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论“运动控制”在无人驾驶汽车中的应用

作者：文/刘宇巍

来源：《时代汽车》2020年第20期

刘宇巍

山西交通实业发展集团信息技术有限公司山西省太原市030299

摘要：无人驾驶包括陆地、水面、空中等无人控制运动的物体。地面驾驶汽车也称自主地

面移动平台、自主地面汽车等。主要从无人驾驶中的无人驾驶汽车的运动控制着手，无人驾驶

汽车运动控制分为纵向控制和横向控制。从纵向控制方面对无人驾驶汽车进行论述，包括对油

门和制动的控制以及油门和控制的切换规则。基于环境信息和汽车约束的对无人驾驶汽的路径

跟踪，保障无人驾驶汽车上人员的安全。

关键词：无人驾驶汽车油门控制制动控制环境信息曲线建模

OntheApplicationofMotionControlinDriverlessCars

LiuYuwei

Abstract：Unmanneddrivingincludesunmannedobjectsmovingsuchonland,water

andair.Ground-drivingvehiclesarealsocalledautonomousgroundmobileplatforms,

autonomousgroundvehicles,andsoon.Itmainlystartswiththemotioncontrolof

driverlesscarsindriverlessdriving.Themotioncontrolofdriverlesscarsis

dividedintolongitudinalcontrolandlateralcontrol.Thearticlediscussesthe

driverlesscarfromtheaspectoflongitudinalcontrol,includingthecontrolof

throttleandbrakeandtheswitchingrulesofthrottleandcontrol.Basedon

environmentalinformationandvehicleconstraints,thepathtrackingofunmanned

vehiclescanensurethesafetyofpersonnelinunmannedvehicles.

Keywords：driverlesscars,throttlecontrol,brakecontrol,environmental

information,curvemodeling

1引言

无人驾驶汽车的纵向控制，包括对油门和制动的控制，以及对油门和制动控制的切换规则。

通过油门与控制的切换规则减少无人驾驶汽车实际行驶过程中的速度跟踪误差，结合实际环境

信息与汽车约束对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪，从而达到期望行驶路径。实现对无人驾驶汽

车自主控制的愿景。

2油门控制

2.1增量PID控制算法

在油门控制中，采用增量PID控制算法。增量PID算法为：

Δu=ut(k)-ut(k-1)

=kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]（2-1）

其中，kp，ki，kd分别为比例、积分和微分系数；ut（k）表示第k(k=0，1，2，…)个采

样时刻的控制量；e(k)表示第k个采样时刻的速度输入偏差。

从式（2-1）得到控制量后，根据传动比、伺服电机每转一圈所需的驱动脉冲确定一个比例

系数kthrottle-drive，将控制量乘上该系数发送给伺服电机驱动器。

2.2坡道速度跟踪

在坡道速度控制系统中，利用固定系数PID控制算法，在平坦路面情况下的速度跟踪性能

达到规范要求，但当道路状况变化时，跟踪效果误差较大。上坡时，速度明显低于期望速度，

需花费较长时间才能调整到期望的速度，且稳态误差较大；下坡时，速度明显高于期望速度。

为了解决这个问题，利用坡道倾斜角与前进方向力的关系，得出如下关系式：

无人驾驶汽车在一个控制周期内因坡道产生的速度增量为：

ΔVslope=Tαslope（2-2）

再用期望速度减去该速度增量，得到新的速度偏差