智能网联汽车技术基础版课件-项目四-智能网联汽车控制执行.pptx

1、 智能网联汽车技术基础 项目四 智能网联汽车控制执行 控制执行整体认知 任务一任务二任务二任务三任务三纵向运动控制认知纵向运动控制认知横向运动控制认知横向运动控制认知 控制执行整体认知1 学习目标 1.掌握控制执行的概念。2.掌握控制执行的类型。3.了解控制执行的方法。智能网联汽车控制执行 理论知识一、控制执行的概念二、控制执行的类型三、控制执行的方法智能网联汽车控制执行 1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行一、控制执行的概念控制执行是整个自动驾驶系统的最后一环，是将环境感知，行为决策，路径规划的结论付诸实践的执行者。控制执行系统将来自决策系统的路径规划落实到汽车机构的动作上。控制过程的目

2、标就是使车辆的位置、姿态、速度和加速度等重要参数，符合最新决策结果。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行二、控制执行的类型智能网联汽车的控制执行是“人-车-路”组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地部分，主要包括车辆的纵向运动控制和横向运动控制。纵向运动控制，即车辆的制动和驱动控制。横向运动控制，即通过轮胎力的控制以及方向盘角度的调整，实现自动驾驶汽车的规划路径跟踪，这两种控制方式是单车自动驾驶所具备的。各类型分别如图4-1-1和图4-1-2所示。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行图4-1-1 纵向运动控制图4-1-2 横向运动控制 1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行控

3、制执行需要借助复杂的汽车动力学完成主控系统，主控系统由软件部分的智能车载操作系统与硬件部分的高性能车载集成计算平台联合组成。智能车载操作系统融合了内容服务商和运营服务商的数据，以及车内人机交互服务，能够为乘客提供周到的个性化服务，目前的主流操作系统包括Windows、Linux、Android、QNX、YunOS(阿里云系统)等。高性能车载集成计算平台融合高精度地图、传感器、V2X的感知信息进行认知和最终的决策计算，目前主流硬件处理器包括FPGA、ASI、CGPU等型号。最终，决策的计算信息汇入车辆总线控制系统，完成执行动作。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行三、控制执行的方法（1）PI

4、D控制（2）模型预测控制（3）滑模控制目前控制执行主流的控制算法主要有 1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行（1）PID控制PID控制简称比例、积分和微分控制。PID控制器结构简单、容易实现且能达到较好的控制效果，因此广泛应用于控制领域。PID控制由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成，其反馈控制原理如图4-1-3所示。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行图4-1-3 PID控制原理图如图4-1-3所示，首先对输入误差e进行比例、积分、微分运算，运算后的叠加结果u作为输出量用以控制被控对象，同时被控对象融合当时状态输出反馈信号y，再次与期望值r进行比较，得到的误差e再次进行比例、积分

5、、微分调节，如此循环进行，直到达到控制效果。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行PID控制通过调节比例、积分、微分实现系统的性能优化，各调节参数的作用表现在：1）比例调节按比例反映系统的偏差，系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例参数大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。2）积分调节使系统消除稳态误差，提高无差度。只要存在误差，积分调节就起作用，直至消除误差，然后积分调节终止。积分作用的强弱取决于积分时间常数，该值越小，积分作用就越强，反之则越弱。但是，加入积分调节可使系统稳定性下降，动态响应变慢。积分调节常与另外两种

6、调节规律结合，组成PI调节器或PID调节器。3）微分调节能够产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，可通过微分调节作用消除。因此，可减少超调量和调节时间，有效改善系统的动态性能。但是，微分调节对噪声干扰有放大作用，因此过强的微分调节，对系统抗干扰不利。此外，微分调节反映的是变化率，而当输入没有变化时，微分作用输出为零，所以微分作用不能单独使用，需要与另外两种调节规律相结合，组成PD或PID控制器。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行PID控制参数调节的一般步骤是：1）确定比例增益P2）确定积分时间常数Ti3）确定微分时间常数Td 1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行1）确定比例增益P

7、首先，去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0，PID为纯比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60%70%，由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；然后，从此时的比例增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的60%70%。比例增益P调试完成。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行2）确定积分时间常数Ti比例增益P确定后，设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti，直至系统出现振荡；之后在反过来，逐渐加大Ti，直至系统振荡消失。记录此时的Ti，设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%180%，积分时间常数Ti调试

