一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法与流程

本发明涉及车辆运动控制，主要涉及一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法。

背景技术：

1、智能清扫车在进行贴边作业时，横向控制起着至关重要的作用。横向控制是指控制车辆在道路的横向方向上的运动，包括控制车辆的转向以维持其在道路上的位置和方向，在保证清扫效果和场景适用性的要求下，确保清扫车贴边作业具备较高的控制精度和适配不同形状的道路场景。现有的车辆横向控制方法基于动力学的lqr算法，如wo2022237392a1《车辆的横向控制方法、装置及车辆》公开了一种“车辆的横向控制方法、装置及车辆，其中方法包括：获取车辆的当前位姿和目标点的位姿；根据当前位姿和目标点的位姿之间的偏差，计算状态矩阵；根据车辆动力学模型确定线性二次型调节器lqr算法中的第一模型参数矩阵和第二模型参数矩阵，并选取lqr算法中的第一加权矩阵和第二加权矩阵；根据lqr算法确定最优矩阵；基于状态矩阵和最优矩阵计算转向控制量，控制车辆的转向执行器执行转向控制量，以对车辆进行横向控制。由此，保证了车辆在曲率变化大的复杂道路上和速度变化快的行驶场景下跟踪的稳定性和舒适性，实现了lqr控制器的控制精度和自适应性的提高”，上述方法未考虑预瞄参考轨迹信息，易出现跟踪误差大问题。如何在一个有限的算力硬件平台上，设计一种既能保证贴边清扫高精度要求，同时还能适配不同曲率道路的横向控制算法，是智能清扫车亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术所存在的上述问题，本技术提供了一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法。

2、本技术的技术方案如下：

3、一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法，所述方法包括：

4、构建车辆横向动力学模型和道路预瞄误差模型；

5、将车辆横向动力学模型和道路预瞄误差模型进行结合，获得多点预瞄误差动力学模型；

6、以实现车路横向误差最小和车路航向角误差最小为控制目标，基于多点预瞄误差动力学模型构造最优控制成本函数，利用最优控制算法求解获得最优反馈控制参数；

7、根据不同的作业车速和车身质量建立最优反馈控制参数表，根据车辆当前的速度和车身质量，确定使用的最优控制参数，并生成相应的控制指令，完成对车辆的横向精准贴边控制。

8、优选地，所述车辆横向动力学模型为二自由度单轨动力学模型，状态变量包括车辆的横向位移y、横向速度航向角ψ和偏航角速度输入变量为前轮转向角δf，状态空间方程以公式表达为：

9、

10、式中，m为车身质量，vx为车辆纵向速度，iz为车辆横摆转动惯量，lf为车辆质心到车辆前轴距离轴，lr为车辆质心到车辆后轴距离，cf为前轮侧偏刚度、cr为后轮侧偏刚度；

11、定义误差变量，并根据所述误差变量对车辆横向动力学模型重新定义，所述误差变量包括从参考轨迹到车辆质心之间的横向位移e1、从参考轨迹到车辆质心之间的横向位移变化率即横向速度从参考轨迹到车辆质心之间的航向角偏差e2和从参考轨迹到车辆质心之间的航向角偏差变化率即偏航角速度

12、其中：

13、

14、

15、

16、式中，为车辆参考的偏航角速度；r为参考轨迹的半径；

17、根据所述误差变量对车辆横向动力学模型重新定义，以公式表达为：

18、

19、将重新定义的车辆横向动力学模型以符号化表示，具体公式为：

20、

21、优选地，构建道路预瞄误差模型具体为：

22、将路面惯性坐标系通过坐标旋转平移转化到车身坐标系中，完成原点位置和坐标轴对齐的坐标系变换，通过将道路在路面惯性坐标系中的道路信息转换为车身坐标系中的横向位移，建立道路预瞄误差模型的(h+1)维离散状态方程，以公式表达为：

23、yr(k+1)＝d*yr(k)+e*yr(h+1)(k)；

24、其中：

25、

26、式中，yr(h+1)(k)为第k时刻道路预瞄u*t*(h+1)纵向位置点对应的道路横向坐标，[yr0,yr1...,yr(h-1),yrh]为道路预瞄信息状态量；d为道路预瞄信息状态转移矩阵，e为道路预瞄信息状态输入矩阵。

27、优选地，将车辆横向动力学模型和道路预瞄误差模型进行结合，获得多点预瞄误差动力学模型具体为：

28、对的车辆横向动力学模型进行离散化处理，以公式表达为：

29、

30、其中：

31、

32、bcd＝t*b；

33、brd＝t*br；

34、式中，t为采样周期，i为4x4的单位矩阵，δ(k)为k时刻的方向盘转角指令，为k时刻道路参考偏航角速度；

35、将离散状态的道路预瞄误差模型和车辆误差动力学模型进行离散化进行结合，获得多点预瞄误差动力学模型，以公式表达为：

36、

37、优选地，以实现车路横向误差最小和车路航向角误差最小为控制目标，基于多点预瞄误差动力学模型构造最优控制成本函数j，以公式表达为：

38、

39、其中：

40、

41、

42、式中，c为输出矩阵，z(k)为状态向量，q为车路误差的权重矩阵，q1为车路横向误差权重，q2为车路航向角误差权重，r为对前轮转角输入的重要性参数。

43、优选地，利用最优控制算法求解获得最优反馈控制参数具体为：

44、由最优控制增益矩阵k和状态向量z(k)构建最优控制律δ*(k)，以公式表达为：

45、

46、定义状态矩阵a*和控制矩阵b*，以公式表达为：

47、

48、

49、则增益矩阵k以公式表达为：

50、k＝(r+(b*)tpb*)-1(b*)tpa*；

51、其中，通过黎卡提方程求解p矩阵，以公式表达为：

52、p＝(a*)tpa*-(a*)tpb*(r+(b*)tpb*)-1(b*)tpa*+ctqc。

53、优选地，根据不同的作业车速和车身质量建立最优反馈控制参数表具体为确定车速和车身质量的取值范围，在每个车速和车身质量组合下，通过插值方法来计算横向控制反馈系数，确定最佳的横向控制反馈系数，整理对应的车速、车身质量和横向控制反馈系数为表格。

54、本发明还提供了一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制系统，所述系统包括传感器模块、控制算法模块和执行器模块，其中：

55、所述传感器模块用于获取车辆当前的位置、姿态和道路的信息；

56、所述控制算法模块内部设置有点预瞄误差动力学模型，所述点预瞄误差动力学模型基于车辆横向动力学模型和道路预瞄误差模型结合获得，所述控制算法模块用于根据传感器模块获取的信息，利用点预瞄误差动力学模型计算出最优的反馈控制参数，并生成相应的控制指令；

57、所述执行器模块用于接收控制指令，控制车辆的横向运动，使车辆能够精准地贴边作业。

58、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任一实施例所述的一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法。

59、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法。

60、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

61、1)本发明提供了一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法，通过车辆横向动力学模型和道路预瞄误差模型的结合，获得多点预瞄误差动力学模型，实现对车路横向误差和航向角误差的最小化，通过最优控制算法在车辆运动过程中实时计算出最优的反馈控制参数，使得控制响应更加实时、准确，提高车辆贴边清扫作业的精度；

62、2)本发明提供了一种应用于贴边清扫作业的高精度自适应横向控制方法，根据不同的作业车速和车身质量建立最优反馈控制参数表，使得系统能够适应不同工况下的车辆控制需求，增强了系统的全局适应性。