一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是关于一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法。


背景技术：

2.园区场景具有道路环境较为简单，结构化程度高，行驶路线较为固定等特点，是智能汽车自动驾驶技术重要的且难度最小的落地应用场景。目前，园区自动驾驶技术已经成功应用于景区观光代步、仓储物流配送、园区环卫清扫等限定区域场景，加速了自动驾驶技术的落地与产业化应用。
3.但园区自动驾驶技术也面临着诸多挑战。在自动驾驶系统架构方面，为便于系统升级，可扩展性是自动驾驶系统架构设计需考虑的重要因素，随着自动驾驶系统感知决策算法智能化程度的不断提高，对硬件平台算力的需求也不断提高。而园区智能车辆受限于车辆体积和车辆续航里程的要求，自动驾驶系统设备的最大供电功率将受到约束，因此，为给自动驾驶系统所有设备提供稳定可靠的电力，对园区智能车辆电源系统部署提出了挑战。同时需要控制算法在完成驾驶任务的同时降低算力需求，对园区环境下实现低功耗自动驾驶提出了挑战。
4.目前的自动驾驶系统仅可通过全球卫星导航定位系统进行定位，而园区自动驾驶场景经常会出现因树木遮挡等原因，导致卫星定位信号较差。或者是，对于园区内无车道线的线路，摄像头车道线检测将无法支撑的自动驾驶技术继续保持循迹行驶能力。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种园区智能车辆自动驾驶系统架构及循迹控制方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
6.为实现上述目的，本发明提供一种园区智能车辆自动驾驶系统架构，该架构包括交换机、计算平台、底层控制器、感知设备、定位设备、通信设备和人机交互平台，所述感知设备和定位设备通过所述交换机向所述计算平台输送信息；所述人机交互平台通过所述通信设备向所述计算平台输送信息；所述交换机与所述计算平台信息交互，所述底层控制器通过串口连接方式所述计算平台信息交互；
7.其中，所述人机交互平台包括循迹启停控制模块、循迹地图选择模块和控制模式选择模块，所述循迹启停控制模块用于发送启动或停止控制指令，循迹地图选择模块用于发送选择好的循迹地图信息加载指令，控制模式选择模块用于发送横向或纵向控制模式激活指令，当供电系统供电正常并完成控制系统参数初始化后，所述计算平台用于在接收所述启动控制指令，并在车辆状态正常情形下，加载所述循迹地图信息，然后判断车辆位置与姿态信息解析是否准确，在判定为准确后，则继续判断车辆当前位置点是否在期望循迹轨迹上，在判断为“是”的情形下，则根据期望循迹轨迹和车辆当前位置计算期望转向角和期望车速，并通过串口发送到所述底层控制器。
8.进一步地，所述供电系统提供彼此独立的三条供电线路，分别为上层直流供电总线、底层直流供电总线以及交流供电总线，所述供电系统包括主电源、副电源供电线路控制单元，其中，所述主电源通过车载动力源充电，所述副电源通过主电源充电，所述供电线路控制单元包括：
9.工作电压需求判断子单元，其用于判断工作电压需求d
v
；
10.用电设备工作功率需求判断子单元，其用于根据所述工作电压需求判断子单元的判定结果，以及用电设备正常工作功率需求d
p
和额定功率p1的比较结果，确定一所述供电线路，其中，p1根据所述主电源和副电源的额定功率大小进行确定。
11.进一步地，所述副电源依序通过上层开关和充电开关与所述主电源连接，所述上层直流供电总线中的稳压电源a和b，分别连接到所述上层开关和充电开关之间、所述副电源的输出端，所述底层直流供电总线的输入端通过下层开关连接到所述主电源与上层开关之间，所述交流供电总线的输出端与所述副电源的输出端之间设逆变器，输出220v交流电，上电顺序包括：
12.优先闭合下层开关，为所述底层控制器提供12v直流电；其次，启动车载动力源为主电源充电；再其次闭合上层开关为上层直流供电总线提供12v直流电，同时闭合充电开关为副电源充电；最后启动逆变器，通过交流供电总线提供220v电压。
13.进一步地，所述用电设备工作功率需求判断子单元在判定d
v
为12v直流的情形下，分为如下三种情形确定所述供电线路：
14.情形一，d
p
＜p1，所述供电线路为所述底层直流供电总线；
15.情形二，d
p
＜p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源a；
16.情形二，d
p
≥p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源b；