8、完成。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行3）确定微分时间常数Td微分时间常数Td一般不用设定，为0即可。若要设定，与确定P和Ti的方法相同，取不振荡时的30%。PID控制是一个传统控制方法，它适用于温度、压力、流量、液位等几乎所有工程应用场景。不同的应用场景，仅仅是PID参数应设置不同，只要参数设置得当均可以达到很好的效果，甚至更高的控制要求。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行（2）模型预测控制模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）起源于工业界，用于解决PID控制不易解决的多变量、多约束的优化问题，具有处理线性和非线性模型、同时观察系统约束和考虑未

9、来行为的能力，近年来广泛用于智能网联汽车路径跟踪控制。MPC主要由模型预测、滚动优化和反馈调整3部分组成，基于MPC的控制器原理如图4-1-4所示。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行图4-1-4 MPC控制原理图如图4-1-4所示，MPC控制器结合预测模型、目标函数和约束条件进行最优求解，得到最优控制序列u*(t)，并将其输入被控平台，被控平台按照当前的控制量输出y(t)对被控对象进行控制，然后将当前的状态量观测值x(t)输入状态估计器，状态估计器对于无法通过传感器观测到或者观测成本过高的状态量进行估计，将估计的状态量x(t)输入MPC控制器，再次进行最优化求解，如此循环，构成闭环反馈控

10、制系统。1、控制执行整体认知智能网联汽车控制执行（3）滑模控制滑模控制（Sliding Mode Control，SMC）本质是一类特殊的非线性变结构控制，其非线性表现为控制的不连续性，控制原理为根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面，通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束；系统一旦到达切换超平面，控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点，这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。滑模控制SMC对非线性系统以及未知干扰具有较强的鲁棒性，然而单一的SMC往往不能满足智能汽车控制的要求，因此，改进基于滑模变结构的运动控制方法成为当前的研究重点，主要方向有融合比例微分

11、控制、自适应模糊控制以及神经网络控制的控制方法。学习小结智能网联汽车控制执行是整个自动驾驶系统的最后一环，是将环境感知，行为决策和路径规划的结论付诸实践的执行者，是“人-车-路”组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地部分，主要包括车辆的纵向控制、横向控制。目前控制执行主流的控制算法主要有PID控制、模型预测控制、滑模控制等。智能网联汽车控制执行 纵向运动控制认知2 学习目标 1.掌握纵向运动控制的基本原理 2.了解纵向运动控制的类型 3.掌握纵向运动控制的实现方式智能网联汽车控制执行 理论知识一、纵向运动控制概述二、纵向运动控制的类型三、纵向运动控制实现方式智能网联汽车控制执行 2、纵

12、向运动控制认知智能网联汽车控制执行一、纵向运动控制的概述纵向运动控制是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精准跟随。采用油门和制动综合控制方法实现对预定速度的跟踪，其控制原理框图如图4-2-1所示。2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行纵向运动控制基本原理是根据预定速度和无人驾驶汽车实测速度的偏差，通过节气门控制器和制动控制器根据各自的算法分别得到节气门控制量和制动控制量。切换规则根据节气门控制量、速度控制量和速度偏差选择节气门控制还是制动控制。未选择的控制系统回到初始位置，如果按照切换规则选择了节气门控制，则制动控制执行机构将回到零初始位置。图4-2-1 纵向控制系统控制框图 2、纵

13、向运动控制认知智能网联汽车控制执行二、纵向运动控制的类型智能网联汽车纵向控制按照实现方式分类直接式运动控制分层式运动控制。2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行（1）直接式运动控制直接式运动控制是通过纵向控制器直接控制期望制动压力和节气门开度，从而实现对汽车纵向速度的直接控制，该方法能够使汽车实际纵向速度迅速达到期望值，响应速度快。具体结构如图4-2-2所示。图4-2-2 直接式运动控制结构图 2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行（2）分层式运动控制分层式运动控制是根据控制目标的不同设计上位控制器和下位控制器，上位控制器是用来产生期望车速和期望加速度，下位控制器根据上位控制的期望值产生期

14、望的节气门开度和制动压力，以实现对速度和制动的分层控制，如图4-2-3所示。图4-2-3 分层式运动控制结构图 2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行直接式运动控制考虑了系统的复杂性和非线性等特点，具有集成程度高，模型准确性强的特点。但是其开发难度较高，灵活性较差。分层式运动控制通过协调节气门和制动分层控制，开发相对易实现。但是由于分层式运动控制会忽略参数不确定性、模型误差以及外界干扰等的影响，建模的准确性会受到一定的影响。2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行三、纵向运动控制实现方式纵向运动控制执行是车辆已知前方车辆的位置和速度等信息，结合自身当前运动状态对自身的纵向运动状态进行调整的控

