智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行技術(shù)的認(rèn)知課件

延遲符智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行技術(shù)的認(rèn)知延遲符控制執(zhí)行技術(shù)的認(rèn)知一延遲符1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行一、控制執(zhí)行的概念控制執(zhí)行是整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的最后一環(huán)，是將環(huán)境感知，行為決策，路徑規(guī)劃的結(jié)論付諸實(shí)踐的執(zhí)行者?？刂茍?zhí)行系統(tǒng)將來自決策系統(tǒng)的路徑規(guī)劃落實(shí)到汽車機(jī)構(gòu)的動(dòng)作上。控制過程的目標(biāo)就是使車輛的位置、姿態(tài)、速度和加速度等重要參數(shù)，符合最新決策結(jié)果。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行二、控制執(zhí)行的類型智能網(wǎng)聯(lián)汽車的控制執(zhí)行是“人-車-路”組成的智能系統(tǒng)最終完成自動(dòng)駕駛和協(xié)同駕駛的落地部分，主要包括車輛的縱向運(yùn)動(dòng)控制和橫向運(yùn)動(dòng)控制?？v向運(yùn)動(dòng)控制，即車輛的制動(dòng)和驅(qū)動(dòng)控制。橫向運(yùn)動(dòng)控制，即通過輪胎力的控制以及方向盤角度的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的規(guī)劃路徑跟蹤，這兩種控制方式是單車自動(dòng)駕駛所具備的。各類型分別如圖4-1-1和圖4-1-2所示。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行圖4-1-1縱向運(yùn)動(dòng)控制圖4-1-2橫向運(yùn)動(dòng)控制1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行控制執(zhí)行需要借助復(fù)雜的汽車動(dòng)力學(xué)完成主控系統(tǒng)，主控系統(tǒng)由軟件部分的智能車載操作系統(tǒng)與硬件部分的高性能車載集成計(jì)算平臺(tái)聯(lián)合組成。智能車載操作系統(tǒng)融合了內(nèi)容服務(wù)商和運(yùn)營服務(wù)商的數(shù)據(jù)，以及車內(nèi)人機(jī)交互服務(wù)，能夠?yàn)槌丝吞峁┲艿降膫€(gè)性化服務(wù)，目前的主流操作系統(tǒng)包括Windows、Linux、Android、QNX、HarmonyOS、YunOS(阿里云系統(tǒng))等。高性能車載集成計(jì)算平臺(tái)融合高精度地圖、傳感器、V2X的感知信息進(jìn)行認(rèn)知和最終的決策計(jì)算，目前主流硬件處理器包括FPGA、ASIC、CGPU等型號(hào)。最終，決策的計(jì)算信息匯入車輛總線控制系統(tǒng)，完成執(zhí)行動(dòng)作。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知三、控制執(zhí)行的方法（1）PID控制（反饋控制）（2）模型預(yù)測控制（商家預(yù)測銷量）（3）滑?？刂颇壳翱刂茍?zhí)行主流的控制算法主要有智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（1）PID控制PID控制簡稱比例、積分和微分控制。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單、容易實(shí)現(xiàn)且能達(dá)到較好的控制效果，因此廣泛應(yīng)用于控制領(lǐng)域。PID控制由比例單元P、積分單元I和微分單元D組成，其反饋控制原理如圖4-1-3所示。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行圖4-1-3PID控制原理圖如圖4-1-3所示，首先對(duì)輸入誤差e進(jìn)行比例、積分、微分運(yùn)算，運(yùn)算后的疊加結(jié)果u作為輸出量用以控制被控對(duì)象，同時(shí)被控對(duì)象融合當(dāng)時(shí)狀態(tài)輸出反饋信號(hào)y，再次與期望值r進(jìn)行比較，得到的誤差e再次進(jìn)行比例、積分、微分調(diào)節(jié)，如此循環(huán)進(jìn)行，直到達(dá)到控制效果。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（2）模型預(yù)測控制模型預(yù)測控制（ModelPredictiveControl，MPC）起源于工業(yè)界，用于解決PID控制不易解決的多變量、多約束的優(yōu)化問題，具有處理線性和非線性模型、同時(shí)觀察系統(tǒng)約束和考慮未來行為的能力，近年來廣泛用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑跟蹤控制。