斯坦福大学:自动驾驶复杂轨迹工况下的自动漂

2018-11-29   阅读:198

  甩尾、漂移不仅是专业赛车手炫技的技能、众多秋名山玩家的常规操作,也是自动驾驶必须研究的领域。斯坦福大学Gerdes教授团队在自动驾驶运动控制领域的研究工作具有标杆意义,本文所述的自动漂移技术将车辆可控范围扩展到稳定性极限之外,可以进一步提升自动驾驶车辆的机动能力。

  对自动驾驶车辆的整体安全性和鲁棒性来说,在稳定操控范围外的能力相当重要。因此,本文提出了一种用于复杂轨迹自动漂移的控制器架构。在不假设车辆工作在平衡点附近的情况下,设计了针对非特定径的控制器,提出了物理上有深刻意义的控制律:采用车辆航向角速度径,横摆角加速度用于镇定质心侧偏角,通过非线性模型反演与下层轮速控制相结合,在大范围工况下精确地实现所需求的状态微分。

  在全尺寸车辆上进行的实车试验表明,在不同曲率、速度和质心侧偏角下可以很好地轨迹。——

  传统车辆控制架构中通常采用的侧向/纵向控制,并且假定车辆处于侧滑动力学稳定范围内。然而,超出车辆的操控极限时会产生强输入耦合和横摆/侧滑不稳定性,导致这种简化方法失效。尽管是完全在车辆稳定性极限范围外的,专业驾驶员在漂移中可以同时实现对车辆侧滑和行驶径两者的精确控制。自动驾驶漂移控制算法可以将车辆可用状态空间扩展到极限范围外,从而确保自动驾驶车辆最广泛的机动范围。

  早期文献中,Velenis[9]和Hindiyeh等人[4]分别通过仿真和实验,研究了车辆状态在漂移平衡点下的镇定。因为在标准输入下(转角和驱动力矩)系统是欠驱动的,所以同时径和镇定质心侧偏角并不简单。最近的一些研究已经在简单的定圆试验中证明了这一点。Werling等人[11]提出的控制器同时考虑了质心侧偏角镇定和径,而Goh等人[3]的策略则是明确的径。但是由于在车辆建模和控制器设计时的进行了严格假设,这些方法不能轻易地扩展到更复杂的轨迹。

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