15、制策略、执行步骤以及相应的控制方法的总称。在控制层面分为上层控制和下层控制，上层控制就是在已知前方车辆的速度、加速度，前方车辆和本车的相对距离、本车的速度、加速度等信息的基础上判断本车所需要进入到哪一种模式中。下层控制就是在上层决断进入某一种模式之后，采用相应的控制算法对自车的速度、加速度进行调整，使后车与前车保持相对安全的状态。2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行车辆纵向运动控制的流程如图4-2-4所示。智能网联汽车纵向运动控制策略主要包括设定速度控制、车速控制和间距控制等。设定速度控制一般适用于车流密度较小的高速公路或封闭园区。而在一般城市道路环境下，由于外部环境变化复杂，突发情况较多

16、，需要频繁改变车速，这种情况下，需采用车速控制或间距控制策略。图4-2-4 车辆纵向运动控制流程图 2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行如图4-2-5所示，典型的智能网联汽车纵向运动控制逻辑如下：（1）前方没有车辆，自动驾驶控制器（ECU）按照设定速度控制策略计算预期加速度对节气门/制动器进行控制；图4-2-5 典型智能网联汽车纵向运动控制逻辑 2、纵向运动控制认知智能网联汽车控制执行（2）当汽车探测到前方有车辆时，控制器（ECU）根据车辆间距判定转入车速控制策略或是间距控制策略计算预期加速度，如实际间距大于过渡间距（预期间距+补偿间距）则采用车速控制策略，如实际间距小于过渡间距则采用间距

17、控制策略。节气门/制动器执行器的控制输入由节气门/制动器控制算法确定，从而达到车辆实际加速度与预期加速度尽可能接近的目的。图4-2-5 典型智能网联汽车纵向运动控制逻辑 学习小结1.纵向运动控制是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精准跟踪。采用节气门和制动综合控制方法实现对预定速度的跟踪。其基本原理是根据预定速度和无人驾驶汽车实测速度的偏差，节气门控制器和制动控制器根据各自的算法分别得到节气门控制量和制动控制量。2.智能网联汽车纵向控制按照实现方式可分为直接式运动控制和分层式运动控制。3.纵向运动控制执行在控制层面分为上层控制和下层控制，上层控制就是在已知前方车辆的速度、加速度，前车和

18、本车的相对距离、本车的速度、加速度等信息的基础上判断本车所需要进入到哪一种模式中。下层控制就是在上层决断进入某一种模式之后，采用相应的控制算法对自车的速度、加速度进行调整，使后车与前车保持相对安全的状态。智能网联汽车控制执行 横向运动控制认知3 学习目标 1.掌握横向运动控制的基本原理 2.了解横向运动控制的类型 3.掌握横向运动控制的实现方式智能网联汽车控制执行 理论知识一、横向运动控制概述二、横向运动控制的类型三、横向运动控制实现方式智能网联汽车控制执行 3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行一、横向运动控制概述横向运动控制指智能车辆通过车载传感器感知周围环境，结合全球定位系统GPS提取

19、车辆相对于期望行驶路径的位置信息，并按照设定的控制逻辑控制车辆方向盘转角使其沿期望路径自主行驶，控制框图如图4-3-1所示。3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行横向运动控制基本原理是根据期望轨迹和无人驾驶汽车实测轨迹的偏差，转向控制器根据算法得到转向盘转角控制量，最终实现车辆沿期望轨迹行驶。图4-3-1 横向运动控制系统控制框图 3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行二、横向运动控制的类型根据环境感知传感系统的不同，智能汽车横向运动控制系统可分为非前瞻式参考系统和前瞻式参考系统。3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行（1）非前瞻式参考系统通过计算车辆附近的期望道路与车辆之间的横向位置偏

20、差来控制车辆实现道路跟踪，例如场区自动循迹物流车，利用安装在道路中间的电缆或磁道钉作为参考，实现横向运动控制，如图4-3-2所示。图4-3-2 非前瞻式参考横向运动控制 3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行（2）前瞻式参考系统通过测量车辆前方的期望道路与车辆之间的横向位置偏差来控制车辆实现自动转向，类似于驾驶员的开车行为，常见的智能网联汽车，主要是基于雷达或机器视觉等参考系统，完成横向运动控制，如图4-3-3所示。图4-3-3 前瞻式参考横向运动控制 3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行（1）基于模型的系统控制方法该方法的基础是利用物理定律或系统辨识，建立车辆系统的数学模型。然后根据车