MPC主要由模型預(yù)測、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋調(diào)整3部分組成。1、控制執(zhí)行整體認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（3）滑模控制滑?？刂疲⊿lidingModeControl，SMC）本質(zhì)是一類特殊的非線性變結(jié)構(gòu)控制，其非線性表現(xiàn)為控制的不連續(xù)性，控制原理為根據(jù)系統(tǒng)所期望的動(dòng)態(tài)特性來設(shè)計(jì)系統(tǒng)的切換超平面，通過滑動(dòng)模態(tài)控制器使系統(tǒng)狀態(tài)從超平面之外向切換超平面收束；系統(tǒng)一旦到達(dá)切換超平面，控制作用將保證系統(tǒng)沿切換超平面到達(dá)系統(tǒng)原點(diǎn)，這一沿切換超平面向原點(diǎn)滑動(dòng)的過程稱為滑?？刂啤；？刂芐MC對(duì)非線性系統(tǒng)以及未知干擾具有較強(qiáng)的魯棒性，然而單一的SMC往往不能滿足智能汽車控制的要求，因此，改進(jìn)基于滑模變結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)控制方法成為當(dāng)前的研究重點(diǎn)，主要方向有融合比例微分控制、自適應(yīng)模糊控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的控制方法。智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行是整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的最后一環(huán)，是將環(huán)境感知，行為決策和路徑規(guī)劃的結(jié)論付諸實(shí)踐的執(zhí)行者，是“人-車-路”組成的智能系統(tǒng)最終完成自動(dòng)駕駛和協(xié)同駕駛的落地部分，主要包括車輛的縱向控制、橫向控制。目前控制執(zhí)行主流的控制算法主要有PID控制、模型預(yù)測控制、滑?？刂频?。智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行延遲符縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知二延遲符2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行一、縱向運(yùn)動(dòng)控制的概述縱向運(yùn)動(dòng)控制是指通過對(duì)油門和制動(dòng)的協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)期望車速的精準(zhǔn)跟隨。采用油門和制動(dòng)綜合控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)定速度的跟蹤，其控制原理框圖如圖4-2-1所示。2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行縱向運(yùn)動(dòng)控制基本原理是根據(jù)預(yù)定速度和無人駕駛汽車實(shí)測速度的偏差，通過節(jié)氣門控制器和制動(dòng)控制器根據(jù)各自的算法分別得到節(jié)氣門控制量和制動(dòng)控制量。切換規(guī)則根據(jù)節(jié)氣門控制量、速度控制量和速度偏差選擇節(jié)氣門控制還是制動(dòng)控制。未選擇的控制系統(tǒng)回到初始位置，如果按照切換規(guī)則選擇了節(jié)氣門控制，則制動(dòng)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)將回到零初始位置。圖4-2-1縱向控制系統(tǒng)控制框圖2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行二、縱向運(yùn)動(dòng)控制的類型智能網(wǎng)聯(lián)汽車縱向控制按照實(shí)現(xiàn)方式分類直接式運(yùn)動(dòng)控制分層式運(yùn)動(dòng)控制。2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（1）直接式運(yùn)動(dòng)控制直接式運(yùn)動(dòng)控制是通過縱向控制器直接控制期望制動(dòng)壓力和節(jié)氣門開度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車縱向速度的直接控制，該方法能夠使汽車實(shí)際縱向速度迅速達(dá)到期望值，響應(yīng)速度快。具體結(jié)構(gòu)如圖4-2-2所示。