[發明專利]一種無人智能清掃車軌跡跟蹤控制方法及系統

在審

• 申請號: 202010579819.3
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111596671A
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 姚文龍;龐震;池榮虎;邵巍;李博洋
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;E01H1/05
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 袁曉玲

本發明公開了一種無人智能清掃車軌跡跟蹤控制方法及系統，主要用于智能清掃車在錄入地圖上的軌跡跟蹤，包括以下步驟：給定期望行駛路徑；獲取車的實際位置、姿態信息，建立車的運動學模型；在期望路徑上，實時選取合適的預瞄點，并計算預瞄角；建立僅與輸入的預瞄偏差角和輸出的前輪轉角相關的轉向動態線性化數據模型；計算轉向角控制率，并加入時變比例控制項，建立新的轉向角控制率；輸出前輪轉角，跟蹤期望軌跡。本發明加入時變比例控制項的MFAC軌跡跟蹤方法，僅利用系統的I/O數據，不包含車輛的模型信息，避免了無人駕駛車輛建模困難，系統信息不定的局限，改進的轉向控制率對預瞄角變化和參考輸入變化均起作用，提高了跟蹤速度和系統靈活性。

技術領域

本發明屬于無人駕駛控制技術領域，具體地說，是涉及一種基于無模型自適應控制方法的無人智能清掃車軌跡跟蹤控制方法及系統。

背景技術

近年來，隨著城市建設的不斷完善，街道衛生環境管理的任務越來越繁重，純人力打掃負擔加劇，這就要求提高道路機械化清掃率，清掃車自動化作業日漸成為無人駕駛領域的一個重要應用場景。

環境感知、路徑決策規劃和軌跡跟蹤是當前無人駕駛3個主要控制研究方向。其中，軌跡跟蹤是無人駕駛汽車運動控制的最基本問題之一，其通常是在路徑規劃完成的基礎上，通過控制算法計算確定車輛所需的期望控制輸入，進而實現車輛按照規劃路徑行駛。近年來，國內外學者針對無人駕駛軌跡跟蹤問題進行了大量研究工作，其中，文獻“無人駕駛汽車RBF神經網絡滑模橫向控制策略”在單點預瞄模型與車輛二自由度模型的基礎上建立橫向運動模型，設計了一種優化型徑向基函數(RBF)神經網絡的無人車橫向運動滑模控制策略；文獻“基于自適應模糊PID控制的農用作業機械軌跡跟蹤系統研究”針對農業自動機械軌跡跟蹤控制，運用模型預測控制算法，設計了自適應MPC控制器以及自適應模糊PID控制器；文獻“四輪轉向車輛的徑向基函數神經網絡復合控制器設計”建立了四輪轉向車輛的八自由度動力學模型，并設計了一種徑向基函數神經網絡控制與單神經元自適應PSD控制的復合控制系統，采用直接閉環訓練法以離線的方式進行訓練。

值得指出的是，無人智能清掃車是一種具有高耦合度的復雜非線性系統，其車身構造復雜，當清掃車速度提高，車身橫擺角速度變化也會更敏感，車輛負載、車速以及橫擺角速度等參量之間具有復雜的非線性關系，很難建立精確的車輛動力學系統模型，從而以往基于模型的軌跡跟蹤控制方法受到了挑戰，如模型預測控制、神經網絡控制、滑模變結構控制等。

另外，在智能清掃車實際作業時，隨著清掃垃圾的增多，車輛負載不斷變化，且道路碎石等引發的車輛顛簸，易出現未建模動態的存在，很難建立精確的車輛模型，且控制系統速度及靈活性要求高，上述方法可能會遇到許多困難。進一步的，由于不同車輛的模型參數不同，想要精確建立車輛及環境的動力學模型，進行控制器設計十分困難，算法的參數也需要重新整定，靈活性低，可移植性差。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種無人智能清掃車軌跡跟蹤控制方法和系統，實現清掃車的自動化作業和靈活穩定的軌跡跟蹤，擺脫對受控系統數學模型的依賴，解決現有的技術中控制器設計困難、可移植性差的問題。

同時，本發明針對現有清掃車技術存在的問題，提供了一種滿足應用需求的無人智能清掃車，包括軌跡跟蹤控制所需的硬件系統和智能清掃車的清掃系統。

為實現上述目的，本發明采用下述技術方案予以實現：

一種無人智能清掃車軌跡跟蹤控制方法及系統，所述方法包括下述步驟：

(1)在無人智能清掃車中，預先錄入需要清掃的區域路徑；

(2)獲取車的實際位置、姿態信息，建立車的運動學模型：

其中，(x,y)表示車后軸的中心點坐標；v表示當前車速；是當前車的航向角；n表示車前后軸的軸距；χ是車的前輪偏角，受最大轉向角χ_max限制；