申请/专利权人：海南大学

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117360544B

主分类号：B60W60/00

分类号：B60W60/00;B60W50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明提供了一种基于DRL‑MPC的自动驾驶车辆横向控制方法，包括获取位置状态信息，前方道路状态和障碍物信息；建立世界坐标系并建立车辆动力学模型；基于深度强化学习算法对预测模型控制中的预测模型进行学习，根据道路信息、车辆状态信息以及系统稳定性生成对应的预测模型输出，用于后续最优控制量计算；并将计算得到最优的行驶轨迹控制自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶或者进行紧急制动。本发明提出的自动驾驶车辆横向控制方法通过及时调整模型预测控制中的预测模型，使得车辆实现精准跟踪轨迹，并能实现精准避撞。

主权项：1.一种基于DRL-MPC的自动驾驶车辆横向控制方法，其特征在于，所述基于DRL-MPC的自动驾驶车辆横向控制方法包括以下步骤：步骤1，获得自动驾驶车辆的环境信息和自动驾驶车辆的位置状态信息；步骤2，建立世界坐标系，将环境信息及车辆位置转化为坐标信息，并建立车辆转角控制模型；步骤3，根据车辆转角控制模型获取状态方程，并构建非线性模型预测控制问题获取预测模型；步骤4，根据前向欧拉法离散状态方程可得到初始预测模型，通过最优求解得到初始最优控制序列，将最优控制序列代入车辆转角控制模型，得到最新的状态量；步骤5，基于初始最优控制序列、车辆新的行驶轨迹以及车辆跟踪误差构建深度强化学习预测模型预测控制器，通过深度强化学习算法建立预测模型，并进行优化训练得到最佳预测模型，通过最优求解得到最优控制序列；步骤6，对生成的预测模型进行反馈校正调整后，再次进行滚动优化求解出控制最优值，计算得到最佳转角控制量，及下一系列位置信息；步骤7，接收到行驶轨迹，将转角信号和位置信息通过指令生成器生成对应的执行指令，从而控制自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶或者进行紧急制动；在步骤2中，还包括以下步骤：步骤21，将位置状态信息，前方道路状态和障碍物信息转化为坐标信息，包括车辆坐标[X,Y,phi]、障碍物坐标[XO,YO]，车辆到障碍物的距离d，并根据避撞要求计算出期望轨迹[Xref,Yref,phiref]，其中phi为横摆角，phiref为参考横摆角；步骤22，建立所述车辆转角控制模型，所述车辆转角控制模型为： 其中，m是整车质量；a、b分别是质心到前、后轴的距离；是质心横摆角；是质心横摆角速度；是质心横摆角加速度；和分别是车辆纵向速度和侧向速度；和分别是纵向加速度和侧向加速度；Iz是车辆绕z轴的转动惯量；δf是前轮的转角；Ccf和Ccr分别是前、后轮的侧偏刚度；Clf和Clr分别是前、后轮的纵向刚度；sf和sr分别是前、后轮的滑移率；X和Y分别是车辆的在惯性坐标系下的横向和纵向位移；在步骤3中，状态量为转角控制量为u＝δf；输出量为η＝[x,y,phi]T，状态量ξ的状态方程可以表达为A和B为系统的系数矩阵；构建非线性模型预测控制问题： umint+i≤ut+i|t≤umaxt+iΔumint+i≤Δut+i|t≤Δumaxt+iηt+i|t为当前t时刻的预测模型：ηt+i|t＝[xt+i|t,yt+i|t,phit+i|t]T其中，No为预测时域，Nc为控制时域，ηref表示当前t时刻预测时域内的参考轨迹，ρ表示权重系数，ε表示松弛因子，矩阵Q是跟踪偏差的权重矩阵；矩阵R是控制增量幅的权重矩阵，Job,i为危险度目标函数，u为控制量，Δu为控制增量，umin、umax分别为控制量的最小值和最大值，ΔumIn、Δumax为控制增量的最小值和最大值，i＝1:1:Np；在步骤4中，根据前向欧拉法离散状态方程可得到离散后的状态方程可以表示为此时预测方程为： … 其中，和为离散后系统的系数矩阵，为当前时刻k离散后的控制量，uk为当前时刻k的状态量；则得到初始预测模型ηt+i|t＝1，i＝1:1:Np；通过最优求解得到初始最优控制序列将最优控制序列代入车辆转角控制模型，得到最新的状态量 是最新的质心横摆角，是最新的质心横摆角速度，和分别是最新的车辆纵向速度和侧向速度，X1和Y1分别是最新的车辆的在惯性坐标系下的横向和纵向位移。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学 一种基于DRL-MPC的自动驾驶车辆横向控制方法

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