21、辆当前状态和规划的期望行驶路径或运动参数（如速度、加速度、角度等）之间的偏差，求解出与其相对应的控制输入参数（如转向角），进而实现实时控制。该方法依赖于精确的数学模型，当所建模型与车辆的实际行驶特性存在差异时，往往难以获得令人满意的跟踪控制效果。按照智能网联汽车横向运动控制的设计方法不同，可分为基于模型的系统控制方法和无模型的系统控制方法。3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行（2）无模型的系统控制方法该方法的基本思想是将车辆系统作为一个“黑匣子”，只利用系统的输入输出信息设计控制器，其控制器结构不依赖于受控对象动力学特性的结构，适用于复杂的非线性系统。该方法不需要车辆动力学的精确模型，利用

22、驾驶人操纵输入与车辆响应输出的直接关系设计控制器，进而实现车辆状态的跟踪控制。但是，基于该方法在控制稳定性和可优化性方面还需进一步提升。3、横向运动控制认知智能网联汽车控制执行三、横向运动控制实现方式智能网联汽车的横向控制系统包括输入、处理、控制和输出4个部分。感知系统感知外部环境信息，利用相关的轨迹规划算法设计出合理的行驶路径，结合获取的车辆动力学参数等车身状态信息，得到当前车辆行驶状况，作为转向控制系统的输入；汽车轨迹跟踪横向控制器结合输入的预期轨迹和车辆本身的状态信息，计算得出相应方向盘转角控制量；主动转向执行系统控制接受上层横向控制器输出的方向盘转角控制信号，控制汽车做转向运动。3、横

23、向运动控制认知智能网联汽车控制执行通常智能汽车横向运动控制系统的基本结构如图4-3-4所示。横向运动控制通过设计相应的控制算法来实现智能汽车的自动转向功能，主要包括如何获得理想的自主转向的转向盘转角值以及执行所获得的转向盘转角命令控制汽车沿着预期轨迹行驶，实现汽车的自主转向功能。图4-3-4 车辆横向运动控制系统基本结构图 学习小结1.横向运动控制指智能车辆通过车载传感器感知周围环境，结合全球定位系统GPS提取车辆相对于期望行驶路径的位置信息，并按照设定的控制逻辑使其沿期望路径自主行驶。横向运动控制基本原理是根据期望轨迹和无人驾驶汽车实测轨迹的偏差，转向控制器根据算法得到方向盘转角控制量，最终

24、实现车辆沿期望轨迹行驶。2.智能网联汽车横向运动控制根据环境感知传感系统的不同，智能汽车横向运动控制可分为非前瞻式参考系统和前瞻式参考系统；按照智能车辆横向运动控制的设计方法不同，可分为基于模型的系统控制方法和无模型的系统控制方法。3.智能网联汽车的横向控制系统包括输入、处理、输出和控制4个部分。感知系统感知外部环境信息，利用相关的轨迹规划算法设计出合理的行驶路径，结合获取的车辆动力学参数等车身状态信息，得到当前车辆行驶状况，作为转向控制系统的输入；汽车轨迹跟踪横向控制器结合输入的预期轨迹和车辆本身的状态信息，计算得出相应方向盘转角控制量；主动转向执行系统控制接收上层横向控制器输出的转向盘转角

25、控制信号，控制汽车做转向运动。智能网联汽车控制执行 习 题一、不定项选择题1.智能网联汽车控制执行的类型主要有（）。A.纵向运动控制 B.横向运动控制 C.垂向运动控制 2.智能网联汽车纵向运动控制策略主要包括（）。A.设定速度控制 B.车速控制 C.间距控制 D.位置控制3.智能网联汽车纵向控制按照实现方式可分为（）。A.有参考控制 B.直接式运动控制 C.分层式运动控制 D.无参考控制智能网联汽车概述 习 题二、填空题1.智能网联汽车控制执行目前主流的控制算法主要有PID控制、等，其中PID控制简称 、和 控制。2.直接式运动控制是通过纵向控制器直接控制 和 ，从而实现对汽车纵向速度的直接控制。3.智能网联汽车的横向控制系统包括 、和 4个部分。智能网联汽车概述 习 题三、思考题1.简述智能网联汽车控制执行的概念。2.简述智能网联汽车纵向运动控制的概念和基本原理。3.简述智能网联汽车纵向运动控制实现方式。4.简述智能网联汽车横向运动控制的概念和基本原理。5.简述智能网联汽车横向运动控制实现方式。智能网联汽车概述 谢 谢 观 看！Thanks for watching