無人駕駛汽車運動控制研究綜述

摘要：隨著傳統(tǒng)控制方法的日益革新與智能化控制技術(shù)的不斷發(fā)展，無人駕駛汽車領(lǐng)域逐漸興起，正成為新時代智能交通發(fā)展大背景下的先行領(lǐng)航。無人駕駛汽車的控制具有非線性、不確定性、高遲延性等特點，如果僅依靠傳統(tǒng)的控制方法則無法滿足其在復(fù)雜環(huán)境下自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整的需求，由此可能造成汽車路徑規(guī)劃的不準確性以及一系列的安全隱患。因此需要引入智能化控制技術(shù)對無人駕駛汽車進行控制，以應(yīng)對復(fù)雜工況下的隨機情形，通過其在線自調(diào)整合理改善系統(tǒng)的性能指標。本文綜述了當前基于無人駕駛汽車的現(xiàn)代智能控制方法的研究成果及發(fā)展前景，首先介紹了無人駕駛控制中橫向控制以及縱向控制這兩大部分的核心技術(shù)及其性能特點，進而闡述了當前無人駕駛控制方法的技術(shù)壁壘，最后總結(jié)了無人駕駛控制在更深層產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：無人駕駛汽車；橫向控制；縱向控制；技術(shù)缺陷；發(fā)展前景

一、引言

相比于傳統(tǒng)汽車，無人駕駛汽車能夠有效規(guī)避由于駕駛員操作失誤所帶來的種種安全隱患。其次，無人駕駛汽車能通過衛(wèi)星導(dǎo)航監(jiān)控實時的路況，從而規(guī)劃出最優(yōu)的路線，緩解城市道路堵塞所帶來的交通壓力。谷歌的無人駕駛項目于2009年正式落地，并在2016年成立主理無人駕駛業(yè)務(wù)的Waymo公司，其迄今已收集了幾十億<非公制>的模擬駕駛數(shù)據(jù)和超過350萬<非公制>的道路駕駛數(shù)據(jù)。特斯拉Model S車型采用Autopilot自動駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能夠自如實現(xiàn)輔助自動駕駛的功能，并且能對駕駛員駕駛情況及道路環(huán)境做出更加密切的監(jiān)視[1]。無人駕駛汽車的控制主要集中在對其運動的控制上，目標是提高汽車應(yīng)對復(fù)雜路況的自適應(yīng)調(diào)整能力，提升其進行路徑規(guī)劃的準確程度，保證在路面行駛時的安全性以及高效性。無人駕駛汽車具有穩(wěn)定性低、時延、高度非線性等特點，有著較為復(fù)雜的耦合動力學結(jié)構(gòu)[1]，因此研究更加穩(wěn)定高效的控制算法并將其應(yīng)用于無人駕駛汽車模型架構(gòu)的優(yōu)化，具有十分重要的意義。

二、無人駕駛汽車橫向控制

無人駕駛汽車架構(gòu)的核心內(nèi)容，其實就是對其運動控制的研究。而此研究主要集中在橫向控制的范疇。橫向運動控制指智能汽車通過車載傳感器感知周圍環(huán)境變化，結(jié)合全球定位系統(tǒng) （Global Positioning System， GPS） 獲取汽車的位置信息與參考路徑，并在特定控制方式的邏輯運算下得出最優(yōu)的參考行駛路徑[2]。

