的傳感器裝置、決策控制模塊等。這一國產(chǎn)三輪車也包含傳感器測距、自動駕駛、路線導(dǎo)航與轉(zhuǎn)向控制等模塊，各模塊之間的協(xié)同配合，能夠?qū)崿F(xiàn)對周圍環(huán)境、道路的感知操作。而在2003、2011年，國防科技大學(xué)與一汽公司進(jìn)行聯(lián)合，研制出紅旗智能駕駛汽車，該無人駕駛智能汽車主要通過攝像頭、四線雷達(dá)等，進(jìn)行道路環(huán)境信息的感知，攝像頭能夠采集到車輛的行駛車道、周圍環(huán)境信息，幫助車輛完成轉(zhuǎn)向角度的控制。然后可以運(yùn)用GPS 導(dǎo)航功能來獲取汽車的位置信息，并對行車路線進(jìn)行規(guī)劃，智能汽車的最高時(shí)速在140 km/h 左右。而且在行車過程中，車輛里程測量設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)對智能車行駛車速、里程等的測算與控制。

2 無人駕駛智能汽車的結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 智能汽車車體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在智能汽車車體的設(shè)計(jì)過程中，主要包括汽車動力系統(tǒng)、信息感知系統(tǒng)、無線通信系統(tǒng)與控制系統(tǒng)等部分內(nèi)容。其中在動力系統(tǒng)方面，智能汽車與傳統(tǒng)汽車不存在較大差異，電動汽車通常由多個(gè)串聯(lián)的鉛酸蓄電池（標(biāo)壓12 V、總壓240 V），來提供智能汽車行駛的基本動力。然后智能汽車車體中還裝有激光雷達(dá)、GPS 定位系統(tǒng)、攝像頭、里程計(jì)，以及為各種傳感設(shè)備、智能控制設(shè)備提供網(wǎng)絡(luò)的通信系統(tǒng)。本文主要對以上智能汽車的結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹。

2.1.1 激光雷達(dá)

激光雷達(dá)是智能汽車中最重要的傳感器之一，其主要負(fù)責(zé)車身、道路之間的障礙識別，屬于周邊環(huán)境監(jiān)測設(shè)備。我國現(xiàn)階段智能汽車的障礙監(jiān)測，通常將單線、四線激光雷達(dá)進(jìn)行結(jié)合來使用。智能汽車行駛過程中，激光雷達(dá)主動發(fā)射用于距離測量的激光，激光碰到障礙物時(shí)，會返回到雷達(dá)檢測的設(shè)備，從而計(jì)算出智能汽車、障礙物之間的距離。激光雷達(dá)對于道路信息的采集，受到外部不穩(wěn)定因素的干擾較小，在距離測量中的精確度較高。特別是對那些道路標(biāo)志模糊、路面凹凸不平的地區(qū)，激光雷達(dá)的環(huán)境信息感知效果更好。

2.1.2 GPS 智能定位

GPS 全球定位系統(tǒng)作為最智能的導(dǎo)航系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用到普通汽車、智能汽車的導(dǎo)航與定位中。本文所研究的智能汽車，主要使用NovAtel 公司的慣性導(dǎo)航技術(shù)、垂直陀螺儀等，進(jìn)行實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)信息的采樣和接收，一方面確定汽車當(dāng)下所處的位置，另一方面幫助控制系統(tǒng)完成下一步的駕駛決策。慣性導(dǎo)航技術(shù)利用牛頓第二定律，測量汽車行駛過程中的慣性加速度，并進(jìn)行慣性加速度的積分運(yùn)算，以求得汽車行駛的轉(zhuǎn)向角度、側(cè)傾角度。

2.1.3 前后行車攝像頭

攝像頭也是智能汽車的路況傳感器之一，其能夠完成周圍道路、障礙物等的檢測。智能汽車包括前攝像頭、后攝像頭等組成部分，在捕獲到車道中的障礙信息后，會將數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)的上位機(jī)，由上位機(jī)下發(fā)后續(xù)的操控命令?，F(xiàn)階段使用的攝像頭一般為鏡王攝像頭，其分辨率通常為1280×720、640×480，能滿足智能汽車的日常需求。