圖4-2-2直接式運(yùn)動(dòng)控制結(jié)構(gòu)圖2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（2）分層式運(yùn)動(dòng)控制分層式運(yùn)動(dòng)控制是根據(jù)控制目標(biāo)的不同設(shè)計(jì)上位控制器和下位控制器，上位控制器是用來產(chǎn)生期望車速和期望加速度，下位控制器根據(jù)上位控制的期望值產(chǎn)生期望的節(jié)氣門開度和制動(dòng)壓力，以實(shí)現(xiàn)對(duì)速度和制動(dòng)的分層控制，如圖4-2-3所示。圖4-2-3分層式運(yùn)動(dòng)控制結(jié)構(gòu)圖2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行直接式運(yùn)動(dòng)控制考慮了系統(tǒng)的復(fù)雜性和非線性等特點(diǎn)，具有集成程度高，模型準(zhǔn)確性強(qiáng)的特點(diǎn)。但是其開發(fā)難度較高，靈活性較差。分層式運(yùn)動(dòng)控制通過協(xié)調(diào)節(jié)氣門和制動(dòng)分層控制，開發(fā)相對(duì)易實(shí)現(xiàn)。但是由于分層式運(yùn)動(dòng)控制會(huì)忽略參數(shù)不確定性、模型誤差以及外界干擾等的影響，建模的準(zhǔn)確性會(huì)受到一定的影響。2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行三、縱向運(yùn)動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)方式縱向運(yùn)動(dòng)控制執(zhí)行是車輛已知前方車輛的位置和速度等信息，結(jié)合自身當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)自身的縱向運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整的控制策略、執(zhí)行步驟以及相應(yīng)的控制方法的總稱。在控制層面分為上層控制和下層控制，上層控制就是在已知前方車輛的速度、加速度，前方車輛和本車的相對(duì)距離、本車的速度、加速度等信息的基礎(chǔ)上判斷本車所需要進(jìn)入到哪一種模式中。下層控制就是在上層決斷進(jìn)入某一種模式之后，采用相應(yīng)的控制算法對(duì)自車的速度、加速度進(jìn)行調(diào)整，使后車與前車保持相對(duì)安全的狀態(tài)。2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行車輛縱向運(yùn)動(dòng)控制的流程如圖4-2-4所示。智能網(wǎng)聯(lián)汽車縱向運(yùn)動(dòng)控制策略主要包括設(shè)定速度控制、車速控制和間距控制等。設(shè)定速度控制一般適用于車流密度較小的高速公路或封閉園區(qū)。而在一般城市道路環(huán)境下，由于外部環(huán)境變化復(fù)雜，突發(fā)情況較多，需要頻繁改變車速，這種情況下，需采用車速控制或間距控制策略。圖4-2-4車輛縱向運(yùn)動(dòng)控制流程圖2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行如圖4-2-5所示，典型的智能網(wǎng)聯(lián)汽車縱向運(yùn)動(dòng)控制邏輯如下：（1）前方?jīng)]有車輛，自動(dòng)駕駛控制器（ECU）按照設(shè)定速度控制策略計(jì)算預(yù)期加速度對(duì)節(jié)氣門/制動(dòng)器進(jìn)行控制；圖4-2-5典型智能網(wǎng)聯(lián)汽車縱向運(yùn)動(dòng)控制邏輯2、縱向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（2）當(dāng)汽車探測到前方有車輛時(shí)，控制器（ECU）根據(jù)車輛間距判定轉(zhuǎn)入車速控制策略或是間距控制策略計(jì)算預(yù)期加速度，如實(shí)際間距大于過渡間距（預(yù)期間距+補(bǔ)償間距）則采用車速控制策略，如實(shí)際間距小于過渡間距則采用間距控制策略。節(jié)氣門/制動(dòng)器執(zhí)行器的控制輸入由節(jié)氣門/制動(dòng)器控制算法確定，從而達(dá)到車輛實(shí)際加速度與預(yù)期加速度盡可能接近的目的。圖4-2-5典型智能網(wǎng)聯(lián)汽車縱向運(yùn)動(dòng)控制邏輯延遲符橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知三延遲符3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行一、橫向運(yùn)動(dòng)控制概述橫向運(yùn)動(dòng)控制指智能車輛通過車載傳感器感知周圍環(huán)境，結(jié)合全球定位系統(tǒng)GPS提取車輛相對(duì)于期望行駛路徑的位置信息，并按照設(shè)定的控制邏輯控制車輛方向盤轉(zhuǎn)角使其沿期望路徑自主行駛，控制框圖如圖4-3-1所示。