（一）PID控制

無人汽車最常見的控制方法就是智能PID控制。根據(jù)不同智能理論進行劃分，其可以分為：模糊PID控制、專家PID控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制。其底層依托的是傳統(tǒng)PID控制原理——PID控制器對系統(tǒng)給定值同系統(tǒng)輸出值的偏差分別進行比例、積分、微分運算，三者分別主要起到加快調(diào)節(jié)速率、消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差以及改善性能指標品質(zhì)的作用，由此得到其輸出值。而智能PID則是在傳統(tǒng)PID的基礎(chǔ)上引入智能控制的概念，能夠有效改善系統(tǒng)的性能，能自動識別路徑參數(shù)并進行動態(tài)規(guī)劃調(diào)整，提高汽車的自跟蹤能力，具有更強的自適應(yīng)與自組織能力，更加適用于無人駕駛汽車的應(yīng)用場景[3]。文獻[4]提出一種基于無人路徑跟蹤的數(shù)學模型，得到了一種改進的增量式PID算法，提高了無人系統(tǒng)模型的響應(yīng)速度，減小了調(diào)整時間，降低了超調(diào)量，并對無人汽車航向進行精確校正。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于反向傳播而構(gòu)建的多層、多節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。其在每次訓練中根據(jù)所得結(jié)果與預(yù)想結(jié)果的偏差，修改各個節(jié)點的權(quán)值和閾值組合，在不斷地優(yōu)化與改進過程中訓練出與理想結(jié)果一致的最優(yōu)解模型。而無人汽車運動控制系統(tǒng)的設(shè)計則可以放在此框架下進行。其運動模型將以期望軌跡作為理想?yún)⒄?，在多次訓練中預(yù)期輸出最優(yōu)化的軌跡模型。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，能夠克服無人汽車控制中不確定性強、魯棒性差的特點，可以較高程度上優(yōu)化算法的控制參數(shù)，提升控制的精確性以及普適性[5]。文獻[6]提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器，能有效避免快速響應(yīng)過程中振蕩所產(chǎn)生的影響，使控制系統(tǒng)更加穩(wěn)定、擁有更好的性能指標。

（三）自適應(yīng)模型預(yù)測控制

自適應(yīng)模型預(yù)測控制（Adaptive Model Predictive Control， AMPC）可以看作是一個以周圍環(huán)境改變?yōu)閰⒄兆詣诱{(diào)節(jié)自身性能的自反饋控制體系，能夠基于數(shù)字模型方法優(yōu)化自身標定的工作狀態(tài)。其能在閉環(huán)系統(tǒng)中的每一個動態(tài)工作點處建立線性數(shù)據(jù)模型，并基于此對設(shè)計的控制器進行仿真。對于像無人汽車這樣的非線性不確定模型，自適應(yīng)模型預(yù)測控制的動態(tài)調(diào)整特征有利于在簡單的框架下對其實行高魯棒性控制，從而提高仿真模擬的準確性[7]。文獻[8]根據(jù)車輛架構(gòu)動力學模型和輪胎線性模型，對側(cè)向、橫擺運動的汽車模型進行離散化處理，設(shè)計出的AMPC算法能夠保證汽車在不同縱向速度下安全穩(wěn)定行駛，有效提高軌跡的精度以及汽車的穩(wěn)定性。

（四）強化學習

強化學習（Reinforcement Learning， RL）是機器學習中的一種重要研究方法，其能感知并演繹周圍環(huán)境，通過實驗不斷完善模型的學習與構(gòu)建，在分析預(yù)測、無人控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。文獻[9]以深度學習與強化學習相結(jié)合的端到端的無人駕駛控制網(wǎng)絡(luò)體系為基礎(chǔ)，考慮實際環(huán)境約束對汽車智能體理想化行為的影響，建立一種符合實際駕駛邏輯的控制模型，增強決策行為的安全性及穩(wěn)定性。文獻[10]以無模型強化學習算法技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合無人駕駛實際場景，分析了強化學習過程中所涉及的獎勵稀疏問題，并論證了強化學習算法在無人車變道駕駛中應(yīng)用的可行性問題。

三、無人駕駛汽車縱向控制

運動控制中的縱向控制也是無人駕駛汽車研究的一個重要課題?？v向控制 研究的核心在于如何提高無人駕駛汽車行駛過程的安全性、穩(wěn)定性，以期提升乘客的行車體驗與出行品質(zhì)。因此，縱向控制力求實現(xiàn)駕駛系統(tǒng)規(guī)劃的期望車速與實際車速的高度匹配，而無人駕駛汽車行車速度的控制是通過油門與制動的相互切換來實現(xiàn)的。根據(jù)融合控制架構(gòu)的區(qū)別，縱向控制通常被分為直接式控制與分層式控制兩種[11]。

