CN115303256A

CN115303256A - 自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备

Info

Publication number: CN115303256A
Application number: CN202210955651.0A
Authority: CN
Inventors: 秦振振
Original assignee: Zhejiang Zero Run Technology Co Ltd
Current assignee: Zhejiang Zero Run Technology Co Ltd
Priority date: 2022-08-10
Filing date: 2022-08-10
Publication date: 2022-11-08
Anticipated expiration: 2042-08-10
Also published as: CN119348611A; CN115303256B; CN119261870A

Abstract

本申请涉及一种自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备，其中，该方法包括：获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，并基于偏差距离确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设LQR反馈控制器的第二比例因子；第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。通过本申请，解决了相关技术中泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题，实现了提高路径跟踪精度，优化驾驶体验。

Description

自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及无人驾驶技术领域，特别是涉及自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备。

背景技术

无人驾驶在近年来发展迅速，其中无人驾驶车的实际控制关乎车辆的安全性，稳定性以及舒适性，是无人驾驶技术落地的关键性技术。现有的无人驾驶控制技术分为横向控制技术以及纵向控制技术。横向控制关乎车辆的稳定性，现有的横向控制技术包括纯跟踪算法，Stanley算法，LQR算法，MPC算法等等。动力学LQR算法对车辆进行动力学建模，从而在中高速运动中更能符合车辆的运动特性，在横向控制效果中表现较好。

目前的路径跟踪算法是，通过预瞄前馈算法来保障车辆跟踪总体趋势的正确性，然后通过PID等常规算法进行补偿，达到对控制变量的实时修正。但类似算法仅仅适用对应参数不具有一般性，导致泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验。

针对相关技术中存在，泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

发明内容

在本实施例中提供了一种自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备，以解决相关技术中泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题。

第一个方面，在本实施例中提供了一种自动泊车的路径跟踪控制方法，包括：

获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，并基于所述偏差距离确定所述预瞄前馈控制器的第一比例因子；

获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设所述LQR反馈控制器的第二比例因子；所述第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；

根据所述前馈方向盘转角、所述第一比例因子、所述反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；

基于所述方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。

在其中的一些实施例中，所述方法还包括：

基于当前的所述方向盘转角与上次的所述方向盘转角的比较，确定所述方向盘转角的转角变化量；

将所述方向盘转角的转角变化量与预设转角阈值进行比较，确定是否工况异常；

在所述方向盘转角的转角变化量不满足预设转角阈值时，确定工况异常；更新所述第一比例因子和所述第二比例因子，并根据所述前馈方向盘转角、所述反馈方向盘转角以及更新后的第一比例因子和第二比例因子，重新确定所述方向盘转角。

在其中的一些实施例中，所述第一比例因子的表达式为：

a＝Δl/l₀；

式中，a表示第一比例因子；Δl表示偏差距离；l₀为常量。

在其中的一些实施例中，所述关系条件为：

a+b＝1；

式中，a表示第一比例因子；b表示第二比例因子。

在其中的一些实施例中，所述获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，包括：

获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据所述期望路径轨迹和所述车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点；

将所述理论泊车点中的前轮转角作为预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角；

根据所述理论泊车点和所述车辆当前定位信息，确定所述偏差距离。

在其中的一些实施例中，所述获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据所述期望路径轨迹和所述车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点，包括：

基于泊车的车辆当前定位信息和目标泊车车位信息，利用泊车路径规划算法，得到泊车的期望路径轨迹；

遍历期望路径轨迹与车辆当前定位信息的距离，确定两个目标点；

将两个所述目标点和纵向偏差进行插值匹配，得到理论泊车点。

在其中的一些实施例中，所述获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，包括：

获取车辆位姿的横向偏差和航向偏差，利用预设的车辆阿克曼运动学模型，根据所述横向偏差和所述航向偏差，构建二自由度的车辆阿克曼运动学模型的离散状态空间方程；

根据所述横向偏差和航向偏差，确定累计偏差；并根据所述累计偏差和预设的控制输入加权，设置目标函数；

基于车辆参数和所述目标函数，对所述离散状态空间方程进行LQR最优化求解，得到LQR反馈控制器的反馈方向盘转角。

第二个方面，在本实施例中提供了一种自动泊车的路径跟踪控制装置，包括：预瞄前馈控制模块、LQR反馈控制模块、计算模块以及跟踪控制模块；

所述预瞄前馈控制模块，用于获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角，并基于偏差距离确定所述预瞄前馈控制器的第一比例因子；

所述LQR反馈控制模块，用于获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设所述LQR反馈控制器的第二比例因子；所述第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；

