一种路径跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115179935A(43)申请公布日2022.10.14(21)申请号202211108443.3(22)申请日2022.09.13(71)申请人毫末智行科技有限公司地址100055北京市丰台区广安路9号院3号楼18层1802(72)发明人顾维灏艾锐陈逸鸥曹东璞王聪张凯(74)专利代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司44414专利代理师李艳丽(51)Int.Cl.B60W30/10(2006.01)B60W50/00(2006.01)B60W60/00(2020.01)权利要求书6页说明书18页附图4页(54)发明名称一种路径跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请适用于车辆技术领域，提供了一种路径跟踪的方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：构建动力学车辆模型和车辆误差模型，并获得离散化状态方程和当前代价方程，用预期路径的各预瞄点的曲率进行增广处理获得预瞄增广状态方程及增广代价方程，并获得最优控制律的前馈增益和反馈增益，基于当前车速和第一预设条件的最优控制律的前馈增益获得预瞄点的数量，获取预期路径的各预瞄点的车辆横向误差，基于前馈增益、反馈增益、各预瞄点的车辆横向误差及各预瞄点的曲率，通过车辆的最优前轮转角计算式获得各预瞄点对应的前轮转角并控制车辆进行路径跟踪，从而在自动驾驶或无人驾驶时，使得车辆路径跟踪能兼顾控制的平滑性与实时性。CN115179935ACN115179935A权利要求书1/6页1.一种路径跟踪的方法，其特征在于，包括：构建基于车辆质心的二自由度的动力学车辆模型和预期路径的车辆误差模型；基于所述动力学车辆模型和所述车辆误差模型，获得离散化状态方程和当前代价方程；用所述预期路径的各预瞄点的曲率对所述离散化状态方程和所述当前代价方程进行增广处理获得预瞄增广状态方程及增广代价方程；基于所述预瞄增广状态方程和所述增广代价方程获得最优控制律的前馈增益和反馈增益；基于当前车速和第一预设条件的所述最优控制律的前馈增益获得所述预瞄点的数量；基于所述车辆误差模型和所述预瞄点的数量获得所述预期路径的各预瞄点的车辆横向误差；基于所述前馈增益、所述反馈增益、各所述预瞄点的车辆横向误差及各所述预瞄点的曲率，通过所述车辆的最优前轮转角计算式获得各所述预瞄点对应的前轮转角；基于所述预期路径的各所述预瞄点对应的所述前轮转角控制所述车辆进行路径跟踪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于车辆质心的二自由度的动力学车辆模型和预期路径的车辆误差模型，包括：基于第二预设条件构建基于车辆质心的二自由度的动力学车辆模型；基于所述动力学车辆模型构建所述预期路径的车辆误差模型，其中，所述车辆误差模型包括第一车辆误差方程、第二车辆误差方程、第三车辆误差方程及第四车辆误差方程。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述动力学车辆模型和所述车辆误差模型，获得离散化状态方程和当前代价方程，包括：基于所述动力学车辆模型和所述车辆误差模型获得第五车辆误差方程和第六车辆误差方程；对第五车辆误差方程和第六车辆误差方程进行变换获得连续状态方程；基于所述连续状态方程通过双线性变换进行离散化获得所述离散化状态方程；基于所述离散化状态方程获得所述当前代价方程。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第五车辆误差方程为：其中，为车辆从质心到预期路径的横向误差的二阶导数；为车辆从质心到预期路径的横向误差的一阶导数；为航向角误差的一阶导数；为预期路径的预瞄点的航向角的一阶导数；Caf为车辆前轮侧偏刚度；Car为车辆后轮侧偏刚度；lf为前轮到质心的轴距；2CN115179935A权利要求书2/6页lr为前轮到质心的轴距；vx为纵向方向的速度；m为车辆的质量；δ为预期路径的前轮转角；所述第六车辆误差方程为：其中，为航向角误差的二阶导数；为车辆转向惯性矩；为预期路径预瞄点的航向角的二阶导数；所述连续状态方程为：其中，cR为当前路径的曲率；σ1为第一系数，σ2为第二系数，σ3为第三系数，设置如下：x为所述预期路径的各预瞄点的车辆横向误差；为所述预期路径的各预瞄点的车辆横向误差的一阶导数；所述离散化状态方程为：其中，k为当前时刻的时间；A为第一系数矩阵，B为第二系数矩阵，D为第三系数矩阵，且；所述当前代价方程为：3CN115179935A权利要求书3/6页其中，J为当前代价函数；T为矩阵转置的符号；Q为第一正定的权重矩阵，R为第二正定的权重矩阵，且。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预瞄增广状态方程和增广代价方程离线求解获得最优控制律的前馈增益和反馈增益，包括：基于所述增广代价方程采用动态规划方法获得最优控制策略方程；基于所述最优控制策略方程获得最优控制律