（一）直接式控制

直接式控制是指操作系統(tǒng)直接對無人駕駛汽車的車輛間距以及行車速度實施控制。對于直接式縱向控制，系統(tǒng)的輸入為行駛過程中預(yù)設(shè)的期望車速與車輛的縱向距離，根據(jù)此預(yù)設(shè)值，縱向控制器能夠直接得到輸出，進而對節(jié)氣門開度以及制動壓力實施點對點的操控，具有精準高效且響應(yīng)速度快的特點[12]。直接式控制基于無人駕駛汽車縱向速度的自適應(yīng)調(diào)節(jié)機制，綜合考慮汽車行駛過程中諸如滑移率以及滑轉(zhuǎn)率等特征參數(shù)的控制及優(yōu)化，直接對目標進行綜合的特征分析，將結(jié)果傳送到末端執(zhí)行器，得到諸如驅(qū)動力矩與制動力矩分配的最優(yōu)解[13]，并依此設(shè)計建立更為合理的無人駕駛汽車動力分配結(jié)構(gòu)，有效提升了系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性、提高了用戶行車的舒適程度與綜合體感。文獻[14]提出了一種基于新型系統(tǒng)辨識方法構(gòu)造縱向動力學模型的研究方法。為了解絕無人駕駛汽車系統(tǒng)所具有的不確定性以及非線性的問題，Jullierme E等結(jié)合PI和逆動力學特征模型，基于縱向直接控制的原理，提出了一種對車輛縱向速度實施自動控制的策略。

無人駕駛汽車直接式控制的方法也可以和傳統(tǒng)與智能的控制方法相結(jié)合，以期提升無人駕駛系統(tǒng)的綜合品質(zhì)——Hoyong K等[15]設(shè)計了一種由PID、PI、滑塊控制器和模糊控制器四部分構(gòu)成的集成化直接式縱向控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)在結(jié)合了傳統(tǒng)控制方法優(yōu)勢的同時，創(chuàng)新性地引入了專家經(jīng)驗知識，有效提升了無人駕駛汽車面對復(fù)雜工況的自適應(yīng)、自調(diào)整能力，降低了參數(shù)不確定性、非線性對控制系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

（二）分層式控制

直接式控制雖然能較為精準、快速地對目標控制體進行分析并且得到最優(yōu)化的末端執(zhí)行結(jié)果的輸出，但是其所需計算量相對較大，難以保證動態(tài)控制的實時性[13]。因此，為了有效降低外界復(fù)雜因素對控制系統(tǒng)的擾動影響，得到無人駕駛汽車狀態(tài)波動的實時反饋，專家在直接式控制研究的基礎(chǔ)上提出了構(gòu)建無人駕駛汽車分層式控制的模型。分層式控制系統(tǒng)包含上位控制器以及下位控制器。其輸入依舊為期望車速以及車輛的縱向距離，但有所不同的是，該輸入會經(jīng)過上位控制器并轉(zhuǎn)化為期望加速度，進而通過下位控制器得出期望的制動壓力與節(jié)氣門開度[16]。文獻[17]提出了一種基于魯棒性控制理論的汽車縱向加/減度多模型分層切換控制系統(tǒng)，為了覆蓋控制對象的不確定性，建立了四個乘性不確定性模型，利用MBI方法對魯棒性能控制器集合進行設(shè)計，并依此提出了一種對系統(tǒng)不確定性增益進行估計的切換指標函數(shù)，使縱向動力學模型具有更加良好的穩(wěn)定性以及跟蹤性能。文獻[18]提出了一種分層混合控制系統(tǒng)，利用模型預(yù)測的方法對橫向運動控制與縱向運動控制進行集合，該系統(tǒng)可以有效提升無人駕駛汽車跟車與換道控制的精準性。