2.1.4 網(wǎng)絡(luò)串口通信系統(tǒng)

在智能汽車的網(wǎng)絡(luò)通信中，通常使用德國BOSCH 公司開發(fā)的CAN 總線協(xié)議，作為國際智能汽車通信傳輸?shù)闹饕獏f(xié)議。CAN 是用于汽車控制系統(tǒng)的局域網(wǎng)絡(luò)，其能夠?qū)⑺鸭c處理后的雷達(dá)數(shù)據(jù)、導(dǎo)航數(shù)據(jù)、攝像數(shù)據(jù)等進(jìn)行整合，并通過局域網(wǎng)來完成汽車數(shù)據(jù)信息的大范圍、快速傳播。當(dāng)前智能汽車主要借助于計(jì)算機(jī)上的RS232 串口，進(jìn)行各種字節(jié)數(shù)據(jù)的通信傳輸，CAN 控制器局域網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸過程中，具有準(zhǔn)確度高、速度快、資源占用少等優(yōu)勢。

2.2 無人駕駛智能汽車的關(guān)鍵技術(shù)分析

2.2.1 行車環(huán)境感知技術(shù)

無人駕駛智能汽車的傳感器設(shè)備，構(gòu)成具有環(huán)境感知功能的綜合系統(tǒng)。在這一系統(tǒng)中，包括激光雷達(dá)、GPS 智能定位、攝像頭、里程計(jì)等軟硬件。行車環(huán)境感知技術(shù)作為外部信息采集、汽車狀態(tài)調(diào)整的技術(shù)，其能夠完成道路車況、道路標(biāo)準(zhǔn)線、周圍障礙等的測量。同時(shí)智能汽車的環(huán)境感知系統(tǒng)，還可以對車輛自身狀況信息進(jìn)行檢測與分析，包括行駛里程、汽車位置、車輪偏轉(zhuǎn)角度、行駛速度等。通過慣性導(dǎo)航、信息傳感器等設(shè)備的信息獲取，可以得到較為可靠的行車數(shù)據(jù)，以保證復(fù)雜路況下的行車安全。

2.2.2 路線規(guī)劃與決策技術(shù)

智能汽車的路線規(guī)劃與決策層，主要分為路徑規(guī)劃、信息決策兩方面內(nèi)容。通過以上環(huán)境感知技術(shù)所獲得的數(shù)據(jù)信息，智能規(guī)劃系統(tǒng)可以對外部環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛行駛數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，在經(jīng)過數(shù)據(jù)信息評估與運(yùn)算后，其能夠設(shè)計(jì)出最適合當(dāng)下路況的行駛路徑。對于智能車輛運(yùn)行過程中的路徑規(guī)劃，通常包含局部路徑規(guī)劃、全局路徑規(guī)劃兩方面內(nèi)容。相比于全局路徑規(guī)劃，局部路徑規(guī)劃的車況分析會更加詳細(xì)，其會根據(jù)周圍道路環(huán)境、汽車位置、局部車況、車輛行駛速度等因素，做出綜合的路線決策。而在智能汽車行駛的路線決策完成后，決策模塊就會對控制系統(tǒng)下達(dá)相應(yīng)的操作指令，以實(shí)現(xiàn)對車體的智能操控。

2.2.3 控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)包括橫向控制系統(tǒng)、縱向控制系統(tǒng)，主要對智能汽車的轉(zhuǎn)向、行駛速度、加速度等進(jìn)行控制。橫向控制系統(tǒng)接收到外部環(huán)境、行駛路徑的規(guī)劃信息后，會控制車輛處于某一車道內(nèi)行駛，并躲避來自周圍的道路障礙。縱向控制系統(tǒng)則著重于汽車制動、速度等的控制，通常利用PID 控制算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進(jìn)行智能汽車行駛速度的控制。

