淺談無人地面車輛自動控制系統設計思路

摘 要：無人設備是科技進步的表現，是無人化自控的核心。論文以無人地面車輛自動控制系統為研究對象，分別對控制方法、控制策略和控制硬件做了相應闡述，為無人駕駛汽車自動控制系統提供了一定的借鑒。

關鍵詞：無人車輛； 自控系統；控制方法；控制策略；硬件

1引言

駕駛汽車是人類行為，其中包括了駕駛人員行為決策、對環境的感知和一系列的復雜操作過程。無人地面車輛控制系統的設計研究依賴于駕駛員對汽車操作的全過程，駕駛員能夠自主的學習和完成在不斷變化的路況中，如何調整自己的操控行為，讓車平穩安全的按照自己的意圖行駛，且隨著駕駛經驗累積，駕駛技術也在提升。但駕駛員駕駛車輛也存在缺點和不足，如操作的精準度、駕駛員的反應速度、遇到危險時的應急能力等，沒有經過嚴格訓練的駕駛員較難完全做到以上所述[1]。因此，如何通過計算機精確的計算能力，學習和超越人類駕駛員，設計出能夠替代人類駕駛員的機器成為研究的熱點。本文就無地面車輛控制系統設計思路做了詳細的論述，包括控制的基本方法、策略和硬件設計，為無人駕駛汽車自動控制系統提供了一定的借鑒。

2 控制方法研究

（1）PID控制

Cremean等[2]以前方道路曲率變化為基礎，設計了PID反饋控制+前饋控制的無人汽車輛運動控制器。Netto等[3]提出了動態特性反饋的PID橫向算法。孫振平等人[4]提出了單點預瞄設計的PID控制器，實現了對無人駕駛車輛的控制。PID控制算法簡單可靠，實現難度小，具有較好的魯棒性，能夠使車輛的橫向和縱向控制得以實現。但對于較為復雜的狀況，如要同時對車輛要求完成橫向和縱向任務時，PID算法的實施效果就變得不夠精確。為了提高精確性，建議PID中的參數設置需根據不同路況加入非線性調整，同時對參數與車輛之間的匹配實驗也需要做大量的工作。

（2）神經網絡控制

隨著對神經網絡認識的加深，車輛工程師正嘗試把神經網絡和模糊理論用來構建無人駕駛車輛的控制系統，通過拓撲網絡結構構件基于神經網絡的駕駛員，利用人類駕駛員的動作作為模型的訓練樣本，這種方式的控制效果不佳，通用性低。為了解決這一缺點，研究者又開始將車輛動力學和神經網絡雜合在一起對模型進行建立，這種方法把穩定性、失穩特征、跟隨誤差作為目標函數對模型進行不斷的訓練，這種方法和人類駕駛員駕駛方法類似，具有一定適應性。

（3）最優控制

王榮本等[5]人研究了自動車輛橫向控制最有問題，設計了最優化控制器。馬瑩[6]等人提出了時間最優化預瞄的無人駕駛車輛控制算法，假定目標范圍內的車輛所在道路的曲率沒有變化，則設計的控制器參數可以通過數學求解，實時控制無人車輛的行駛狀態。最優控制目前在國內一般是把無人駕駛車輛進行簡化，在沒有外部干擾的條件下，最優控制的精確度較高。

3 控制策略設計思路

（1）軌跡跟蹤控制器

通過軌跡跟蹤控制器可選擇預瞄點位，即假定人類駕駛員駕駛時眼睛看到的是前方的某一個或者某幾個目標，設這些目標與車的距離為L，隨著速度改變L也在變化。無人駕駛車輛的位置與瞄準點位之間的曲率為K，通過曲率可以計算方向盤的轉動角Z，車輛實際運動軌跡和希望運動軌跡超過一定的誤差時，就會主動尋找新的描點，這樣可以輸出一些列控制方向盤的參數。