四、無人駕駛汽車控制技術(shù)缺陷

無人駕駛汽車依托各種控制器所建造的控制模型有較高的自適應(yīng)性及穩(wěn)定性，能夠在不斷地訓練與優(yōu)化中較好適應(yīng)現(xiàn)實的駕駛場景。但是，諸多天氣、路況、車流量等現(xiàn)實行車干擾因素仍然具有較強的可變性與不確定性，如果無人駕駛控制系統(tǒng)對這些變化沒有作出及時的監(jiān)測與合理的策略應(yīng)對，將帶來極大的安全隱患。這其實也是不少用戶對無人駕駛模式仍持有懷疑態(tài)度的重要原因。因此，構(gòu)建無人駕駛汽車控制系統(tǒng)與行車外部環(huán)境實時交互的理想模型、優(yōu)化控制系統(tǒng)參數(shù)與適應(yīng)性以期達到最佳安全穩(wěn)定性仍然是未來無人駕駛控制技術(shù)深耕研究的重要課題。為此，需要加大現(xiàn)有模型優(yōu)勢的挖掘，構(gòu)造其與未來控制技術(shù)革新發(fā)展相適配的良性互促模式，幫助無人駕駛汽車控制技術(shù)走上新臺階。

五、無人駕駛汽車控制技術(shù)發(fā)展前景

大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的迭代與信息資源的轉(zhuǎn)化為無人駕駛汽車控制提供更廣闊的測試評估平臺以及更真實的行駛場景模擬，提高了無人駕駛汽車的應(yīng)用水準以及安全穩(wěn)定性。5G時代的來臨也意味著新型通信技術(shù)將在無人汽車的控制領(lǐng)域產(chǎn)生更加深遠的影響，信息化紀元的到來也將為無人汽車控制技術(shù)的革新帶來新的思考，如何依托現(xiàn)代信息化技術(shù)優(yōu)化無人汽車控制方法成為無人汽車控制技術(shù)領(lǐng)域的新命題。未來，無人汽車運動控制方面的研究將更加深入，構(gòu)建復(fù)雜工況下隨機因子干擾以及時滯不穩(wěn)定條件下智能汽車橫縱協(xié)同控制體系將成為無人駕駛汽車領(lǐng)域又一個新興研究方向[2]。同時，融合無人駕駛汽車橫縱向控制核心技術(shù)，實現(xiàn)汽車運動的動態(tài)控制以及控制模式的適時切換，依舊是提高無人駕駛汽車綜合性能以及運動調(diào)整實時性的關(guān)鍵突破點[13]。

伴隨著人類社會智能化水平的提升以及信息技術(shù)水平的發(fā)展，無人駕駛汽車的更新研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化落地勢在必行，其無論是在商用還是民用領(lǐng)域都將有更廣闊、更光明的發(fā)展前景。

六、結(jié)束語

無人駕駛汽車的研究與發(fā)展提高了人類社會交通運行的便捷化程度與智能化水平，創(chuàng)新并優(yōu)化了人們的出行模式與出行體驗，具有廣闊的發(fā)展應(yīng)用前景。運動控制是無人駕駛汽車的技術(shù)攻克核心，對其涵蓋的橫向與縱向控制方法進行深入的研究有著十分重要的意義。隨著市場經(jīng)濟的不斷深入化發(fā)展和科技水平的逐步提高，無人駕駛控制技術(shù)越發(fā)得到完善。從傳統(tǒng)控制到智能控制的演變，使得無人駕駛汽車在運動時能夠具有更加穩(wěn)定、高效的狀態(tài)，其已逐漸成為人工智能領(lǐng)域的新興研究熱點。

作者單位：葉立堃? ? 華南理工大學

參? 考? 文? 獻

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