所述计算模块，用于根据所述前馈方向盘转角、所述第一比例因子、所述反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；

所述跟踪控制模块，用于基于所述方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。

第三个方面，在本实施例中提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一个方面所述的自动泊车的路径跟踪控制方法。

第四个方面，在本实施例中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的自动泊车的路径跟踪控制方法。

与相关技术相比，在本实施例中提供的自动泊车的路径跟踪控制方法、装置和计算机设备，通过获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，并基于偏差距离确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设LQR反馈控制器的第二比例因子；第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。预瞄前馈控制器中采用改进的预瞄前馈算法来保障车辆跟踪总体趋势的正确性，再后通过第一比例因子和第二比例因子，结合LQR反馈算法对车辆的方向盘转角进行LQR反馈控制，继而控制车辆的前轮转角和位姿，提高路径跟踪精度，从而优化驾驶体验；解决了相关技术中泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请一实施例提供的自动泊车的路径跟踪控制方法的终端设备的硬件结构框图；

图2是本申请一实施例提供的自动泊车的路径跟踪控制方法的流程图；

图3是本申请一实施例提供的自动泊车的路径跟踪控制方法的流程示意图；

图4是本申请一实施例提供的自动泊车的路径跟踪控制方法的算法原理示意图；

图5是本申请一实施例提供的二自由度的车辆阿克曼运动学模型的示意图；

图6是本申请一实施例提供的自动泊车的路径跟踪控制装置的结构框图。

图中：210、预瞄前馈控制模块；220、LQR反馈控制模块；230、计算模块；240、跟踪控制模块。

具体实施方式

为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本申请进行了描述和说明。

除另作定义外，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块(单元)的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块(单元)，而可包括未列出的步骤或模块(单元)，或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块(单元)。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。

在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行，图1是本实施例的自动泊车的路径跟踪控制方法的终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102和用于存储数据的存储器104，其中，处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限制。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示出的不同配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如在本实施例中的自动泊车的路径跟踪控制方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种自动泊车的路径跟踪控制方法，图2是本实施例的自动泊车的路径跟踪控制方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S210，获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，并基于偏差距离确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；

步骤S220，获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设LQR反馈控制器的第二比例因子；第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；

步骤S230，根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；

步骤S240，基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。

需要说明的是，自动泊车功能(APA，Automatic Parking Assistant，APA)，是一种基于分布车辆四周的雷达/摄像头传感器，低速巡航过程中探测目标泊车位，然后进行泊车的期望路径轨迹规划和路径跟踪，控制车辆帮助驾驶员将车辆运动至目标泊车位的功能。自动泊车的路径跟踪控制直接关系运动过程中车辆人员的安全性和乘客舒适性体验。自动泊车为车辆低速工况下的功能，对定位精度要求较高，路径跟踪控制算法的有效性和准确性直接影响下一阶段路径规划，若跟踪误差较大可能导致路径重规划或泊车失败。

其中，预瞄前馈控制器和LQR反馈控制器均可以预先设置，可以从预瞄前馈控制器中直接获取到前馈方向盘转角和偏差距离。并由偏差距离来关联预瞄前馈控制器的第一比例因子。

其中，可以利用方向盘转角反馈公式，根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；再基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。方向盘转角反馈公式的表达式为：Theta＝a*Theta1+*Theta2；式中，Theta表示车辆在当前位姿下的方向盘转角；Theta1表示预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角；Theta2表示LQR反馈控制器的反馈方向盘转角。在正常误差范围内，通过第一比例因子和第二比例因子来修正，从而保证泊车路径跟踪精度在期望范围内。

通过上述步骤，预瞄前馈控制器中采用改进的预瞄前馈算法来保障车辆跟踪总体趋势的正确性，再后通过第一比例因子和第二比例因子，结合LQR反馈算法对车辆的方向盘转角进行LQR反馈控制，继而控制车辆的前轮转角和位姿，提高路径跟踪精度，从而优化驾驶体验；解决了相关技术中泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题。并且利用预瞄前馈控制器结合LQR反馈控制器，既能兼顾两控制器的优点，又能避免由于横纵向分开设计时参数调整的弊端，规避两控制器参数冲突等问题；而且能在泊车路径跟踪全局正确性的前提下，保证局部跟踪的精度为当前最优解。

下面结合图3和图4，对本申请各步骤进行详细说明：

现有方案采用的预瞄、PID等控制算法在规划路径无曲率突变等友好状态下，可以满足跟踪误差要求，对误差的修正也较为及时。可当规划路径存在曲率突变点等外界干扰时这些朴素控制算法容易带来超调，可能带来急加减速，方向盘抖动的问题。

