基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法与流程

1.本技术涉及车辆控制领域，具体涉及一种基于可变阶数的车辆控制方法。
背景技术：
：：2.目前各大厂商在不断优化汽车结构和应用高强度材料提高汽车被动安全的同时，依靠技术不断迭代升级的高级驾驶辅助系统(adas)正在发挥着强大的作用。adas系统可以在紧急情况下警示驾驶员或者主动采取必要的安全措施，这在很大程度上可以降低交通事故发生的机率和严重程度。adas系统通过综合利用各种车载传感器获取环境信息，通过对原始传感器信息处理，提取一些有意义的、抽象的、精简的信息，达到环境感知，收集数据、识别跟踪各种动态和静态物体的目的。在获取环境信息后，通过将信息传递到ecu，进而实现下游的决策规划过程，解决复杂交通场景下本车与其他交通参与者的动态博弈问题。3.关于合作车队行驶的一个重要研究课题是在高速匝道上将车辆合并成一个车队队列，其需要应对高速主路与本车的初始位置和速度的巨大差异、传感器噪声以及由排长引起的干扰。需要设计相应的算法，控制车队、新车的状态转换，选择合适的控制算法，达到匝道车辆合并进入高速主路车队的目的。匝道上单车与车队的合并控制策略，有基于集中控制和分散控制器。在集中式方法中，单个控制器全局地为所有车辆决定至少一个任务。在分散策略中，每个车辆根据关于其他车辆的沟通信息来确定自己的控制策略。4.对于要进入主路，即正在匝道上行驶的车辆，其存在一个重大的问题，即其速度、位姿、道路限速等均与高速主路车辆存在较大差异。对于部分研究者，其将车辆合并进入主路的位置点，一般视为常量，然后将问题转化为：控制车辆在指定的时间点达成指定的车辆状态。解决这个问题的一个流行的方法是模型预测控制(mpc)方法，但其存在预测步长过大时计算复杂度大，无法满足实时规划的要求。5.对此，部分研究者放弃将全局时间域离散化的方法，转而使用参数化的曲线进行拟合，虽然此方法得到的曲线一般都是次优的，但可以在一定程度上解决时间复杂度的问题。但是，基于参数化曲线的方法,无法兼顾曲线的性能最优与计算最快的特点。技术实现要素：6.本技术的主要目的在于提供一种基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，以解决现有控制方法计算过于复杂，无法兼顾计算速度以及性能的问题。7.为了实现上述目的，本技术提供了一种基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法。8.根据本技术的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法包括：9.步骤1：确定车辆的初始位置q0，初始速度v0，初始加速度a0以及初始加加速度j0；10.步骤2：确定车辆到达的合并点时的位置qmp，以及到达合并点mp时的速度vmp，加速度amp以及加加速度jmp；11.步骤3：车辆的初始期望状态x0，到达合并点mp的状态xmp；根据如下公式1计算得到x0、xmp：[0012][0013]步骤4：设初始时刻为t0，到达合并点mp的时刻为tmp，按照如下公式2求解函数为f(t)：[0014][0015]步骤5:当选择性能为舒适性时,代价函数为：[0016]舒适性的代价函数为[0017]其中，[0018]minj表示最低舒适性，ca表示舒适性影响因素中加速度的权重系数，cj表示舒适性影响因素中的加加速度的权重系数；d表示初始位置q0与合并点qmp之间的距离。[0019]进一步的，步骤6:[0020]将位移与时间曲线设置为[0021]n表示多项式拟合阶数，且n≥7。[0022]进一步的，步骤7：[0023]基于步骤6，得出速度与时间的曲线、加速度与时间的曲线、加速度与时间的曲线分别为[0024]进一步的，步骤8：结合公式(3)、公式(4)和公式(6)，可知目标函数如下：[0025][0026]其中，ca、cj为常数，t是自变量，而c0～n为待优化的系数，与车辆的始末状态无关。[0027]进一步的，步骤9：将公式(7)中的函数离线求解为函数查找表functable，获取[0028]functable{n,ca,cj}[0029]其中表示在函数查找表中查找对应的n,ca，cj取值时得到的函数句柄，(t0，tmp)表示该函数句柄中的积分区间，如此，得出j只与c0～n[0030]minj＝function(c0～n)[0031]相关的函数，即公式(9)。[0032]进一步的，步骤10：边界约束，将所述边界约束设置为离线求解:[0033]所述边界约束的函数包括：[0034]进一步的，步骤11：路径约束，所述路径约束包括：车辆的最大加速度amax、最大减速度amin、最大车速vmax、最小车速vmin，[0035]所述路径约束的函数为：[0036]进一步的，步骤12：基于公式(3)、公式(4)、公式(10)，得出[0037][0038]tk为拉格朗日高斯点,将公式(13)的零点以[-1,1]映射到[t0,tmp]上,其中n比所要插入离散点的个数多1，得出映射公式为：[0039][0040]进一步的，将目标函数、边界约束、路径约束采用非线性优化器进行求解，共同得出最优系数c0～n，将c0～n代入到公式5和公式6得出匝道车辆的状态轨迹曲线。