智能无人车纵向运动控制方法研究

高琳琳， 戎 辉， 唐风敏， 郭 篷，何 佳， 夏海鹏

（1．天津大学，天津 300072；2．中汽研 （天津）汽车工程研究院有限公司，天津 300300；3．中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

智能无人车是智能交通系统的重要组成部分，也是目前整个汽车行业的研发焦点。运动控制是自动驾驶技术的3大核心问题之一，其可以进一步划分为纵向运动控制与横向运动控制［1］。纵向运动控制是无人车运动控制的基础，其主要控制目标是对期望车速的跟踪，实现汽车加速、制动、车速保持等功能。

纵向运动控制方法是纵向运动控制的核心，其不仅决定了无人车对期望车速的跟踪精度，也决定了整车的舒适性，纵向稳定性。针对智能无人车纵向运动控制方法的研究，近年来已取得了不少研究成果。就现有研究成果而言，PID控制在纵向运动控制领域有着相当广泛的应用。如，卡梅隆大学智能车团队的Boss智能车即设计了两个PID控制器分别对加速、制动执行机构进行控制，完成对期望车速的跟踪［2］。与Boss智能车相同，北京工业大学的BJUT-IV［3］、南京理工大学的“巡洋舰”［4］以及中国科学院的“北极星”［5］也都采用了相同的控制策略及PID控制器实现对期望车速的跟踪。

基于此，本文综合考虑智能无人车驱动、制动执行系统特点，分别设计了驱动、制动控制器以及两者间的切换逻辑，实现对期望车速跟踪的同时，保证驱动、制动系统的平稳过渡。最后，通过Carsim／Simulink联合仿真验证设计的纵向运动控制系统的有效性。

1 纵向运动控制系统结构

考虑到一般情况下智能无人车采用集中式驱动系统 （发动机或电机），其控制量为节气门开度 （或电机驱动信号）；制动系统一般采用液压制动，其控制量为制动踏板力或制动总缸压力。为此，文中设计的纵向运动控制系统结构如图1所示。该结构包括驱动控制器、制动控制器以及两者间的切换逻辑3个部分组成。驱动控制器选择单神经元PSD控制器，以此提高控制精度；制动控制器选择增量式PID控制器，并在输出端添加一个惯性环节，以此保证系统输出控制量的平稳过渡，防止出现较大冲击。切换逻辑以期望车速与实际车速间的差值作为判断依据，切换驱动、制动控制器的工作，保证车辆正常行驶。

图1 纵向控制系统结构

2 纵向运动控制系统设计

2.1 驱动控制器设计

针对智能无人车的驱动控制问题，文中设计了一个单神经元PSD驱动控制器。单神经元PSD控制方法是一种以PID控制为基础，可实现控制参数自适应的智能控制方法。设计的单神经元PSD驱动控制器以期望车速Vdes与实际车速Vx间的差值ev作为控制器输入，以节气门开度ud作为控制器输出，其具体控制律可以描述为：

式中：g1、g2、g3——单神经元PSD控制器的权值；K——控制器增益系数。

单神经元PSD控制最大的特点是其可以依据当前时刻控制误差进行权值的自学习、自调整，以此实现整个控制器参数的自适应，其权值调整学习算法可以描述为：

式中：dI、dP、dD——权值的学习速率；z（k）——教师信号，且有z（k）=ev（k）。

2.2 制动控制器设计

对于制动系统而言，其控制量应该尽量避免较大冲击，由于单神经元PSD控制器较为依赖权值的调整，因此，文中制动控制器选用增量式PID控制器。该控制器同样以期望车速Vdes与实际车速Vx间的差值ev作为控制器输入，以制动踏板力ub作为控制器输出，其控制律描述如下：

式中：kb_p——制动控制比例系数；kb_i——制动控制积分系数；kb_d——制动控制微分系数。

对于制动控制，为保证系统平稳，降低超调进而避免频繁启动，因此在系统中加入一个惯性环节，即制动系统输出改进为：

2.3 切换逻辑

汽车在实际行驶过程中，驱动、制动系统不会同时工作，也不会频繁切换，为此，需在驱动、制动控制系统的基础上设计一定的切换逻辑，保证两个系统的顺利工作。目前，针对切换逻辑部分，文中采用一种基于车速误差阈值的切换逻辑，如图2所示，其具体原理如下。

1）判断车速误差ev与设定的切换阈值ev_th间的大小关系。

2）若ev＜ev_th，则关闭驱动系统，开启制动系统。

3）若ev_th≤ev≤0，则驱动系统，制动系统同时关闭。

4）若ev＞0，则开启驱动系统，关闭制动系统。

图2 切换逻辑原理

3 仿真试验分析

为验证分析设计的纵向运动控制系统，文中采用Carsim／Simulink联合仿真的形式对其进行测试。具体测试工况为：智能无人车以0km／h起步，在10s内匀加速至20km／h（加速度约0．55m／s2），保持均速5s后，在15s内匀加速至80km／h （加速度约1．1m／s2），保持均速5s后，在25s内减速至停车 （减速度约0．88m／s2）。

测试结果如图3所示。其中，图3a为期望车速与实际车速对比曲线，图3b为期望车速的跟踪误差，图3c为节气门开度变化曲线，图3d为制动踏板力变化曲线。通过图3a和图3b可以看出，无论是驱动控制器还是制动控制器，都能较好地跟踪期望车速，并将车速误差保持在较小范围 （最大误差约1．18km／h）；通过图3c和图3d可以看出，驱动系统与制动系统并未出现频繁切换的问题，只在车速处于0～6km／h范围出现两次切换，这是由于车辆的怠速特性所致。

4 结论

本文在综合考虑了一般智能无人车驱动、制动执行系统特点的基础上，采用单神经元PSD控制策略设计了驱动控制器，采用增量式PID控制策略设计了制动控制器，同时设计了两者的切换逻辑，保证驱动、制动系统的正常工作。最后，文中通过Carsim／Simulink联合仿真对设计的纵向运动控制系统进行测试，结果表明，设计的纵向运动控制系统能够有效跟踪期望车速，且不会出现驱、制动系统的频繁切换。

图3 纵向运动控制系统测试结果