17.所述用电设备工作功率需求判断子单元在判定d
v
为220v交流的情形下，且d
p
≥p1，所述供电线路为所述交流供电总线。
18.进一步地，所述计算平台包括：
19.预瞄距离计算单元，其用于根据公式(3)，计算预瞄距离d
p
：
[0020][0021]
式中，k
ρ
为曲率预瞄调节因子，k
v
车速预瞄调节因子，con1为曲率调节因子，v为当前车速，ρ为当前路点曲率；
[0022]
预瞄点选择单元，其用于根据期望循迹轨迹、车辆当前位置和d
p
，确定预瞄点；
[0023]
车速控制单元，其用于根据检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况，确定期望车速和横向转角的大小；
[0024]
期望转向角计算单元，其用于根据由当前路点对应轨迹曲率决定的曲率转向角和预瞄点所决定的跟踪转向角，确定期望转向角的大小。
[0025]
进一步地，根据所述感知设备检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况进行纵向车速控制，具体包括：
[0026]
无障碍物情形下，根据ρ，通过式(5)计算期望车速v
tar
：
[0027]
[0028]
式中，k
vt
为用于保证期望车速随曲率增大而减小曲率速度调节因子，且k
vt
＞0；con2为用于避免曲率很小时计算得到过大的目标车速的常数，其取值范围为0
‑
0.02；若v
tar_0
＞v
max
，则v
tar
＝v
max
，若|v
tar_0
‑
v|＞δv
max
且(v δv
max)
＜v
max
，则v
tar
＝v δv
max
，否则v
tar
＝v
tar_0
，δv
max
为v与v
tar
之间可保障乘坐舒适性的车速变化限值，v
max
为最高车速；
[0029]
有障碍物情形下，根据不同的避障策略计算v
tar
，具体包括：
[0030]
若车辆前方障碍物与车辆的距离s＞(d
b_min
δs)，则执行减速停车避障策略，通过式(6)计算v
tar
，为v
tar
下最短制动距离，a
max
为最大制动减速度；
[0031][0032]
式中，δs为车辆静止时与障碍物之间的最小安全距离；
[0033]
若s≤(d
b_min
δs)，则需要执行换的避障策略，根据规划的换道轨迹所对应的曲率ρ
s
，通过式(5)计算v
tar
。
[0034]
进一步地，通过式(9)，计算预瞄点所决定的跟踪转向角θ
p
：
[0035][0036]
e
i
＝(1
‑
k)δ
p
kδ
x
ꢀꢀ
(8)
[0037]
式中，e
i
为第i个周期的横向转角控制的输入偏差，e
i
‑1为第i
‑
1个周期的横向转角控制的输入偏差，其通过式(8)计算得到，t为控制周期，k
p
为pid控制比例系数，k
i
为pid控制积分系数，k
d
为pid控制微分系数，k为取值范围为[00.1]的横摆角差权重，δ
p
为预瞄角差，δ
x
为横摆角差。
[0038]
本发明还提供一种园区智能车辆自动驾驶系统循迹控制方法，该方法包括：
[0039]
步骤s1，通过供电系统供电，人机交互平台通过通信设备向计算平台发送启动控制指令，所述计算平台完成自动驾驶控制系统参数初始化；
[0040]
步骤s2，所述计算平台根据底层控制器通过车辆网关获取的车辆状态信息，判断车辆状态是否正常，如果是，则进入步骤s3；
[0041]
步骤s3，所述计算平台根据所述交换机输送的所述人机交互平台选择的循迹地图信息，加载所述循迹地图信息，并根据所述交换机输送的定位设备获取的车辆定位信息，判断车辆位置与姿态信息解析是否准确，如果是，则进入步骤s4；
[0042]
步骤s4，所述计算平台判断车辆当前位置点是否在期望循迹轨迹上，如果是，则进入步骤s5；
[0043]
步骤s5，所述计算平台根据期望循迹轨迹和车辆当前位置，计算期望转向角和期望车速，并发送到所述底层控制器；
[0044]
步骤s6，所述计算平台根据所述交换机输送的所述人机交互平台的控制模式激活指令，判断是否采用人工驾驶，如果是，则由人工驾驶，否则，进入步骤s7；
[0045]
步骤s7，所述计算平台判断所述人机交互平台是否发送停车控制指令或是否到达目标停车位置，如果是，则发送停车指令给所述底层控制器。
[0046]
进一步地，所述供电系统提供彼此独立的三条供电线路，分别为上层直流供电总
线、底层直流供电总线以及交流供电总线，所述供电系统包括主电源和副电源，其中，所述主电源通过车载动力源充电，所述副电源通过主电源充电，所述供电系统的所述供电线路控制方法具体包括：
[0047]
步骤s11，判断工作电压需求d
v
；
[0048]