在其中的一些实施例中，为了解决上述问题，自动泊车的路径跟踪控制方法，还包括以下步骤：

基于当前的方向盘转角与上次的方向盘转角的比较，确定方向盘转角的转角变化量；

将方向盘转角的转角变化量与预设转角阈值进行比较，确定是否工况异常；

在方向盘转角的转角变化量不满足预设转角阈值时，确定工况异常；更新第一比例因子和第二比例因子，并根据前馈方向盘转角、反馈方向盘转角以及更新后的第一比例因子和第二比例因子，重新确定方向盘转角。

具体的，通过方向盘转角的转角变化量与预设转角阈值的比较，确定是否工况异常；工况正常指的是在正常误差范围内，还是利用方向盘转角反馈公式来计算方向盘转角。此时：第一比例因子和第二比例因子可以均为1，即a＝b＝1；关系条件为第一比例因子和第二比例因子相等。

工况异常指的是超过正常误差范围；那么更新第一比例因子和第二比例因子，并根据前馈方向盘转角、反馈方向盘转角以及更新后的第一比例因子和第二比例因子，重新确定方向盘转角。需要说明的是，如果超过正常误差范围，需要重新获取预瞄前馈控制器的偏差距离来确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；再借由第一比例因子和关系条件来确定第二比例因子，从而更新第一比例因子和第二比例因子。

具体的，第一比例因子的表达式为：

a＝Δl/l₀；

式中，a表示第一比例因子；Δl表示偏差距离；l₀为常量，可以为经验值，比如：0.25m等。

其中，预瞄前馈控制器中采用改进的预瞄前馈算法，可以从预瞄前馈控制器中直接获取到反馈方向盘转角；再由关系条件和第一比例因子来确定第二比例因子。由于关系条件为：a+b＝1；式中，a表示第一比例因子；b表示第二比例因子。那么可以得到第二比例因子的表达式为：＝1-Δl/l₀。

由于该过程中理论泊车点的跟踪偏差实时变化，对于预瞄前馈控制器与预瞄前馈控制器的比例因子的计算也具有实时性；比如：预设转角阈值为50度时，当作为控制变量的方向盘转角的转角变化量大于50度时，触发泊车控制器修正机制。实时更新第一比例因子和第二比例因子，此时，输出的方向盘转角为：θ＝a*θ_j+1+b*θ₂；第一比例因子为：a＝Δl/l₀；第二比例因子为：＝1-Δl/l₀。

在其他实施例中，第一比例因子和第二比例因子可以是其他表达式，关系条件也可以不同，对此不进行限制。

自动泊车属于低速非稳态工况，泊车过程中平顺舒适地把车辆沿着期望路径轨迹进行存在一定挑战性，特别是复杂工况或泊车的期望路径轨迹存在曲率突变点集时，此时车辆系统不稳定，适配的控制参数极可能失效。本实施例通过更新第一比例因子和第二比例因子，结合LQR反馈算法对车辆的方向盘转角进行LQR反馈控制，继而控制车辆的前轮转角和位姿，保证车辆实际轨迹匹配泊车的期望路径轨迹，从而保证泊车路径跟踪精度在期望范围内，能够保证车辆实际轨迹及时有效且无超调地匹配期望路径轨迹，对于曲率不连续的期望路径轨迹也能具有连续性和驾驶舒适性。

在其中的一些实施例中，步骤S210中的获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，包括以下步骤：

步骤S211，获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据期望路径轨迹和车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点；

步骤S212，将理论泊车点中的前轮转角作为预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角；

步骤S213，根据理论泊车点和车辆当前定位信息，确定偏差距离。

具体的，期望路径轨迹可以由各类泊车路径规划算法计算得到。期望路径轨迹可以表示为：S＝[s₁,s₁,…,s_n]，s_i＝[X_i，Y_i，Phi_i，k，θ_i，v_i，t_i]^T；其中，S为一条离散的期望路径轨迹，其有n个向量(s₁至s_n)；在每个向量中，包含车辆的位置信息X_i，Y_i，车辆航向角信息Phi_i，前轮转角θ_i，曲率k_i，车辆的速度v_i，该轨迹点时间戳t_i；T表示矩阵标识。车辆当前定位信息可以由安装在车辆上的定位装置提供；车辆当前定位信息VehPos可以表示为：S_k＝[X_k，Y_k，Phi_k，k_k，θ_k，v_k，t_k]^T，k为某一时刻的下标。

