自动驾驶精准停车
目录
- 简介
- 关键因素
- PID纵向控制算法分析
- 精准停车逻辑
- 结语
简介
自动驾驶系统中,规划模块向系统提供停止点坐标,通过执行路径调整指令实现车辆定位,确保最终停靠精度符合规定要求
关键因素
通常情况下, 精准停车分为两个主要阶段.
①当车辆接近目标停车位点时, 在距离目标停车位点一定较近的距离处, 系统将车辆速度降至较低水平.
②系统施加一个稳定/适当的刹车力度以刹停车辆. 在较低的速度下, 施加一个稳定/适当的刹车力度, 车辆的制动距离能够得到保证. 因此, 精准停车的关键在于: 当车辆离停车位点有一定距离时, 系统能够将车辆速度调节至指定范围之内. 而车辆速度控制越精确, 停车误差也会相应减小.
PID纵向控制算法分析
优势:该系统无需额外添加逻辑即可实现精准停车控制，并且算法设计简洁明了,避免了不必要的逻辑切换。
劣势:
①PID控制算法对速度误差的控制能力存在一定的局限性.PID算法经过综合分析得出的参数设置虽然能适应多种纵向控制场景,但在特定情况下可能无法满足精确的需求.例如,当底盘刹车一致性出现故障或在坡道上导致的速度误差较大时,PID系统只能通过速度或位置误差进行响应,其响应能力相对有限.因此,对于需要精确把控目标车速的应用场景,PID算法难以达到理想效果.
②此外,在停车点前方的速度设定可能超出了精确停车所需的小车速范围.例如,在泊车场景中可能会采用一个固定的规划速度值.
因此,基于PID算法实现精确停车存在一定的局限性。
精准停车逻辑
考虑到常规应用PID控制车速存在不确定因素的具体表现为规划速度和系统输出之间的偏差以及系统输出与期望值之间的偏差因此需要开发一套更为完善的控制系统逻辑
- 介入条件
a. 基于正常的PID控制策略过渡至精准停车逻辑的条件。建议在确保功能实现的前提下尽量延迟介入特殊逻辑，在自动驾驶车辆中通常由纵向控制算法主导控制，在保证其有效性的前提下尽可能延迟介入特殊逻辑。
b. 防止精准停车逻辑的误触发。
基于速度和离目标点的位置信息进行闭环运行，并且能够确保在接近停止点时的速度达到预期水平。
设定退出标准
一旦未能达到精准停车的标准时，在未能实现精确停靠之前应当脱离该精确停车逻辑，并重新转回纵向控制算法。
结语
传统PID控制在实现精准停车时存在一定不确定性，在实际应用中最好能设计专门的逻辑机制以提高精确度。相较于传统的PID控制方法，在精确停泊方面的表现更加出色且稳定。需要注意的是，在参数设置上要格外谨慎以避免因参数设置不当导致误触发现象出现。在设计过程中需综合考虑车辆速度、到停车位的距离等关键参数以确保系统的稳定性与可靠性。