步骤s12，在所述步骤s11判定d
v
为12v直流的情形下，分为如下三种情形确定所述供电线路：
[0049]
情形一，d
p
＜p1，所述供电线路为所述底层直流供电总线；
[0050]
情形二，d
p
＜p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源a；
[0051]
情形二，d
p
≥p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源b；
[0052]
在所述步骤s11判定d
v
为220v交流的情形下，且d
p
≥p1，所述供电线路为所述交流供电总线；
[0053]
其中，p1根据所述主电源(11)和副电源(12)的额定功率大小进行确定。
[0054]
进一步地，所述步骤s5具体包括：
[0055]
步骤s51，根据公式(3)，计算预瞄距离d
p
：
[0056][0057]
式中，k
ρ
为曲率预瞄调节因子，k
v
车速预瞄调节因子，con1为曲率调节因子，v为当前车速，ρ为当前路点曲率；
[0058]
步骤s52，根据期望循迹轨迹、车辆当前位置和d
p
，确定预瞄点；
[0059]
步骤s53，根据检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况，确定期望车速和横向转角的大小，其具体包括：
[0060]
无障碍物情形下，根据ρ，通过式(5)计算期望车速v
tar
：
[0061][0062]
式中，k
vt
为用于保证期望车速随曲率增大而减小曲率速度调节因子，且k
vt
＞0；con2为用于避免曲率很小时计算得到过大的目标车速的常数，其取值范围为0
‑
0.02；若v
tar_0
＞v
max
，则v
tar
＝v
max
，若|v
tar_0
‑
v|＞δv
max
且(v δv
max
)＜v
max
，则v
tar
＝v δv
max
，否则v
tar
＝v
tar_0
，δv
max
为v与v
tar
之间可保障乘坐舒适性的车速变化限值，v
max
为最高车速；
[0063]
有障碍物情形下，根据不同的避障策略计算v
tar
，具体包括：
[0064]
若车辆前方障碍物与车辆的距离s＞(d
b_min
δs)，则执行减速停车避障策略，通过式(6)计算v
tar
，为v
tar
下最短制动距离，a
max
为可保障乘坐舒适性的加速度上限值；
[0065][0066]
式中，δs为车辆静止时与障碍物之间的最小安全距离，a
max
为最大制动减速度；
[0067]
若s≤(d
b_min
δs)，则需要执行换的避障策略，根据规划的换道轨迹所对应的曲率ρ
s
，通过式(5)计算v
tar
；
[0068]
步骤s54，根据由当前路点对应轨迹曲率决定的曲率转向角和式(9)表示的预瞄点所决定的跟踪转向角θ
p
，确定期望转向角的大小：
[0069][0070]
e
i
＝(1
‑
k)δ
p
kδ
x (8)
[0071]
式中，e
i
为第i个周期的横向转角控制的输入偏差，e
i
‑1为第i
‑
1个周期的横向转角控制的输入偏差，其通过式(8)计算得到，t为控制周期，k
p
为pid控制比例系数，k
i
为pid控制积分系数，k
d
为pid控制微分系数，k为取值范围为[00.1]的横摆角差权重，δ
p
为预瞄角差，δ
x
为横摆角差。
[0072]
本发明由于利用交换机通过以太网通信形成一种能够为系统升级提供扩展空间的自动驾驶系统架构，通过组合导航定位实现多场景的可靠精准定位，通过双电源系统为所有设备提供稳定可靠的电力，通过人机交互平台实现驾驶员对自动驾驶系统的便捷操控。基于该自动驾驶系统架构设计控制方法，实现园区智能车辆安全、可靠、低功耗的完成自动驾驶任务。
附图说明
[0073]
图1为本发明实施例提供的园区智能车辆自动驾驶系统架构原理图。
[0074]
图2为本发明实施例提供的人机交互平台界面示意图。
[0075]
图3为本发明实施例提供的自动驾驶系统供电系统的原理示意图。
[0076]
图4为本发明实施例提供的自动驾驶系统供电系统的连接实例图。
[0077]
图5为本发明实施例提供的园区智能车辆自动驾驶系统循迹控制方法中轨迹示意图。
[0078]
图6为本发明实施例提供的园区智能车辆自动驾驶系统循迹控制方法的流程示意图。
具体实施方式
[0079]
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0080]