根据上述的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到在期望路径轨迹上距离车辆当前定位信息最近的插值点作为理论泊车点；再通过后续周期的理论泊车点进行预瞄，预瞄距离为车辆当前定位信息与当前临近的理论泊车点的欧式距离Δl，即为偏差距离。此时，将理论泊车点中的前轮转角作为预瞄前馈控制器的方向盘转角，并确定车辆航向角。比如：预瞄前馈控制器的方向盘转角为θ₁，那么车辆航向角为Phi₁。在低速泊车路径跟踪过程中，实际车辆位置(车辆当前定位信息)与期望插值点(理论泊车点)的距离偏差为改进的预瞄前馈算法关键输入，改进的预瞄前馈算法的输出为方向盘转角，通常横向距离偏差越大，待调整的方向盘转角越大。在实际泊车过程中，为避免由于调整转角过大导致的方向盘异常抖动和对误差进行补偿，基于预瞄距离设计的第一比例因子对计算结果进行修正。

在其中的一些实施例中，步骤S211中的获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据期望路径轨迹和车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点，包括以下步骤：

将两个目标点和纵向偏差进行插值匹配，得到理论泊车点。

具体的，泊车的车辆当前定位信息和目标泊车车位信息可以由相应的硬件设备获取，再基于泊车的车辆当前定位信息和目标泊车车位信息，利用泊车路径规划算法，得到泊车的期望路径轨迹S。

遍历期望路径轨迹S与车辆当前定位信息S_k的距离min|S-s_k|，取距离最小值和次最小值对应的两个点为目标点，两个目标点分别为：s_j,s_j+1。其中，目标点s_j＝[X_j，Y_j，Phi_j，k_j，θ_j，v_j，t_j]^T；其中，目标点s_j+1＝[X_j+1，Y_j+1，Phi_j+1，k_j+1，θ_j+1，v_j+1，t_j+1]^T；将该两个目标点s_j,s_j+1和纵向偏差进行插值匹配，得到匹配点，该匹配点即为理论泊车点，也是预瞄点s_t，s_t＝[X_t，Y_t，Phi_t，k_t，θ_t，v_t，t_t]^T。

其中，预瞄点s_t中各项变量的表达式可以为：

X_t＝X_k；

其中，

即为纵向偏差。预瞄点中的k_t、v_t以及t_t也可以基于和上述类似的计算公式来计算。

当前车辆位置与理论泊车点车辆的横向偏差为：

ΔY＝Y_k-Y_t；

当前车辆位置与理论泊车点车辆的航向偏差为：

ΔPhi＝Phi_k-Phi_t；

可以将上述计算得到的车辆位姿的横向偏差和航向偏差更新到LQR反馈控制器中，从而提高计算结果的准确性。

具体的，可以将目标点s_j+1中的前轮转角θ_j+1作为预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角，偏差距离为车辆当前定位信息VehPos和理论泊车点s_t的欧式距离Δl；

