自动驾驶汽车横向运动控制方法综述高琳琳;戎辉;唐风敏;郭篷;何佳【期刊名称】《《汽车电器》》【年(卷),期】2019(000)009【总页数】4页(P1-4)【关键词】自动驾驶;横向运动控制;纵/横向耦合;车联网【作者】高琳琳;戎辉;唐风敏;郭篷;何佳【作者单位】天津大学天津300072;中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300;中国汽车技术研究中心有限公司天津300300【正文语种】中文【中图分类】U463.6自动驾驶汽车是一种集感知、决策、控制于一体的智能化系统，其被视为交通安全事故、交通拥堵等问题的最终解决方案，自诞生以来一直备受各国政府、高等院校以及相关机构重视［1］。作为自动驾驶汽车三大核心技术之一，运动控制系统的主要工作是根据环境感知系统以及规划决策系统提供的信息，控制车辆沿规划好的路径行驶。自动驾驶运动控制系统可以进一步划分为纵向运动控制与横向运动控制两部分。横向运动控制主要针对车辆的转向执行系统进行控制，操纵车辆转向的同时，保证自动驾驶汽车沿规划好的路径行驶。具体地，横向运动控制系统根据目标路径信息以及自身位姿信息计算方向盘转角或车轮转角信息，并将计算所得信息传递至执行机构执行。作为自动驾驶汽车的底层控制系统，横向运动控制系统及其控制方法的优劣不仅会影响对规划路径的跟踪精度，还会对车辆的稳定性、舒适性产生影响。因而，针对自动驾驶汽车的横向运动控制进行深入研究，研究具有良好实时性、鲁棒性以及稳定性的横向运动控制方法一直是自动驾驶技术领域的重点与热点。本文主要针对近年来自动驾驶横向运动控制的国内外研究情况进行介绍，同时分析了该项技术的未来发展趋势，为自动驾驶技术的进一步发展奠定理论基础，并提供一定的技术思路。1横向运动控制车辆模型除一些智能控制方法外，许多经典控制、现代控制理论依赖被控对象的系统模型完成控制器设计或控制参数整定，因而，建立自动驾驶汽车的模型往往是控制系统设计的第一步。现有横向运动控制的研究中，采用的车辆模型主要为运动学模型与动力学模型两种，两种模型的示意图见图1。1.1车辆运动学模型如图1所示，在大地坐标系XOY下，设定自动驾驶汽车后轴中心坐标为（Xr，Yr），后轴中心点速度为Vr，车辆的航向角为φ，前轮等效转角为δf。由此，可以得到如下车辆运动学模型：图1车辆模型式中：L——车辆前后轴的轴距。由于车辆运动学模型建立在车辆与道路间的几何关系基础上，未针对车辆行驶过程中的受力加以考虑，因此该模型适用于AGV、轮式机器人、低速无人车等特殊自动驾驶场合。1.2车辆动力学模型在一些高速行驶场合，为保证对目标路径跟踪的精确度，需采用车辆动力学模型替代运动学模型进行控制器设计。如图1所示，假设轮胎存在线性侧偏特性，对前、后轴两个车轮进行等效后，可以得到如下车辆动力学模型：式中：Yv——车辆质心在大地坐标系XOY下横向位置；φ、δf——与前文相同，分别代表车辆航向角与前轮等效转角；ω——车辆的横摆角速度；m——车辆的质量；Vx——车辆质心处的车速；Cf、Cr——车辆前、后轴的侧偏刚度；l、flr——车辆前、后轴的轴距；Iz——车辆绕垂直方向的转动惯量。2横向运动控制策略现有自动驾驶横向运动控制策略，可按照采用传感器类型的不同，将其划分为非预瞄式和预瞄式两种。非预瞄式横向运动控制策略主要适用于某些车路协同式自动驾驶车辆，如磁引导式或线圈引导式无人车。这类自动驾驶车辆通过车身上的传感器识别埋在道路中的磁钉或线圈，以此获取车辆自身与期望路径间的位置关系，进而实现自动驾驶。与非预瞄式横向运动控制策略不同，预瞄式横向运动控制策略主要模仿人类驾驶车辆的行为特性，以目标路径上车辆行驶方向前方的某一点作为跟踪目标，完成对规划路径的跟踪行驶。预瞄式控制策略适用于一些以视觉感知系统获取路径信息的自治式无人车，该种策略符合人类的驾驶习惯，且能在高速行驶工况下取得较好的控制精度，因而自动驾驶技术领域有着广泛的应用。针对预瞄式横向运动控制策略中预瞄点个数、距离以及选取方式的研究，也一直是该领域的研究难点。赵凯等［2］提出了一种多点序列预瞄的控制策略，该策略以规划路径上的一系列GPS坐标点作为自动驾驶车辆的跟踪目标，利用车辆运动学模型计算车辆位置信息，并根据目标坐标点与车辆当前时刻位置的偏差设计控制器，完成对车辆的转向控制，实现对目标路径的跟踪。刁勤晴等［3］针对自动驾驶汽车在大曲率转向工况下路径跟踪精度低、且易出现提前转向的问题进行了深入研究，提出一种双点