[0041]有益效果：[0042](1)大部分计算可通过离线求解，时间复杂度低；[0043](2)根据参数曲线阶数的选取，使用者可自由调整在效果与时间之间的倾向，兼顾了舒适性与算法复杂度。附图说明[0044]构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：[0045]图1是根据本技术实施例的车辆状态示意图；[0046]图2是根据本技术实施例的车辆变道轨迹示意图。具体实施方式[0047]为了使本
技术领域：
：的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。[0048]需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。[0049]如图1-2所示，本技术涉及一种基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，该基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，包括：步骤1：确定匝道车辆的初始位置q0，初始速度v0，初始加速度a0以及初始加加速度j0；[0050]步骤2：确定匝道车辆到达的合并点qmp，以及到达合并点mp的速度vmp，加速度amp和加加速度jmp；[0051]步骤3：根据匝道车辆的初始位置q0，初始速度v0，初始加速度a0以及初始加加速度j0和到达合并点mp的速度vmp，加速度amp以及加速度jmp得出匝道车辆的初始期望状态x0，以及匝道车辆到达合并点mp的状态xmp，共同得出计算公式如下：[0052]步骤4：假设匝道车辆在初始位置q0时的初始时刻为t0，该车辆到达合并点mp的时刻为tmp，周期为f(t)，此时问题为求解周期函数f(t)：[0053]步骤5：当选择舒适性能时，代价函数为代价函数为其中ca表示舒适性影响因素中加速度的权重系数，cj表示舒适性影响因素中的加加速度的权重系数；d表示初始位置q0与合并点qmp之间的距离。[0054]步骤6：假设位移与时间曲线为n表示多项式拟合阶数，且n≥7，由于始末状态的约束函数为8个，因此，多项式拟合阶数至少为7，但由于取7时将失去优化空间，因此实际使用时该数值应大于7；驾驶员可以通过调整n的大小，自由调整在效果与时间之间的倾向，如此，驾驶员既可以选择舒适性能，也可以选择性能，该曲线函数兼顾了舒适性与算法复杂度，更能满足驾驶员个性化的需求；综上，可以将求解周期函数f(t)的问题转化为针对n的非线性优化问题。[0055]步骤7：基于步骤6的曲线函数可以得出速度与时间的曲线、加速度与时间的曲线、加加与时间的曲线速度与时间的曲线分别为，如此，即可得出速度、加速度以及加加速度随着时间的变化数据。[0056]步骤8：结合公式(3)、公式(4)和公式(6)可知目标函数如下：该目标函数中ca、cj为常数，t为自变量，c0～n为待优化的系数；其中，待优化的系数c0～n与车辆的始末状态无关。因此，可以将目标函数离线求解为函数查找表，在实际使用时只需要采用查表的方式即可实现计算，如此，可以大大降低求解复杂程度，进而大幅减少运算时间。[0057]步骤9：将步骤公式7中的函数离线求解为函数查找表functable，获取其中functable{n,ca,cj}表示在函数查找表中查找对应的n,ca，cj取值时得到的函数句柄，(t0，tmp)表示该函数句柄中的积分区间，通过以上函数求解，得出j只与c0～n相关的函数，即minj＝function(c0～n)(公式9)。[0058]步骤10：边界约束，边界约束的函数包括：边界约束函数同样可以设置为离线求解的方式，进行加速运算，提高运算速度，当然也可以不设置为离线求解的方式。[0059]步骤11：路径约束，路径约束包括：匝道车辆的最大加速度amax、最大减速度amin、最大车速vmax、最小车速vmin，路径约束的函数为：[0060]步骤12：由于公式11中的路径约束函数难以转化为非线性约束，直接计算时，较为复杂，且耗费时间较长；根据舒适度目标函数的约束，在匝道车辆的给定时间与始末状态合理的情况下，仅依据步骤5中的公式(3)、公式(3)和步骤10中的公式(10)的函数进行约束即可，将路径约束的连续型约束转化为离散型约束，得出[0061]其中tk为拉格朗日高斯点,将的零点以[-1,1]映射到[t0,tmp]上,其中n比所要插入离散点的个数多1，可得映射公式为：该公式中的离散点，也可以通过离线的方式进行求解，在实际应用场景中的在计算更为精准的情况系，减少了计算的复杂程度。