3 無人駕駛智能汽車轉(zhuǎn)向與車速控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究

3.1 智能汽車轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

在智能車輛的自動轉(zhuǎn)向過程中，需要助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，來對汽車的方向盤、行駛方向進(jìn)行控制?，F(xiàn)階段常見的汽車助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，主要包括機(jī)械液壓助力、電子液壓助力、電動助力等，智能汽車使用電動助力進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制。電動助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，包括扭矩傳感器、減速機(jī)構(gòu)、助力電機(jī)、電子控制單元ECU、機(jī)械轉(zhuǎn)向器等部分。在使用電動助力進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制過程中，電子控制單元ECU 負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的電路控制。只要車輛方向盤發(fā)生轉(zhuǎn)動，扭矩傳感器就會向電子控制單元ECU 發(fā)送信號。之后電子控制單元ECU 也會發(fā)送離合控制信號，來控制助力電機(jī)的工作狀態(tài)，助力電機(jī)又會向電磁離合器、減速機(jī)構(gòu)發(fā)送控制指令，以保證汽車正常的轉(zhuǎn)向操作。電動助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 電動助力轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

3.2 無人駕駛智能汽車車速控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

3.2.1 智能汽車車速底層控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

無人駕駛智能汽車的速度控制，分為縱向控制、橫向控制兩方面內(nèi)容?？v向控制是智能汽車速度的上層控制，也包含智能汽車速度的底層控制。底層控制在智能汽車速度控制中的功能，是取代駕駛員對汽車的操作，對汽車中的剎車制動系統(tǒng)、油門等進(jìn)行控制。底層控制主要借助于驅(qū)動器，向牽引電機(jī)發(fā)送相應(yīng)的控制指令，進(jìn)行制動器、油門踏板等的控制。在智能車速底層控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中，油門踏板、牽引電機(jī)、油門控制器等設(shè)備，通常由多個(gè)鋼絲繩進(jìn)行連接。在牽引電機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)動的情況下，鋼絲繩會引發(fā)剎車制動器、油門踏板的動作。底層控制系統(tǒng)中存在光電轉(zhuǎn)換器，其能夠?qū)⑤敵鲚S上的機(jī)械幾何位移量，轉(zhuǎn)換成脈沖或數(shù)字量，以實(shí)現(xiàn)對牽引電機(jī)位置的調(diào)試，從而完成對車輛剎車、速度的控制，具體如圖2所示。

圖2 智能汽車車速底層控制系統(tǒng)

3.2.2 智能汽車車速上層控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

智能汽車上層車速控制系統(tǒng)，是將汽車剎車制動裝置、油門踏板作為單獨(dú)的控制系統(tǒng)，對其進(jìn)行分別控制。但在智能汽車行駛的過程中，為減少車身的機(jī)械損耗、電量損耗，需要盡可能避免剎車制動、油門踏板系統(tǒng)之間的快速切換。上層車速控制系統(tǒng)對油門、剎車制動的交替控制，需要根據(jù)當(dāng)下汽車速度、加速度，以及其與期望速度的偏差，向底層控制系統(tǒng)發(fā)送相應(yīng)的控制指令。然后底層控制系統(tǒng)會對EPOS2 電機(jī)控制器，發(fā)送相應(yīng)的油門控制指令，EPOS2 電機(jī)控制器進(jìn)行油門踏板開啟、關(guān)閉的角度調(diào)節(jié)，從而完成對汽車的加速操作。

根據(jù)以上油門、剎車制動裝置的交替控制規(guī)律，進(jìn)行上層車速控制系統(tǒng)的切換規(guī)則制定。在對智能汽車行駛的速度偏差、速度穩(wěn)定性進(jìn)行綜合考慮后，上層控制系統(tǒng)應(yīng)對油門踏板的開度進(jìn)行調(diào)整。智能汽車實(shí)際速度、期望速度的偏差小于0 的情況下，應(yīng)對剎車、油門踏板進(jìn)行減速操作。而在智能汽車實(shí)際速度、期望速度的偏差大于某一閾值的情況下，上位機(jī)要向EPOS2 電機(jī)控制器發(fā)送釋放信號，對油門踏板進(jìn)行釋放操作，通過剎車制動的調(diào)節(jié)來完成車輛減速。切換規(guī)則公式為：