本实施例，实时获取最优解的理论泊车点，保证路径跟踪的偏差距离在一定小范围内波动。

在其中的一些实施例中，获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，包括：

获取车辆位姿的横向偏差和航向偏差，利用预设的车辆阿克曼运动学模型，根据横向偏差和航向偏差，构建二自由度的车辆阿克曼运动学模型的离散状态空间方程；

根据横向偏差和航向偏差，确定累计偏差；并根据累计偏差和预设的控制输入加权，设置目标函数；

基于车辆参数和目标函数，对离散状态空间方程进行LQR最优化求解，得到LQR反馈控制器的反馈方向盘转角。

具体的，车辆阿克曼运动学模型可以是预先设置的，在车辆阿克曼运动学模型中δ代表前轮转角，l代表轴距，

代表当前车辆的航向角。

如图5所示，二自由度的车辆阿克曼运动学模型可以表示为：

式中，

表示车辆的横摆角速度；v表示后轴中心的速度；

表示车辆的横摆角速度在全局坐标系X上的分速度；

表示车辆的横摆角速度在全局坐标系Y上的分速度。

将上述二自由度的车辆阿克曼运动学模型简化为矩阵运算：

由于泊车路径跟踪的目的是调整车辆位姿至目标泊车位；因此，基于车辆位姿选取状态变量

实际控制车辆是通过调整车辆速度和前轮转角来实现，因此选取控制变量为u＝[v，δ]^T，记期望路径轨迹上某个离散点s_r，其中

对车辆阿克曼运动学模型采用泰勒级数展开，并忽略二次以上的高阶项，状态量的变化量

可以表示为：

根据雅克比矩阵对上述，状态量的变化量

求偏导数。此时状态量变化量的偏差

为：

基于状态量变化量的偏差构建线性状态空间，时间步长为T，前向欧拉离散化可得，离散状态空间方程为：

为使路径跟踪的偏差(横向偏差和航向偏差)及时得到有效修正，根据跟踪累计偏差和控制输入加权来设置目标函数J(X)；

目标函数可以表示为：

其中,Q为基于横向距离和航向角偏差实车调试出来的参数加权矩阵,

R为二阶单位矩阵。

基于车辆自身参数信息和目标函数，利用线性二次型求解器对离散状态空间方程进行最优化求解，得到LQR反馈控制器的方向盘转角θ₂。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中还提供了一种自动泊车的路径跟踪控制装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。以下所使用的术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图6是本实施例的自动泊车的路径跟踪控制装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：预瞄前馈控制模块210、LQR反馈控制模块220、计算模块230以及跟踪控制模块240；

预瞄前馈控制模块210，用于获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角，并基于偏差距离确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；

LQR反馈控制模块220，用于获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设LQR反馈控制器的第二比例因子；第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；

计算模块230，用于根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；

跟踪控制模块240，用于基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。

通过上述装置，预瞄前馈控制器中采用改进的预瞄前馈算法来保障车辆跟踪总体趋势的正确性，再后通过第一比例因子和第二比例因子，结合LQR反馈算法对车辆的方向盘转角进行LQR反馈控制，继而控制车辆的前轮转角和位姿，提高路径跟踪精度，从而优化驾驶体验；解决了相关技术中泊车的路径跟踪精度较低，影响驾驶体验的问题。并且利用预瞄前馈控制器结合LQR反馈控制器，既能兼顾两控制器的优点，又能避免由于横纵向分开设计时参数调整的弊端，规避两控制器参数冲突等问题。

在其中的一些实施例中，自动泊车的路径跟踪控制装置还包括修正模块：

修正模块，用于基于当前的方向盘转角与上次的方向盘转角的比较，确定方向盘转角的转角变化量；

在其中的一些实施例中，第一比例因子的表达式为：

a＝Δl/l₀；

式中，a表示第一比例因子；Δl表示偏差距离；l₀为常量。

在其中的一些实施例中，关系条件为：

a+b＝1；

式中，a表示第一比例因子；b表示第二比例因子。

在其中的一些实施例中，预瞄前馈控制模块210，还用于获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据期望路径轨迹和车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点；

将理论泊车点中的前轮转角作为预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角；

根据理论泊车点和车辆当前定位信息，确定偏差距离。

在其中的一些实施例中，预瞄前馈控制模块210，还用于基于泊车的车辆当前定位信息和目标泊车车位信息，利用泊车路径规划算法，得到泊车的期望路径轨迹；

将两个目标点和纵向偏差进行插值匹配，得到理论泊车点。

在其中的一些实施例中，LQR反馈控制模块220，还用于获取车辆位姿的横向偏差和航向偏差，利用预设的车辆阿克曼运动学模型，根据横向偏差和航向偏差，构建二自由度的车辆阿克曼运动学模型的离散状态空间方程；

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

在本实施例中还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述计算机设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，并基于偏差距离确定预瞄前馈控制器的第一比例因子；

S2，获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，并预设LQR反馈控制器的第二比例因子；第一比例因子和第二比例因子满足关系条件；

S3，根据前馈方向盘转角、第一比例因子、反馈方向盘转角以及第二比例因子，确定方向盘转角；

S4，基于方向盘转角对自动泊车的期望路径轨迹进行跟踪控制。

需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。

此外，结合上述实施例中提供的自动泊车的路径跟踪控制方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种自动泊车的路径跟踪控制方法。

应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。

显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。

“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述第一比例因子的表达式为：

a＝Δl/l₀；

式中，a表示第一比例因子；Δl表示偏差距离；l₀为常量。

4.根据权利要求1所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述关系条件为：

a+b＝1；

式中，a表示第一比例因子；b表示第二比例因子。

5.根据权利要求1至4任一项所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述获取预瞄前馈控制器的前馈方向盘转角和偏差距离，包括：

6.根据权利要求5所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述获取泊车的期望路径轨迹和车辆当前定位信息，并根据所述期望路径轨迹和所述车辆当前定位信息，基于航向偏差进行插值计算，得到理论泊车点，包括：

7.根据权利要求1至4任一项所述的自动泊车的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述获取LQR反馈控制器的反馈方向盘转角，包括：

8.一种自动泊车的路径跟踪控制装置，其特征在于，包括：预瞄前馈控制模块、LQR反馈控制模块、计算模块以及跟踪控制模块；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的自动泊车的路径跟踪控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的自动泊车的路径跟踪控制方法的步骤。