转向环控制：智能汽车设计实践

(1)基本原理

制约智能汽车速度的关键便是转向,直立车模的转向由双电机差速控制,将转向环的输出加载到一个电机驱动信号上,另一个电机驱动信号则加上转向环输出的相反量。使用了路径闭环控制方案。根据当前电感采集值,拟合出当前期望的车模行驶曲率即行驶路径,再使用控制算法进行行驶曲率控制。其中曲率获得部分,使用模糊PID依据电磁信号的偏差与偏差的变化率获得。行驶曲率的控制:一个运动物体,确定了线速度和角速度,便确定了它的运动轨迹。上文提到直立车模的速度不易控制精准,所以路径闭环的主要方案,是根据当前采集的线速度和拟合出的期望行驶曲率,再算出此时应该具有的航向角角速度。再对车模航向角角速度进行控制,外环电磁偏差的处理周期为8 ms,内环偏航角速度的处理为2 ms。

偏差的获取与电磁传感器的摆放位置有关,电磁传感器的摆放是三横两竖,横着的三个电感等间距地分布在碳纤维杆上,而两个竖电感则基本分布在横碳杆的两侧,与横电感十分靠近。具体摆放位置如图7.11所示。

图7.11　电感位置

具体的偏差计算公式为:Offset=(SensorADL-SensorADR)/(SensorADL+SensorADM+SensorADR)。得到的偏差与赛道的偏移程度成正相关,差比和的计算能够将偏差限制在0～1。

外环控制选用了模糊控制,最终实现的效果是在大偏差(偏移赛道程度较大)的情况下输出较大的转向力,小偏差(偏移赛道程度较小)的情况下输出较小的转向力。下面简单介绍模糊控制的基本原理。

在现实控制中,被控系统并非是线性不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求。模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法,可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用。

所谓模糊PID控制是以偏差e及偏差变化ec为输入,利用模糊控制规则在线对PID参数进行调整,以满足不同的偏差e和偏差变化量ec对PID参数的不同要求,其结构如图7.12所示。

内环的处理选用的是不完全微分PID,从PID控制的基本原理知道,微分信号的引入可改善系统的动态特性,但也存在一个问题,那就是容易引进高频干扰,在偏差扰动突变时尤其显出微分项的不足。不完全微分PID的控制框架如图7.13所示,其实也就是在微分项的处理上加入一个低通滤波器。

图7.12　模糊PID控制(www.xing528.com)

图7.13　不完全微分PID

电流环作为整个系统的最内环,在设计电流环的时候选用的是增量式PID,同时在积分项的设计中采用了积分抗饱和和积分分离,防止积分项在起作用时超调引起系统不稳定。

(2)调试过程

经验证,上述方向控制方法可以控制车模在不同瞬时速度(3.1 m/s以下)下,实际运行轨迹和理论运行轨迹相差很小,具有较好的鲁棒性,同时降低了对速度环的依赖。限幅是各种控制中必不可少的环节,这里重点介绍两个可能需要限幅的地方。

首先高速过弯时车模由于重心高于平面,会发生侧滑或侧翻,为防止此情况发生,对行驶曲率进行实时限幅,根据当前速度计算允许通过的最大曲率,将行驶曲率控制住。这里的曲率限幅究竟限多少取决于不同车模、赛道的物理模型。

此方法牺牲了一定灵活性但是获得了稳定性,大大减小冲出赛道的事故概率。其次,车模控制应当考虑到车模的物理特性,任何物体都具有惯性,线速度、角速度都不会发生突增。因为角速度线速度的变化,是加速度在时间上的积分,没有时间过渡当然不可能突变,而加速度究其根本,是外力提供的。

在直立车模这种欠驱动系统中,唯一的外力来源就是轮胎摩擦力。轮胎摩擦力是有上限的,也就意味着加速度有上限。物理条件限制了角速度、线速度改变速率的上限,如若期望改变得过快,不但不会得到更好的跟随响应,反而会适得其反。

当对直立车模角速度、线速度进行控制时,车模的角速度期望低,轮速期望低等都不可以与上一个周期采集的真实值有过大的跳变,跳变过大,轮胎摩擦力无法承受,会转变为滑动摩擦,摩擦力反而下降,控制更加失效。所以有时除了输出需要限幅,控制参数的期望值也可以适当限幅。经验证,此方法可以较好地使车辆运行顺滑,减少跳轮和滑动摩擦。

调试过程中,需要先确定内环的参数,在将内环参数整定得较为合适的时候,再逐步将外环加入。调参过程,最困难的是调试外环模糊PID的参数。模糊PID的整定过程尤其复杂,需要根据偏差以及偏差的变化率确定好输出,要保证输出合适的情况下又不会产生突变,一般来说,模糊PID的整定时间最少需要一个月,才能够入门。