如图1、图2和图6所示，本发明实施例所提供的园区智能车辆自动驾驶系统架构包括交换机1、计算平台2、底层控制器3、感知设备4、定位设备5、通信设备7和人机交互平台8。感知设备4和定位设备5通过交换机1向计算平台2输送信息。人机交互平台8通过通信设备7向计算平台2输送信息。交换机1与计算平台2信息交互，底层控制器3通过串口连接方式与计算平台2信息交互。所有外接自动驾驶系统相关的计算平台2、感知设备4、定位设备5、通信设备7等，都通过交换机1实现星型拓扑的以太网通信。显示设备6与计算平台2之间可通过dvi(digital visual interface)、hdmi(high definition multimedia interface)、vga(video graphic array)中任意一种接口方式进行连接。底层控制器3通过can(controller area network，控制器局域网络)总线连接车辆网关，实现与车辆线控底盘的数据交互。紧急停车按钮和模式切换按钮以开关信号的形式输入到底层控制器3。周围其他
车辆通过dsrc(dedicated short
‑
range communication，专用短程通信技术)、lte
‑
v(long term evolution
‑
vehicle to everything，基于无线蜂窝通信的车联网技术)、wifi(wireless fidelity)中任意一种方式与车载通信设备连接，实现车车通信功能。利用无线路由器组建车辆局域网，人机交互平台8通过wifi连接局域网实现与计算平台2之间的数据交互。
[0081]
定位设备5可以包括gnss接收机和惯性导航系统，但不限于此。底层控制器3和gnss接收机通过串口与计算平台2连接。gnss接收机支持多系统信号(北斗、gps、glonass)联合联合定位定向，也可单系统定位定向。本发明涉及的定位设备可实现两种定位模式：一种是双天线gnss定位模式，适用于卫星信号无遮挡场景；一种是gnss和惯性导航系统组合定位模式，适用于卫星信号受树木、建筑等遮挡造成信号丢失的场景。惯性导航系统向交换机1输送信息。
[0082]
本发明实施例提出的自动驾驶系统架构实现了所有设备之间便捷的连接，为自动驾驶系统升级提供扩展的空间。所有外接智能网联驾驶相关的计算设备、感知设备、定位设备、通信设备等都通过一台交换机实现星型拓扑的以太网通信。外接系统通过底层控制器实现和计算平台间的高可靠性通信，以完成车辆底层信息的读取及控制指令的发送。
[0083]
如图2所示，人机交互平台8包括循迹启停控制模块81、循迹地图选择模块82和控制模式选择模块83，循迹启停控制模块81用于发送启动或停止控制指令，循迹地图选择模块82用于发送选择好的循迹地图信息加载指令，控制模式选择模块83用于发送横向或纵向控制模式激活指令。
[0084]
人机交互平台8提供的界面包括循迹启停控制区、车辆状态显示区、控制模式选择区和循迹状态显示区域。
[0085]
循迹启停控制区对应于循迹启停控制模块81所包括的启动和停止功能，车辆循迹控制过程中，若停止功能激活，则车辆制动保持停车状态；若启动功能激活，则车辆自动驾驶系统进行循迹控制。
[0086]
车辆状态显示区实时显示车辆当前车速和方向盘实际转角。
[0087]
控制模式选择区对应于控制模式选择模块83，包括横向控制开关和纵向控制开关，若横向控制开关未激活，则车辆转向需要驾驶员操作，若纵向控制开关未激活，则车辆纵向驱动与制动需要驾驶员操作。
[0088]
循迹状态显示区对应于循迹地图选择模块82，包括循迹地图选择、循迹轨迹显示和预警信息提示，循迹地图选择功能用于从系统中存储的循迹轨迹中选择车辆当前执行的期望循迹轨迹；循迹轨迹显示主要实现期望循迹轨迹的图形化显示，且实时显示车辆当前位置在循迹轨迹上对应路点；预警信息提示主要实时显示自动驾驶系统上电初始化和循迹控制过程中车辆运行转态，若初始化失败或无法正常循迹，则显示故障原因。
[0089]
通过人机交互平台可以实现多种控制模式选择和观测到车辆运行状态和系统预警提示信息。本发明涉及的自动驾驶系统控制方法能将系统运行状态通过人机交互平台呈现给乘员，同时也可实现车辆的远程控制。
[0090]
当供电系统10供电正常并完成控制系统参数初始化后，计算平台2用于接收所述启动控制指令，并在车辆状态正常情形下，加载所述循迹地图信息，然后判断车辆位置与姿态信息解析是否准确，在判定为准确后，则继续判断车辆当前位置点是否在期望循迹轨迹
上，在判断为“是”的情形下，则根据期望循迹轨迹和车辆当前位置计算期望转向角和期望车速，并通过串口发送到底层控制器3。
[0091]
在一个实施例中，如图3所示，为满足自动驾驶系统所包含设备的电力需求，为所有设备提供稳定可靠的电力，供电系统10提供彼此独立的三条供电线路，分别为上层直流供电总线、底层直流供电总线以及交流供电总线，例如图4中示出的分别为12v上层直流供电总线、12v底层供电总线以及220v交流供电总线。