[0062]将将目标函数、边界约束函数、路径约束函数采用非线性优化器进行求解，共同得出最优系数c0～n，将c0～n代入到公式5和公式6即可得出车辆的状态轨迹曲线；n取值的不同，计算的时间复杂度也不同，n越大，时间复杂度越高，则所求解得到的车辆轨迹曲线舒适性越好；n越小，时间复杂度越低，则所求解得到的车辆轨迹曲线舒适性越低，但n至少大于等于7，因此在舒适性最低的前提下仍然保证了一定的舒适性；根据参数曲线阶数的选取，使用者可自由调整在效果与时间之间的倾向，兼顾了舒适性与算法复杂度；该求解运算方式提高了匈牙利匹配算法的正确率；并且通过分解运算，降低了矩阵维度，提高了匈牙利匹配的速度；融合匹配效果稳定，可适用于多类传感器的融合匹配工作。[0063]以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，包括：步骤1：确定车辆的初始位置q0，初始速度v0，初始加速度a0以及初始加加速度j0；步骤2：确定车辆到达的合并点时的位置q
mp
，以及到达合并点mp时的速度v
mp
，加速度a
mp
以及加加速度j
mp
；步骤3：车辆的初始期望状态x0，到达合并点mp的状态x
mp
；根据如下公式1计算得到x0、x
mp
：步骤4：设初始时刻为t0，到达合并点mp的时刻为t
mp
，按照如下公式2求解函数为f(t)：步骤5:当选择性能为舒适性时,代价函数为：舒适性的代价函数为其中，c
a
表示舒适性影响因素中加速度的权重系数，c
j
表示舒适性影响因素中的加加速度的权重系数；d表示初始位置q0与合并点q
mp
之间的距离。2.根据权利要求1所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于,步骤6:将位移与时间曲线设置为n表示多项式拟合阶数，且n≥7。3.根据权利要求2所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤7：基于步骤6，得出速度与时间的曲线、加速度与时间的曲线、加速度与时间的曲线分别
为4.根据权利要求3所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤8：结合公式(3)、公式(4)和公式(6)，可知目标函数如下：其中，c
a
、c
j
为常数，t是自变量，而c
0～n
为待优化的系数，与车辆的始末状态无关。5.根据权利要求4所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤9：将公式(7)中的函数离线求解为函数查找表functable，获取functable{n,c
a
,c
j
}其中表示在函数查找表中查找对应的n,c
a
，c
j
取值时得到的函数句柄，(t0，t
mp
)表示该函数句柄中的积分区间，如此，得出j只与c
0～n
minj＝function(c
0～n
)相关的函数，即公式(9)。6.根据权利要求5所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤10：边界约束，将所述边界约束设置为离线求解:
所述边界约束的函数包括：7.根据权利要求6所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤11：路径约束，所述路径约束包括：车辆的最大加速度a
max
、最大减速度a
min
、最大车速v
max
、最小车速v
min
，所述路径约束的函数为：8.根据权利要求6所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，步骤12：基于公式(3)、公式(4)、公式(10)，得出得出t
k
为拉格朗日高斯点,将公式(13)的零点以[-1,1]映射到[t0,t
mp
]上,其中n比所要插入离散点的个数多1，得出映射公式为：9.根据权利要求8所述的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法，其特征在于，将目标函数、边界约束、路径约束采用非线性优化器进行求解，共同得出最优系数c
0～n
，将c
0～n
代入到公式5和公式6得出匝道车辆的状态轨迹曲线。

技术总结
本申请公开了一种基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法及系统,是基于实际行车工况中，当驾驶员从匝道向左变道进入主路的过程中的车辆形式轨迹，设计出的基于可变阶数曲线的高速匝道车辆控制方法。本申请通过函数算法减少运算时间和提高性能。减少运算时间和提高性能。减少运算时间和提高性能。


技术研发人员：唐嘉洧 于潇 郭健
受保护的技术使用者：广西睛智汽车技术有限公司
技术研发日：2023.04.20
技术公布日：2023/8/14