引用本文

徐杨, 陆丽萍, 褚端峰, 黄子超. 无人车辆轨迹规划与跟踪控制的统一建模方法. 自动化学报, 2019, 45(4): 799-807. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170431

XU Yang, LU Li-Ping, CHU Duan-Feng, HUANG Zi-Chao. Unified Modeling of Trajectory Planning and Tracking for Unmanned Vehicle. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2019, 45(4): 799-807. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170431

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2018.c170431

关键词

人工势场，模型预测控制，轨迹规划，跟踪控制，无人车辆 

摘要

无人车辆的轨迹规划与跟踪控制是实现自动驾驶的关键.轨迹规划与跟踪控制一般分为两个部分，即先根据车辆周边环境信息以及自车运动状态信息规划出参考轨迹，再依此轨迹来调节车辆纵横向输出以实现跟随控制.本文通过对无人车辆的轨迹规划与跟踪进行统一建模，基于行车环境势场建模与车辆动力学建模，利用模型预测控制中的优化算法来选择人工势场定义下的局部轨迹，生成最优的参考轨迹，并在实现轨迹规划的同时进行跟踪控制.通过CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真实验表明，该方法可在多种场景下实现无人车辆的动态避障.

文章导读

统计显示, 90%以上的交通事故都是由驾驶员的失误操作引起.近年来, 随着Google、百度等公司在无人驾驶方面的研发推动, 使得人们热切期待利用无人车辆来彻底解决交通事故问题.欲完全取代人类驾驶员, 无人车辆的自动驾驶系统需足够智能化, 以应对复杂的道路交通场景.特别地, 无人车辆需在全局路径规划得到的起点与终点之间的最优路径基础上, 根据动态交通环境以及自车运动状态, 进行局部的轨迹规划, 以实现动态避障.轨迹规划在机器人领域已被广泛研究并用于障碍物的规避[1].无人车可看作是一种轮式机器人, 因此可借鉴一些机器人领域的轨迹规划方法.当然两者的轨迹规划也有很大的不同, 例如, 无人车的运行速度相比于普通机器人来说要快得多, 行车环境也是动态变化的, 无人车的轨迹规划还需要考虑道路的结构信息以及一些交通规则.另外, 无人车在轨迹规划的过程中要考虑车辆的运动学、动力学特性以及满足轮胎等因素的约束.目前已经有很多学者对无人车的轨迹规划进行了研究[2-5], 常见的无人车轨迹规划算法包括基于特定函数的轨迹规划方法[2]、基于搜索的轨迹规划方法(随机搜索法[3]、栅格法)、基于优化的轨迹规划方法(模型预测方法[4]、人工势场法等).

人工势场是最具吸引力的路径规划算法之一, 它最早被用于机器人的路径规划[6].通过为障碍物、道路结构以及目标点分配合理的势场函数, 人工势场可为车辆规划出一条通往目标点且无碰撞的路径.人工势场的主要优势在于结构简单、可用不同的势场函数比较精确地描述各类障碍物、道路结构等影响因素.目前, 已经有许多学者将人工势场用于自动驾驶车辆的轨迹规划. Wang等[7]基于势场理论提出了一种驾驶安全势场模型, 包括静止障碍物(静止的车辆、道路边界)势场、运动障碍物势场、驾驶员行为势场, 最后根据驾驶安全势场模型可以实现车辆的轨迹规划. Wolf等[8]提出了相应的势场函数来描述行车环境中的各类影响因素, 然后用梯度下降法来进行轨迹规划. Cao等[9]根据障碍物、道路边界、目标点的特征设计了谐波函数形式的势场模型, 通过梯度下降法得到最优的轨迹.基于这种架构, Ji等[10]先通过构建环境势场, 分别用三角函数和指数函数形式来描述道路边界和障碍物, 再进行轨迹规划, 最后通过模型预测控制实现轨迹跟踪.然而, 这些方法在产生最优轨迹时, 并未考虑车辆的一些特性, 这可能导致规划出的轨迹并不适合于车辆进行跟随.

模型预测控制也可用来进行轨迹规划. Abbas等[11]基于障碍物与车辆的间距建立了避障目标函数, 然后把它引入到模型预测算法的目标函数中, 以实现障碍物的规避. Park等[12]把障碍物信息以视差的形式引入到模型预测控制的框架中进行避障. Mousavi等[13]把障碍物和道路结构以约束条件的形式引入到模型预测控制中实现障碍物规避.从上述文献可知, 基于模型预测控制的路径规划方法通常把障碍物、道路等影响因素当作是一种约束或用单一的目标函数来描述所有这些因素.当前的无人车辆或机器人的轨迹规划与跟踪控制通常分为两个独立的单元, 即采用人工势场等方法实现轨迹规划, 再通过鲁棒控制、最优控制等方法实现对规划出的轨迹进行跟踪. Huang等[14]首次提出了一种基于人工势场的模型预测控制器, 兼具轨迹规划与跟踪控制的功能.然而, 该研究采用较为简单的车辆运动学模型, 其跟踪控制精度有待进一步提高.

为此, 本文基于车辆动力学模型, 利用人工势场与模型预测控制相结合, 通过模型预测控制中的优化算法来实现最优轨迹选择, 提出一种针对轨迹规划与跟踪的统一建模方法, 即在无人车辆轨迹规划的同时, 实现对无人车辆的纵横向耦合控制.

本文的结构如下:第1节介绍无人车辆轨迹规划的框架, 主要根据车道线、环境车、目标点等多影响因素建立势场函数; 第2节利用车辆动力学建模, 并基于模型预测控制方法设计轨迹跟踪控制器, 并实现对最优局部轨迹的规划与跟踪; 第3节通过不同的交通场景, 对无人车辆轨迹规划与跟踪控制器进行验证分析; 第4节分对全文进行总结.

图 1  道路势场示意图

图 2  环境车的局部坐标系

图 3  环境车的纵向势场值随距离变化图

本文提出一种针对无人车辆轨迹规划与跟踪控制的统一建模方法, 通过人工势场来描述行车环境, 并将行车环境势场引入到模型预测控制的目标函数中, 以实现轨迹规划与跟踪的统一建模.由于在进行模型预测控制器设计时, 采用了纵横向耦合的车辆动力学模型, 因而可以在无人车辆路径规划的过程中实现车辆的纵横向控制.

作者简介

徐杨

武汉理工大学计算机科学与技术硕士研究生.主要研究方向为无人驾驶车辆的路径规划.E-mail:18657200328@163.com

陆丽萍

博士, 武汉理工大学计算机科学与技术学院副教授.主要研究方向为车联网, 计算仿真, 嵌入式系统.E-mail:luliping@whut.edu.cn

黄子超

武汉理工大学智能交通系统研究中心博士研究生.主要研究方向为自动驾驶车辆, 协同驾驶以及自动驾驶车辆测试方法.E-mail:hzc@itsc.cn

褚端峰  

博士, 武汉理工大学智能交通系统研究中心副教授.主要研究方向为智能网联汽车, 智能交通系统.本文通信作者.E-mail:chudf@whut.edu.cn