[0092]
供电系统10包括主电源11、副电源12和供电线路控制单元，其中，所述主电源11通过车载动力源13充电，车载动力源13可以是发动机或驱动电机。副电源12通过主电源11充电。
[0093]
供电系统10需要考虑自动驾驶系统所有需供电设备的正常工作的功率范围d
p
、电压需求d
v
和稳压需求d
s
，所设计供电系统需同时满足所有需供电设备这三方面的需求。鉴于此，所述供电线路控制单元包括工作电压需求判断子单元和用电设备工作功率需求判断子单元。
[0094]
工作电压需求判断子单元用于判断工作电压需求d
v
。用电设备工作功率需求判断子单元用于根据所述工作电压需求判断子单元的判定结果，以及用电设备正常工作功率需求d
p
和额定功率p1的比较结果，确定一所述供电线路，其中，p1根据主电源11和副电源12的额定功率大小进行确定。
[0095]
在一个实施例中，副电源12依序通过上层开关14和充电开关15与主电源11连接，上层开关14和充电开关15串联。上层直流供电总线中的稳压电源a和b，分别连接到所述上层开关14和充电开关15之间、副电源12的输出端，所述底层直流供电总线的输入端通过下层开关16连接到主电源11与上层开关14之间，所述交流供电总线的输出端与所述副电源12的输出端之间设逆变器17，输出220v交流电。
[0096]
外接的自动驾驶相关的计算设备、感知设备、定位设备、通信设备功率需求较大，因此在供电之前需要启动车载动力源13为主电源11供电。为保证副电源12工作过程保持足够供电能力，也需要为其充电。
[0097]
12v上层直流供电总线可由主电源11和副电源12分别提供电能，当上层开关14闭合，主电源11通过稳压电源a提供12v直流电。副电源12直接通过稳压电源b提供12v直流电。当上层开关14断开时，副电源12可以继续为上层直流供电总线提供12v直流电。12v上层直流供电总线主要为自动驾驶及车联网相关设备供电，如定位设备、感知设备、计算平台和路由器等。
[0098]
底层控制器3主要实现智能车辆自动驾驶系统相关设备和计算平台间的高可靠性通信，并完成车辆底层信息的读取及控制指令的发送，其功能重要等级最高，而且底层控制器对电磁干扰最敏感，则供电优先级最高。12v底层供电总线通过下层开关16与主电源11连接，为底层控制器3供电。底层控制器单独3的供电线路减少了上层供电线路状态对底层的影响，提高了底层控制的可靠性。
[0099]
220v交流供电主要为调试设备(笔记本电能)等供电，启动优先级最低。220v交流供电总线通过逆变器7与副电源12连接，能够满足自动驾驶系统所包含设备对220v交流电的需求。
[0100]
因此，供电系统10上电顺序包括：
[0101]
优先闭合下层开关16，为所述底层控制器3提供12v直流电；其次，启动车载动力源13为主电源11充电；再其次闭合上层开关14为上层直流供电总线提供12v直流电，同时闭合充电开关15为副电源12充电；最后启动逆变器7，通过交流供电总线提供220v电压。该操作顺序的设置，主要是针对本发明中提出的供电系统，考虑设备功能重要程度及相互之间电磁干扰问题制定了电源开关闭合优先级，确保所有设备都能稳定可靠工作。
[0102]
自动驾驶系统需要供电设备包括计算平台、底层控制器、定位设备、感知设备、车载通信设备、人机交互平台、显示设备及交换机。本专利中所设计的供电系统需要满足各设备的电力需求，自动驾驶系统中各设备的电力需求如下表：
[0103][0104][0105]
设计的供电系统需同时满足自动驾驶系统中各设备功率需求、电压需求和稳压需求。从功率范围角度，计算平台(工控机)、车载通信设备(lte/dsrc)和显示设备(显示器)正常工作时功率需求较大，为保证稳定可靠的电力供应，需要设计独立的电源进行供电；从电压需求角度，供电系统需同时提供12v直流和220v交流电压；从稳压需求角度，底层控制器(单片机)、底层控制器(散热风扇)和车载通信设备(lte/dsrc)无稳压需求，其他设备对电源品质要求较高，需要经过稳压。
[0106]
在一个实施例中，所述用电设备工作功率需求判断子单元在判定d
v
为12v直流的情形下，分为如下三种情形确定所述供电线路：
[0107]
情形一，d
p
＜p1，所述供电线路为所述底层直流供电总线；
[0108]
情形二，d
p
＜p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源a；
[0109]
情形二，d
p
≥p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源b；
