基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法

本发明属于驾驶机器人领域，尤其是一种基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法。

背景技术：

1、随着车辆技术的不断发展,如何探寻车辆在极限工况下的工作边界和临界条件下的驾驶能力成为当前研究的热点问题。传统的车辆性能测试方法严重依赖于驾驶员的高风险操作,同时测试还存在问题复现难、一致性差，以及驾驶员疲劳带来的效率低等问题。因此，如何提高车辆操控驾驶机器人的操控水平，成为当前研究的重点问题。

2、驾驶机器人通过电机、多级机械传动控制方向盘转动，但它存在明显的控制延迟，且时延变随方向盘角度和期望角度化明显。现有的延迟函数模型及反馈控制在跟踪路径发生变化时,因机构延迟很难实现极限操作的精确控制，因此传统方法往往存在控制精度低的问题，导致车辆极限性能测试效率低、风险大。

技术实现思路

1、(一)发明目的

2、为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，是一种基于规划轨迹/参考路径的车辆横向稳定控制方法，即解决了驾驶机器人机构变延时问题，也保证了车辆横向控制的精度，可实现车辆在极限工况下的稳定和安全自主驾驶。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的,本发明的驾驶机器人转向控制方法采用如下技术方案：一种基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法,包括以下步骤：

5、s1：采集驾驶机器人控制方向盘的响应信号，离线辨识驾驶机器人转向机构传动时延；

6、s2：采集车辆实时状态，计算车辆在frenet坐标系下位姿，确定车辆当前位置曲率；

7、s3：将获取历史控制指令，输入车辆运动学模型预测车辆未来位姿，确定前馈预测曲率；

8、s4：根据车辆实际状态计算转向不足补偿量，结合合前馈预测曲率、当前位置曲率，输出驾驶机器人转向机构指令。

9、进一步地，在步骤s1中，还包括按一定步长的阶跃信号控制方向盘，并记录信号触发时间和达到控制位置处的响应时间，以及进行数据处理、制表的过程，以获得驾驶机器人关于方向盘位置和期望响应的时延关系表。

10、进一步地，在步骤s2和s3中计算车辆曲率中，还包括根据控制精度和参考轨迹计算左、右控制边界，并根据控制边界分别计算前馈预测曲率和当前位置曲率。

11、进一步地，在步骤s4中，获得实际控制曲率后，还需要进行滤波、限幅处理，并根据驾驶机器人和方向盘转角标定关系转化为实际的驾驶机器人控制指令。

12、(三)有效收益

13、1.本发明通过辨识相对准确获得驾驶机器人操作车辆方向盘至指定角度时的时间延迟，结合车辆运动学模型预测，加入前馈预测控制分量，降低了电机和机械机构延迟对横向控制速度的影响。

14、2.本发明通过控制边界约束可直接求得车辆在给定控制精度下跟踪目标轨迹的理想曲率，使得驾驶机器人控制车辆具有很高的精度和稳定性。

技术特征：

1.基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，所述步骤s1中，还包括按一定步长的阶跃信号控制方向盘，并记录信号触发时间和达到控制位置处的响应时间，以及进行数据处理、制表的过程，以获得驾驶机器人关于方向盘位置和期望响应的时延关系表。

3.根据权利要求1所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，所述步骤2中驾驶机器人操控方向盘至期望角度的时延具体实现步骤如下：

4.根据权利要求1所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，所述步骤s3，预测位姿按如下步骤实现：

5.根据权利要求1所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，所述步骤s2和s3中，车辆曲率的获取步骤如下：

6.根据权利要求1所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，所述步骤s4，考虑车辆在极限状态下存在转向不足的问题，需要根据轮胎参数以及车辆速度等对转向不足进行补偿，具体按如下公式进行：

7.根据权利要求6所述的基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，其特征在于，根据车辆自身约束进行滤波、限幅处理，并根据驾驶机器人和方向盘转角标定关系转化为实际的驾驶机器人控制指令。

技术总结
本发明一种基于前馈预测补偿的驾驶机器人转向控制方法，属于驾驶机器人领域。首先采集驾驶机器人控制方向盘的响应信号，离线辨识驾驶机器人转向机构传动时延；然后采集车辆实时状态，计算车辆在Frenet坐标系下位姿，确定车辆当前位置曲率；将获取历史控制指令，输入车辆运动学模型预测车辆未来位姿，确定前馈预测曲率；最后根据车辆实际状态计算转向不足补偿量，结合合前馈预测曲率、当前位置曲率，输出驾驶机器人转向机构指令。本发明通过控制边界约束可直接求得车辆在给定控制精度下跟踪目标轨迹的理想曲率，使得驾驶机器人控制车辆具有很高的精度和稳定性。

技术研发人员：钱立林,朱琪,刘帅,聂一鸣,赵大伟,商尔科,肖良,李萌萌
受保护的技术使用者：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23