一种无人驾驶汽车全工况避障控制方法及性能评价方法与流程

技术特征：
1.一种融合基于优化人工势场的避障路径规划方法和基于模型预测控制的轨迹跟踪方法的无人驾驶汽车全工况避障控制方法及性能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)在障碍物斥力场、道路边界斥力势场等多势场共同约束下，规划出真实有效的避障参考路径；在传统人工势场基础上，引入车辆与目标点的距离来，优化障碍物斥力场函数，并增加道路边界斥力势场，考虑车速的影响；步骤2)将避障参考路径发送给轨迹跟踪控制算法，输出车辆前轮转角和车速的控制量，控制车辆行驶轨迹；步骤3)提出以横向跟踪误差、横摆角、前轮转角和前轮转角增量的均方根值的加权和作为轨迹跟踪综合评价指标，得到其在全车速工况下的变化规律，综合评价车辆轨迹跟踪精度、驾驶安全性和控制器的控制性能。2.根据权利要求1所述的一种融合优化人工势场和模型预测控制的无人驾驶汽车全工况避障控制方法，其特征在于，所述的步骤1)中，在传统人工势场基础上，引入车辆与目标点的距离优化障碍物斥力场函数：在传统人工势场基础上，引入车辆与目标点的距离优化障碍物斥力场函数(如式(1)所示)，解决局部最优和目标不可达的问题：式中：是车辆与目标点之间的距离，u
req
为斥力场函数，m是障碍物斥力场增益系数，ρ(q,q0)是为车辆与障碍物间的距离，ρ0是障碍物斥力场的作用距离，n为常数；由式(1)可知，随着车辆接近目标点，车辆受到的斥力跟随引力一同减小，车辆到达目标点时所受到的引力和斥力同时减小到零；因此，解决车辆局部最优且目标不可达的问题；当车辆未到达目标点时，所受到的斥力为：式中：f
req1
和f
req2
为道路边界斥力的分量，为道路边界斥力的分量，如图2所示，f
req1
的方向为从障碍物指向车辆，f
req2
的方向为从车辆指向目标点。3.根据权利要求1所述的一种融合优化人工势场和模型预测控制的无人驾驶汽车全工况避障控制方法，其特征在于，所述的步骤1)中，增加道路边界斥力势场，考虑车速对斥力势场的影响：建立的道路边界斥力函数为：
式中：f
rep,edge
为道路边界斥力；η
edge
是道路边界斥力增益系数；v为车速；y为车辆在坐标系中的纵坐标；d为道路宽度；w为车辆宽度；假设车辆在行车道上行驶，当车辆行驶靠近车道边界线
①
和
③
时，由于车辆有撞向路边护栏的危险，所以为了保障车辆的安全，需要车道边界线
①
和
③
对车辆产生的斥力急剧增加；当和时，在斥力函数中引入指数函数；当车辆行驶靠近车道边界线
①
和
③
时，车辆受到的斥力将呈现指数增长，从而将车辆约束在靠近车道中心线行驶；当车辆行驶靠近车道边界线
②
时，有可能是车辆的行驶方向发生偏离，也有可能是车辆将要换到超车道上行驶，所以车道边界线
②
产生的斥力应该设置地小一些；当和时，引入二次函数动态调节斥力大小；若车速越高，则当车辆靠近道路边界时反应时间会越短；所以，为了保障驾驶安全，将车速引入到道路边界斥力函数中；车速越高，道路边界对车辆产生的斥力就越大，保证车辆始终靠近车道中心线行驶。4.根据权利要求1所述的一种融合优化人工势场和模型预测控制的无人驾驶汽车全工况避障控制方法，其特征在于，所述的步骤2)中，建立模型预测轨迹跟踪控制器，控制车辆行驶轨迹：车辆避障轨迹跟踪问题归纳为对如下优化问题的求解：式中：y
hc
是硬约束输出；y
sc
是软约束输出；y
hc,min
和y
hc,max
是硬约束极限值；y
sc,min
和y
sc,max
是软约束极限值；a为系数矩阵；ε为松弛因子；ρ、q、r均为权重系数；设置软约束保证在每个控制步当中都能求解得到可行解，适当放大输出量的范围。
5.根据权利要求1所述的一种融合优化人工势场和模型预测控制的无人驾驶汽车全工况避障控制方法，其特征在于，所述的步骤3)中，提出以横向跟踪误差、横摆角、前轮转角和前轮转角增量的均方根值的加权和作为轨迹跟踪综合评价指标，得到其在全车速工况下的变化规律，综合评价车辆轨迹跟踪精度、驾驶安全性和控制器的控制性能，为无人驾驶汽车有效安全的避障控制选取合适的临界车速：定义轨迹跟踪综合评价指标e如下：式中：为横向跟踪误差的均方根值，表征无人驾驶汽车的轨迹跟踪精度；为横摆角的均方根值，表征无人驾驶汽车的行驶安全性；为前轮转角的均方根值，表征无人驾驶汽车轨迹跟踪控制器的控制性能；为前轮转角增量的均方根值，表征无人驾驶汽车轨迹跟踪控制器的控制性能。

技术总结
本发明涉及一种融合基于优化人工势场的避障路径规划方法和基于模型预测控制的轨迹跟踪方法的无人驾驶汽车全工况避障控制方法及性能评价方法，包含以下步骤：1)在障碍物斥力场、道路边界斥力势场等多势场共同约束下，规划出真实有效的避障参考路径；在传统人工势场基础上，引入车辆与目标点的距离优化障碍物斥力场函数，并增加道路边界斥力势场，考虑了车速的影响；2)将避障参考路径发送给轨迹跟踪控制算法，输出车辆前轮转角和车速的控制量，控制车辆行驶轨迹；3)提出以横向跟踪误差、横摆角、前轮转角和前轮转角增量的均方根值的加权和作为轨迹跟踪综合评价指标，得到其在全车速工况下的变化规律。与现有的技术相比，本发明具有无人驾驶汽车在全车速工况下高效避障、综合评价车辆轨迹跟踪精度、驾驶安全性和控制器的控制性能等优点。器的控制性能等优点。器的控制性能等优点。


技术研发人员：郭盼 于蕾艳 侯泽宇
受保护的技术使用者：中国石油大学（华东）
技术研发日：2021.07.05
技术公布日：2021/10/18