3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行橫向運(yùn)動(dòng)控制基本原理是根據(jù)期望軌跡和無人駕駛汽車實(shí)測軌跡的偏差，轉(zhuǎn)向控制器根據(jù)算法得到轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角控制量，最終實(shí)現(xiàn)車輛沿期望軌跡行駛。圖4-3-1橫向運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)控制框圖3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行二、橫向運(yùn)動(dòng)控制的類型根據(jù)環(huán)境感知傳感系統(tǒng)的不同，智能汽車橫向運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)可分為非前瞻式參考系統(tǒng)和前瞻式參考系統(tǒng)。3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（1）非前瞻式參考系統(tǒng)通過計(jì)算車輛附近的期望道路與車輛之間的橫向位置偏差來控制車輛實(shí)現(xiàn)道路跟蹤，例如場區(qū)自動(dòng)循跡物流車，利用安裝在道路中間的電纜或磁道釘作為參考，實(shí)現(xiàn)橫向運(yùn)動(dòng)控制，如圖4-3-2所示。圖4-3-2非前瞻式參考橫向運(yùn)動(dòng)控制3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（2）前瞻式參考系統(tǒng)通過測量車輛前方的期望道路與車輛之間的橫向位置偏差來控制車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向，類似于駕駛員的開車行為，常見的智能網(wǎng)聯(lián)汽車，主要是基于雷達(dá)或機(jī)器視覺等參考系統(tǒng)，完成橫向運(yùn)動(dòng)控制，如圖4-3-3所示。圖4-3-3前瞻式參考橫向運(yùn)動(dòng)控制3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（1）基于模型的系統(tǒng)控制方法該方法的基礎(chǔ)是利用物理定律或系統(tǒng)辨識(shí)，建立車輛系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。然后根據(jù)車輛當(dāng)前狀態(tài)和規(guī)劃的期望行駛路徑或運(yùn)動(dòng)參數(shù)（如速度、加速度、角度等）之間的偏差，求解出與其相對(duì)應(yīng)的控制輸入?yún)?shù)（如轉(zhuǎn)向角），進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。該方法依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，當(dāng)所建模型與車輛的實(shí)際行駛特性存在差異時(shí)，往往難以獲得令人滿意的跟蹤控制效果。按照智能網(wǎng)聯(lián)汽車橫向運(yùn)動(dòng)控制的設(shè)計(jì)方法不同，可分為基于模型的系統(tǒng)控制方法和無模型的系統(tǒng)控制方法。3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行（2）無模型的系統(tǒng)控制方法該方法的基本思想是將車輛系統(tǒng)作為一個(gè)“黑匣子”，只利用系統(tǒng)的輸入輸出信息設(shè)計(jì)控制器，其控制器結(jié)構(gòu)不依賴于受控對(duì)象動(dòng)力學(xué)特性的結(jié)構(gòu)，適用于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。該方法不需要車輛動(dòng)力學(xué)的精確模型，利用駕駛?cè)瞬倏v輸入與車輛響應(yīng)輸出的直接關(guān)系設(shè)計(jì)控制器，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)車輛狀態(tài)的跟蹤控制。但是，基于該方法在控制穩(wěn)定性和可優(yōu)化性方面還需進(jìn)一步提升。3、橫向運(yùn)動(dòng)控制認(rèn)知智能網(wǎng)聯(lián)汽車控制執(zhí)行三、橫向運(yùn)動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)方式智能網(wǎng)聯(lián)汽車的橫向控制系統(tǒng)包括輸入、處理、控制和輸出4個(gè)部分。感知系統(tǒng)感知外部環(huán)境信息，利用相關(guān)的軌跡規(guī)劃算法設(shè)計(jì)出合理的行駛路徑，結(jié)合獲取的車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)等車身狀態(tài)信息，得到當(dāng)前車輛行駛狀況，作為轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的輸入；汽車軌跡跟蹤橫向控制器結(jié)合輸入的預(yù)期軌跡和車輛本身