（2）橫向控制模塊

橫向控制模塊是為了計算讓無人駕駛車輛當前位置和瞄準點位置之間的最優化轉彎半徑，從而操控無人駕駛車輛方向盤角度。具體計算如下：

設α是位置A的行駛角度，β是A和希望瞄準點的行駛角，d是AB之間的距離，通過計算可以得到AB的偏差m，m可以表示為：

m=d·sin（β-α）

無人駕駛車輛由A行駛到B存在最優化的圓弧，該圓弧的轉彎半徑r可以表示為：

r=d2/2·m

車輛放線盤角度和r的關系為：

θ=K·r

因此，橫向控制模塊由以上就可以計算出合適的方向轉盤角度了。

（3）縱向控制模塊

縱向控制是無人駕駛車輛檔位變化的研究重點，該模塊的設計將實現車輛縱向控制目標，通過借鑒人類對車輛的控制行為，對不同的駕駛環境進行油門、檔位、離合和制動的一些列動作。為了實現隊無人駕駛車速度的控制，縱向控制模塊需要參與每個執行模塊，并且它的控制動作有著苛刻的時間序列關系。由于執行模塊所要求的參數不一樣，對人類縱向模擬行為的算法是不一樣的，如離合模塊可采用全量PID位置和速度進行控制，檔位模塊則用的是位置和換檔的閉環控制。

4 控制系統硬件設計思路

根據項目的需要，可以設計出能夠耦合系統的“瞄準-跟隨”理論和PID控制算法模型，利用這個算法就可以在單片機上實現自動駕駛的功能，提高對車輛控制的穩定性和實效性[7]。自動控制硬件系統主要以飛思爾卡為核心，包括了不同的單元（解碼器單元、單片機單元、CAN借口、數據儲存單元、串行通訊單元、復位電路單位等）；在控制單元中，將輪速傳感器和GPS耦合入車速和車位置的信息，同時輪速傳感器還與解碼器連接，GPS與串行通訊單元連接，CAN與轉向驅動單元、制動驅動單元連接，檔位和油門驅動單元相互連接，復位電路實現硬件和軟件兩種模式的復位。控制單元通過以上的信息，實時計算出無人駕駛車輛的轉向、制動、檔位和油門等參數，通過以上四個單元控制轉向以上四種點擊，從而實現車輛的自動駕駛。

5 小結

論文構建了無人駕駛汽車的駕駛平臺，采用模塊化和集成化的思路，從控制方法、控制策略和控制硬件方面闡述了如何實現了無人駕駛車輛的設計思路，以上工作為后續無人機駕駛的仿真模擬和設計，以及進行實驗車提供了一定的參考作用。

參考文獻：

[1] 張衛忠. 基于仿人智能控制的無人地面車輛自動駕駛系統研究[D].中國科學技術大學， 2014.

[2] Cremean L B， Foote T B， Gillula J H， et al. Alice： An information-rich autonomous vehicle for high-speed desert navigation[J]. Journal of Robotic Systems， 2006， 23（9）：777–810.

[3] Netto M， Blosseville J M， Lusetti B， et al. A new robust control system with optimized use of the lane detection data for vehicle full lateral control under strong curvatures[C]//IEEE Intelligent Transportation Systems Conference. IEEE， 2006：1382-1387.

[4] 孫振平. 自主駕駛汽車智能控制系統[D]. 國防科學技術大學， 2004.

[5] 王榮本， 馬雷， 施樹明，等. 高速智能車輛變結構轉向控制器切換超平面選取方法[J]. 機械工程學報， 2004， 40（10）：82-86.

[6] 馬瑩， 李克強， 高峰，等. 改進的有限時間最優預瞄橫向控制器設計[J]. 汽車工程， 2006， 28（5）：433-438.

[7] 徐照勝. 車輛自動駕駛儀控制系統的設計[D]. 安徽大學， 2012.

作者簡介：

康佳琦（1995-），男，福州大學至誠學院，專業方向：機械工程系車輛工程。