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極限工況下的無人駕駛路徑跟蹤 | 斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)最新研究成果

2018-09-26 23:56:49·  來源：集成與控制研究室 同濟(jì)智能汽車研究所  
　
跟蹤較快的速度圖的車輛以稍微快一點(diǎn)的車速入彎。而且在彎中的車速也是附著系數(shù)估計(jì)值更大的車輛更高，負(fù)的相對(duì)時(shí)間差距表明，在彎道的前部分，跟蹤較大附著系數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)速度圖的車輛耗時(shí)更少。但是，在出彎之前，車輛的速度開始降低，出口處的車速甚至比跟蹤低附著系數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)速度圖的車輛更低。盡管該車在彎中以前領(lǐng)先了0.1s，但是最終它完成整個(gè)轉(zhuǎn)彎工況耗費(fèi)了更多的0.03s。
 
伴隨著更高的速度分布圖，初始的車輛側(cè)偏角更大，如所示。相對(duì)地，低附著系數(shù)估計(jì)值的車輛的前軸側(cè)偏角則緩慢地增加至-8度。聯(lián)邦595EVO輪胎的斜坡轉(zhuǎn)角輸入測試數(shù)據(jù)表明該款輪胎的峰值側(cè)偏角大約是7.9度。在彎道的后半段，車輛跟蹤較高附著系數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)的速度圖時(shí)的側(cè)偏角超過了峰值點(diǎn)，因此前輪輪胎力飽和了。由于側(cè)向力發(fā)生飽和，車輛的縱向控制器將驅(qū)動(dòng)力矩降低到零，再加上前軸側(cè)向力矢量的額外旋轉(zhuǎn)帶來的阻力，車輛的速度降低的更多。前軸在這樣的車速下不能產(chǎn)生足夠的側(cè)向力來維持車輛行駛在參考路徑上，在圖 4可見，由于車輛滑向彎道外側(cè)，側(cè)向位移誤差也逐漸增大。
 
當(dāng)車輛以更高的車速行駛的同時(shí)還能跟蹤上目標(biāo)路徑，這意味著μ=0.94對(duì)應(yīng)的車輛在彎道的前半部分能夠更好地利用輪胎的附著力。但是在彎道的后半部分，該車不再能夠跟蹤上目標(biāo)的路徑，最后花了更多的時(shí)間來完成整個(gè)彎道。在這里，附著系數(shù)估計(jì)值為μ=0.92的車輛能夠更有效地利用輪胎附著力。這一結(jié)果以及更多的測試都表明，現(xiàn)有的控制系統(tǒng)要求附著系數(shù)的估計(jì)誤差在大約2%以內(nèi)才能滿足路徑跟蹤的要求。
圖5 專業(yè)駕駛員在第二道彎相比于跟蹤μ=0.90和μ=0.93的速度分布圖的無人駕駛車輛的各項(xiàng)性能表現(xiàn)
 
B．有人駕駛VS.無人駕駛
 
圖 5對(duì)比了無人駕駛在跟蹤參考路徑時(shí)和專業(yè)賽車駕駛員的縱向車速、時(shí)間差、前軸側(cè)偏角和側(cè)向位移誤差。這條路徑時(shí)通過凸函數(shù)優(yōu)化方法生成的，與Kapania的方法類似[17]。圖中三條曲線分別是無人駕駛車輛跟蹤μ=0.90和μ=0.93的速度分布圖時(shí)的數(shù)據(jù)以及駕駛員十圈內(nèi)最好的成績。
開始階段，由于明顯更高的入彎速度，賽車駕駛員相比無人駕駛模式領(lǐng)先了0.24s。他沿著較寬的入彎路線行駛，然后迅速獲得了大約-6度的前軸側(cè)偏角，并且在整個(gè)彎道都保持在這個(gè)值附近。他的最高車速和無人駕駛模型下的車輛很接近，但不同的是，他在駛出彎道前迅速提高了車速。當(dāng)無人駕駛模式的車輛以μ=0.93的速度分布圖行駛時(shí)，車輪在彎道中間達(dá)到飽和，大概是1000m的位置，從而車輛失去了路徑跟蹤的能力，因此損失了大約0.02s。
 
相反，專業(yè)駕駛員在彎道很早的部分就前軸獲得了大約-6度的側(cè)偏角。這意味著車輛在制動(dòng)之后能夠迅速獲得較大的側(cè)向力。而無人駕駛的車輛在前軸處產(chǎn)生的側(cè)偏角使得車輛獲得較小的側(cè)向力，因此輪胎的附著力并沒有得到完全利用。通過將側(cè)偏角維持在-6度左右，駕駛員能夠在整個(gè)彎道中都有效地利用輪胎的附著能力，使得他相比無人駕駛的車輛能夠以更少的時(shí)間完成整個(gè)彎道。
 
圖6 不同附著系數(shù)下側(cè)向力和輪胎側(cè)偏角的關(guān)系，以及由(4)計(jì)算得到的峰值側(cè)偏角
對(duì)聯(lián)邦EVO595輪胎而言，Cαf=200kN/rad， μf=0.97，κf=0
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