其中：u為剎車制動控制數(shù)值；u為油門控制數(shù)值；為某一閾值，在≥0 的情況下，上層控制系統(tǒng)會對汽車進(jìn)行剎車制動控制；在＜0、＞、Throttle ≠0 的情況下，上層控制系統(tǒng)會對油門踏板的啟閉角度進(jìn)行調(diào)節(jié)；在＜0、＞、Throttle=0，以及≤的情況下，上層控制系統(tǒng)會對汽車進(jìn)行剎車制動控制。

4 無人駕駛智能汽車路徑跟蹤算法的設(shè)計(jì)研究

智能汽車路徑跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要目的，是通過Pure Pursuit 算法、改進(jìn)Pure Pursuit 算法的運(yùn)用，進(jìn)行車輛行駛路線、道路轉(zhuǎn)向等的控制。路徑跟蹤控制系統(tǒng)存在預(yù)先規(guī)劃好的路徑，在車輛行駛路徑的跟蹤過程中，也存在智能汽車轉(zhuǎn)向的期望轉(zhuǎn)角。但智能汽車在具體的行進(jìn)中，總會出現(xiàn)實(shí)際路徑、規(guī)劃路徑之間的偏差問題，這也會導(dǎo)致汽車位置、車體航向角的偏差。因此需要通過智能汽車控制算法、Pure Pur-suit 算法等，對其行駛路徑、轉(zhuǎn)向偏角等進(jìn)行跟蹤與修正。

4.1 Pure Pursuit 跟蹤算法

Pure Pursuit 車輛路徑跟蹤算法，主要通過預(yù)先規(guī)劃路徑、行駛距離路徑之間的偏差計(jì)算，進(jìn)行汽車位置、轉(zhuǎn)向偏角的數(shù)據(jù)測算，從而完成對某一智能汽車的路徑跟蹤。Pure Pursuit 路徑跟蹤算法具有實(shí)現(xiàn)簡單、數(shù)據(jù)計(jì)算直觀等特征，在智能車輛路徑跟蹤方面有著良好的魯棒性。Pure Pursuit 路徑跟蹤算法會將行駛車輛，與車輛后輪驅(qū)動軸線進(jìn)行連接，以形成具有一定曲率的圓弧，具體連接情況如圖3所示。

圖3 Pure Pursuit 路徑跟蹤算法

從圖中可以得出，（G，G）是行駛車輛的目標(biāo)點(diǎn)，（C，C）是智能車輛后輪驅(qū)動，ld 表示智能汽車目標(biāo)點(diǎn)、后軸之間的距離，是智能汽車前進(jìn)向量、預(yù)瞄向量之間的夾角，其路徑跟蹤的實(shí)現(xiàn)公式為：

4.2 基于改進(jìn)Pure Pursuit 算法的路徑跟蹤

5 結(jié)論

智能汽車集合機(jī)械制造、計(jì)算機(jī)信息控制等技術(shù)，是國家經(jīng)濟(jì)與科技實(shí)力的主要體現(xiàn)。我國在無人駕駛智能汽車的研究中，主要借鑒、歐美日本的智能車輛控制系統(tǒng)，來完成汽車的路況信息搜集、路徑行駛規(guī)劃與駕駛速度控制。因此通過以上分析可得出，測距雷達(dá)、數(shù)據(jù)鏈路天性、攝像頭、GPS 接收器等傳感器裝置，以及規(guī)劃決策計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)鏈路控制器、底層控制模塊等的配合，能夠?qū)崿F(xiàn)智能汽車的路線跟蹤、控制決策，并完成智能汽車行駛過程中的自動控制。