[0110]
所述用电设备工作功率需求判断子单元在判定d
v
为220v交流的情形下，且d
p
≥p1，所述供电线路为所述交流供电总线。
[0111]
其中p1可根据主电源和副电源的额定功率大小进行确定。如果主电源为车辆启动
电源，考虑到车辆启动时需要主电源提供较大功率，则通常p1取较小值，其取值范围为20w
‑
30w。
[0112]
根据以上原则，本发明所提出的自动驾驶系统架构所包含的各设备具体供电方式如图4所示。
[0113]
1)12v底层供电总线可满足底层控制器(单片机)和底层控制器(散热风扇)在功率范围和电压供应两方面的需求，鉴于单片机自带外围稳压电路，故对供应电源无稳压需求；
[0114]
2)12v上层直流供电总线可满足定位设备、感知设备、计算平台、显示器、交换机和路由器在功率范围、电压供应和电压稳定性三方面的需求；
[0115]
3)220v交流供电总线可满足通信设备和人机交互平台在功率范围、电压供应和电压稳定性三方面的需求。
[0116]
在一个实施例中，计算平台2包括预瞄距离计算单元、预瞄点选择单元、车速控制单元和期望转向角计算单元，其中：
[0117]
预瞄距离计算单元用于根据公式(3)，计算预瞄距离d
p
：
[0118][0119]
式中，k
ρ
为曲率预瞄调节因子，k
v
车速预瞄调节因子，con1为曲率调节因子，v为当前车速，ρ为当前路点曲率。
[0120]
预瞄点选择单元用于根据期望循迹轨迹、车辆当前位置和d
p
，确定预瞄点。
[0121]
车速控制单元用于根据检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况，确定期望车速和横向转角的大小。根据所述感知设备(4)检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况进行纵向车速控制，具体包括：
[0122]
无障碍物情形下，根据ρ，通过式(5)计算期望车速v
tar
：
[0123][0124]
式中，k
vt
为用于保证期望车速随曲率增大而减小曲率速度调节因子，且k
vt
＞0；con2为用于避免曲率很小时计算得到过大的目标车速的常数，其取值范围为0
‑
0.02；若v
tar_0
＞v
max
，则v
tar
＝v
max
，若|v
tar_0
‑
v|＞δv
max
且(v δv
max
)＜v
max
，则v
tar
＝v δv
max
，否则v
tar
＝v
tar_0
，δv
max
为v与v
tar
之间可保障乘坐舒适性的车速变化限值，v
max
为最高车速。
[0125]
有障碍物情形下，根据不同的避障策略计算v
tar
，具体包括：
[0126]
若车辆前方障碍物与车辆的距离s＞(d
b_min
δs)，则执行减速停车避障策略，通过式(6)计算v
tar
，为v
tar
下最短制动距离，a
max
为最大制动减速度；
[0127][0128]
式中，δs为车辆静止时与障碍物之间的最小安全距离；
[0129]
若s≤(d
b_min
δs)，则需要执行换的避障策略，根据规划的换道轨迹所对应的曲率ρ
s
，通过式(5)计算v
tar
。
[0130]
期望转向角计算单元用于根据由当前路点对应轨迹曲率决定的曲率转向角和预
瞄点所决定的跟踪转向角，确定期望转向角的大小。
[0131]
通过式(9)，计算预瞄点所决定的跟踪转向角θ
p
：
[0132][0133]
e
i
＝(1
‑
k)δ
p
kδ
x (8)
[0134]
式中，e
i
为第i个周期的横向转角控制的输入偏差，e
i
‑1为第i
‑
1个周期的横向转角控制的输入偏差，其通过式(8)计算得到，t为控制周期，k
p
为pid控制比例系数，k
i
为pid控制积分系数，k
d
为pid控制微分系数，k为取值范围为[00.1]的横摆角差权重，δ
p
为预瞄角差，δ
x
为横摆角差。
[0135]
本发明实施例还提供一种园区智能车辆自动驾驶系统循迹控制方法，该方法包括：
[0136]
步骤s1，通过供电系统10为所有设备提供稳定可靠电力，人机交互平台8通过通信设备7向计算平台2发送启动控制指令，所述计算平台2完成自动驾驶控制系统参数初始化。
[0137]
步骤s2，所述计算平台2根据底层控制器3通过车辆网关9获取的车辆状态信息，判断车辆状态是否正常，如果是，则进入步骤s3。其中，车辆状态正常指的是满足自动驾驶系统启动控制的要求，其情形包括当前车速为0、变速器挂入前进挡、驻车制动器处于释放状态等，在判定为车辆状态正常的情形下，加载循迹地图信息；否则，系统通过人机交互平台显示提示信息“车辆状态异常”。
[0138]
步骤s3，计算平台2根据交换机1输送的人机交互平台8选择的循迹地图信息，加载所述循迹地图信息，并根据交换机1输送的定位设备5获取的车辆定位信息，判断车辆位置与姿态信息解析是否准确，如果是，则进入步骤s4。具体是，判断gnss接收机是否接收到差分基站的修正数据，若未收到差分修正数据，则系统通过人机交互平台显示提示信息“车辆非差分定位”；若接收到差分修正数据，则执行步骤s4。
[0139]
步骤s4，计算平台2判断车辆当前位置点是否在期望循迹轨迹上，如果是，则进入步骤s5。若车辆当前位置不在期望循迹轨迹路点上，则通过人机交互平台显示提示信息“车辆偏离期望轨迹”。
[0140]
具体地，根据人机交互平台选择的期望循迹轨迹加载循迹地图信息，同时，利用定位设备获取的车路当前位置信息，判断车辆当前位置点(x
a
，y
a
，ψ
a
)在期望循迹轨迹上需要满足的条件是：在循迹轨迹上至少能找到一个路点(x
i
，y
i
，γ
i
)满足如下要求：
[0141][0142]
式中，x
th
为纵向误差阈值，y
th
为横向误差阈值，θ
th
为航向角误差阈值。
[0143]
误差阈值的取值与定位系统精度有关，当车辆定位系统为差分定位且卫星信号无遮挡情况下，误差阈值可按照如下计算：
[0144]
例如，x
th
和y
th
的具体数值根据车辆的外形尺寸长l和宽b确定，x
th
＝0.05*l，y
th
＝0.1*b，θ
th
可以根据转向轮的最大转向角θ
max
确定，θ
th
＝0.1*θ
max
。
[0145]
步骤s5，计算平台2根据期望循迹轨迹和车辆当前位置，计算期望转向角和期望车速，并发送到底层控制器3。
[0146]
具体地，根据期望循迹轨迹和车辆当前位置开始循迹控制，计算平台根据当前位置点与循迹轨迹上预瞄点的横向偏差计算期望转向角，根据道路曲率和车辆动力约束计算期望车速，同时，计算平台通过串口将期望转向角和期望车速发送到底层控制器；底层控制器执行控制量转换计算，实现期望车速转换为期望驱动或制动力需求，并同时将期望驱动力或制动力需求和期望转向角通过车辆网关发送到车辆can总线，实现对车辆底盘中驱动、制动和转向执行机构的控制。
[0147]
步骤s6，计算平台2根据交换机1输送的人机交互平台8的控制模式激活指令，判断是否采用人工驾驶，如果是，即：驾驶员有接管车辆的意图，如主动转动方向盘、踩加速踏板或者制动踏板，则车辆退出自动驾驶模式，由驾驶人直接控制车辆；否则，进入步骤s7。
[0148]
步骤s7，计算平台2判断人机交互平台8中循迹启动控制区的停止功能是否激活，若停止功能激活，则车辆自动驾驶系统执行停车指令；若停止功能未激活则进一步判断车辆是否达到循迹轨迹上的预先设定的期望停车点，若车辆到达期望停车点，则车辆自动驾驶系统执行停车指令，否则，继续执行步骤s6，直至车辆到达期望停车位置。
[0149]
本发明通过一台交换机实现了所有感知设备(相机、激光雷达等)、定位设备、通信设备和计算平台之间的信息交互，可以保证各设备间互不干扰，该构型主要的优势是具有较强的灵活性，方便挂载新的设备，新设备的接入和断开不影响原系统的正常工作，能够为系统升级提供扩展空间。针对开发测试过程中算法的不可靠性问题，本发明提出的方案可以充分保证安全性，在自动驾驶控制系统崩溃或出现故障的情况下可以确保原车控制的可用性。
[0150]
在一个实施例中，供电系统10提供彼此独立的三条供电线路，分别为上层直流供电总线、底层直流供电总线以及交流供电总线。供电系统10包括主电源11和副电源12，其中，主电源11通过车载动力源13充电，副电源12通过主电源11充电，供电系统10的所述供电线路控制方法具体包括：
[0151]
步骤s11，判断工作电压需求d
v
；
[0152]
步骤s12，在所述步骤s11判定d
v
为12v直流的情形下，分为如下三种情形确定所述供电线路：
[0153]
情形一，d
p
＜p1，所述供电线路为所述底层直流供电总线；
[0154]
情形二，d
p
＜p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源a；
[0155]
情形二，d
p
≥p1，所述供电线路为所述上层直流供电总线中的稳压电源b；
[0156]
在所述步骤s11判定d
v
为220v交流的情形下，且d
p
≥p1，所述供电线路为所述交流供电总线。
[0157]
其中，p1根据主电源11和副电源12的额定功率大小进行确定。
[0158]
本发明自动驾驶设备的电能由两套电池组提供，上层直流供电总线由两套稳压电源由主副电源12分别供给电能，保证上层控制设备的可靠性及功率分配的平衡，底层控制器单独的供电线路减少了上层供电线路状态对底层的影响，提高了底层控制的可靠性。
[0159]
在一个实施例中，步骤s5具体包括：
[0160]
步骤s51，沿着车辆前进方向，循迹轨迹上路点p
j
(x
j
，y
j
)与车辆定位系统获取的实际位置p
a
(x
a
，y
a
)距离最小时对应的路点定位为当前路点p
i
(x
i
，y
i
)，计算如下：
[0161][0162]
根据公式(3)，计算预瞄距离d
p
：
[0163][0164]
式中，k
ρ
为曲率预瞄调节因子，且k
ρ
＞0，k
v
车速预瞄调节因子，其常用取范围1.0
‑
4.0，con1为常数项，且con1＞0，其取值为范围为0
‑
0.02，其作用是避免曲率很小时计算得到过大的预瞄距离，v为当前车速，ρ为当前路点曲率。
[0165]
步骤s52，沿着车辆前进方向，循迹轨迹上路点p
j
(x
j
，y
j
)与当前路点p
i
(x
i
，y
i
)之间距离d
ij
与预瞄距离d
p
之差绝对值最小时对应的路点为预瞄点p
i_p
(x
i_p
，y
i_p
)。
[0166][0167]
式中，
[0168]
步骤s53，根据检测到的车辆前方循迹轨迹上的障碍物情况，确定期望车速和横向转角的大小，其具体包括：
[0169]
(一)无障碍物情形下，根据ρ，通过式(5)计算期望车速v
tar
：
[0170][0171]
式中，k
vt
为曲率速度调节因子，且k
vt
＞0，可保证期望车速随曲率增大而减小；con2为常数项，且con2＞0，其取值范围为0
‑
0.02，其主要作用是避免曲率很小时计算得到过大的目标车速。若v
tar_0
＞v
max
，则v
tar
＝v
max
，若|v
tar_0
‑
v|＞δv
max
且(v δv
max
)＜v
max
，则v
tar
＝v δv
max
，否则v
tar
＝v
tar_0
，δv
max
为v与v
tar
之间可保障乘坐舒适性的车速变化限值，v
max
为最高车速。
[0172]
(二)有障碍物情形下，根据不同的避障策略计算v
tar
，具体包括：
[0173]
若车辆前方障碍物与车辆的距离s＞(d
b_min
δs)，则执行减速停车避障策略，通过式(6)计算v
tar
，为v
tar
下最短制动距离，a
max
为最大制动减速度；
[0174][0175]
式中，δs为车辆静止时与障碍物之间的最小安全距离；
[0176]
若s≤(d
b_min
δs)，则需要执行换的避障策略，根据规划的换道轨迹所对应的曲率ρ
s
，通过式(5)计算v
tar
；
[0177]
步骤s54，期望转向角θ
tar
由两部分组成，一部分为由当前路点对应轨迹曲率决定的曲率转向角θ
ρ
，另一部分为跟踪选定的循迹轨迹，由预瞄点所决定的跟踪转向角θ
p
。
[0178]
当前路点所在循迹轨迹对应的曲率ρ
i
存储于循迹地图中，曲率转向角θ计算式如下：
[0179]
θ
ρ
＝(1 kv2)ρ
i
l
ꢀꢀ
(7)
[0180]
式中，k为稳定性因素，l为车辆前后轴轴距。
[0181]
由预瞄点所决定的跟踪转向角θ
p
使得车辆达到航向跟踪的目的。首先定义车辆的横摆角度为车辆纵轴和坐标轴x的夹角，如图5中α
x
所示。预瞄角度为车辆中心到预瞄点的连线与坐标轴x的夹角，如图5中α
p
所示。车辆横向控制的期望是尽可能减小预瞄角度与横摆角度的差，如图5中的δ
p
所示，定义为预瞄角差。同时，为了进一步提高跟踪的准确性，也需要尽可能减小车辆横摆角度与预瞄点航向角ψ
p
之间的差值，如图5中δ
x
所示，定义为横摆角差。综合考虑预瞄角差和预瞄角差，横向转角控制的输入偏差由下式计算：
[0182]
e
i
＝(1
‑
k)δ
p
kδ
x
ꢀꢀ
(8)
[0183]
式中，k横摆角差权重，其取值范围为[00.1]。
[0184]
采用pid控制方法，公式(8)所述的偏差角作为控制器输入，得到跟踪转向角θ
p
计算式如下：
[0185][0186]
式中，e
i
为第i个周期的横向转角控制的输入偏差，e
i
‑1为第i
‑
1个周期的横向转角控制的输入偏差，其通过式(8)计算得到，t为控制周期，k
p
为pid控制比例系数，k
i
为pid控制积分系数，k
d
为pid控制微分系数，k为取值范围为[00.1]的横摆角差权重，要指出的是合适的比例系数，积分系数以及微分系数的选择在不同的行驶状态下是不一样的。
[0187]
最终的计算得到的期望转向角由下式计算：
[0188]
θ
tar
＝θ
ρ
θ
p (10)。
[0189]
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。