Apollo代码学习—车辆动力学模型
- 前言
- 车辆动力学模型
-
- 横向动力学
-
- 方向盘控制模型
- 总结
- 补充 2018.11.27
前言
接上一篇:Apollo代码学习(二)—车辆运动学模型
主要参考资料仍是这三个:
【1】Rajamani R. Vehicle Dynamics and Control[M]. Springer Science, 2006.
【2】龚建伟, 姜岩, 徐威. 无人驾驶车辆模型预测控制[M]. 北京理工大学出版社, 2014.
【3】无人驾驶汽车系统入门(五)——运动学自行车模型和动力学自行车模型
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【1】Rajamani R. Vehicle Dynamics and Control[M]. Springer Science, 2006. | CSDN资源
【2】龚建伟, 姜岩, 徐威. 无人驾驶车辆模型预测控制[M]. 北京理工大学出版社, 2014. | CSDN资源
车辆动力学模型
动力学主要研究作用于物体的力与物体运动的关系,车辆动力学模型一般用于分析车辆的平顺性和车辆操纵的稳定性。对于车来说,研究车辆动力学,主要是研究车辆轮胎及其相关部件的受力情况。比如纵向速度控制,通过控制轮胎转速实现;横向航向控制,通过控制轮胎转角实现。
正常情况下,车辆上的作用力沿着三个不同的轴分布:
- 纵轴上的力包括驱动力和制动力,以及滚动阻力和拖拽阻力作滚摆运动;
- 横轴上的力包括转向力、离心力和侧风力,汽车绕横轴作俯仰运动;
- 立轴上的力包括车辆上下振荡施加的力,汽车绕立轴作偏摆或转向运动
图1 车辆受力模型
而在单车模型假设的前提下,再作如下假设1即可简单搭建车辆的动力学模型:
- 只考虑纯侧偏轮胎特性,忽略轮胎力的纵横向耦合关系;
- 用单车模型来描述车辆的运动,不考虑载荷的左右转移;
- 忽略横纵向空气动力学。
图2 车辆单车模型
如图2所示,oxyzoxyzoxyz为固定于车身的车辆坐标系,OXYOXYOXY为固定于地面的惯性坐标系。单车模型的车辆具有2个自由度:绕zzz轴的横摆运动,和沿xxx轴的纵向运动。纵向指沿物体前进方向,横向(或侧向)指垂直纵向方向。
横向运动:出自横向的风力,以及曲线行驶时的离心力等。
纵向运动:受总驱动阻力、加速、减速等的影响。总驱动阻力由滚动阻力、拖拽阻力和坡度阻力等构成。
滑移角(slip−angle)(slip-angle)(slip−angle):轮胎方向和轮胎速度方向的夹角。滑移角的产生主要是由于车轮所受合力方向并非朝向车轮行进方向,但车轮的偏移角通常较小。
图2中各符号定义:
符号 | 定义 |
---|---|
Flf,FlrF_{lf},F_{lr}Flf,Flr | 前、后轮胎受到的纵向力 |
Fcf,FcrF_{cf},F_{cr}Fcf,Fcr | 前、后轮胎受到的侧向力 |
Fxf,FxrF_{xf},F_{xr}Fxf,Fxr | 前、后轮胎受到的xxx方向的力 |
Fyf,FyrF_{yf},F_{yr}Fyf,Fyr | 前、后轮胎受到的yyy方向的力 |
aaa | 前悬长度 |
bbb | 后悬长度 |
δf\delta_fδf | 前轮偏角 |
δr\delta_rδr | 后轮偏角 |
αf\alpha_fαf | 前轮偏移角 |
根据牛顿第二定律,分别沿xxx轴、yyy轴和zzz轴作受力分析:
在xxx轴方向上:
(1)max=Fxf+Fxrma_x = F_{xf} + F_{xr} \tag{1}max=Fxf+Fxr(1)
在yyy轴方向上:
(2)may=Fyf+Fyrma_y = F_{yf} + F_{yr} \tag{2}may=Fyf+Fyr(2)
在zzz轴方向上:
(3)Izφ¨=aFyf−bFyrI_z\ddot{\varphi} = aF_{yf} – bF_{yr} \tag{3}Izφ¨=aFyf−bFyr(3)
其中,mmm为整车质量,IzI_zIz为车辆绕zzz轴转动的转动惯量。xxx轴方向的运动(绕纵轴的滚动运动)可暂不用考虑。
横向动力学
可结合Vehicle Dynamics and Control2第2章和第13章进行研究。
图3 横向动力学
图片来源:Vehicle Dynamics and Control
yyy轴方向加速度aya_yay由两部分构成:yyy轴方向的位移相关的加速度y¨\ddot{y}y¨和向心加速度Vxφ˙V_x\dot{\varphi}Vxφ˙
ay=y¨+Vxφ˙a_y=\ddot{y} + V_x\dot{\varphi}ay=y¨+Vxφ˙
则公式2可变为:
(4)m(y¨+Vxφ˙)=Fyf+Fyrm(\ddot{y} + V_x\dot{\varphi})= F_{yf} + F_{yr} \tag{4}m(y¨+Vxφ˙)=Fyf+Fyr(4)
由于轮胎受到的横向压力,轮胎会有一个很小的滑移角,如图3所示
图4 轮胎滑移角
图片来源:Vehicle Dynamics and Control
前轮滑移角
(5)αf=δ−θVf\alpha_f = \delta – \theta_{Vf} \tag{5}αf=δ−θVf(5)
其中,θVf\theta_{Vf}θVf为前轮速度方向,δ\deltaδ为前轮转角。
后轮滑移角
(6)αr=−θVr\alpha_r = – \theta_{Vr} \tag{6}αr=−θVr(6)
其中,θVr\theta_{Vr}θVr为后轮速度方向。
则前轮所受的横向力为
(7)Fyf=2Cαf(δ−θVf)F_{yf} = 2C_{\alpha f}(\delta – \theta_{Vf} ) \tag{7}Fyf=2Cαf(δ−θVf)(7)
后轮所受的横向力为
(8)Fyr=2Cαr(−θVr)F_{yr} = 2C_{\alpha r}(- \theta_{Vr} ) \tag{8}Fyr=2Cαr(−θVr)(8)
其中,CαfC_{\alpha f}Cαf、CαrC_{\alpha r}Cαr分别为前后轮的侧偏刚度(corneringstiffness)\color{red}侧偏刚度(cornering \ stiffness)侧偏刚度(cornering stiffness),由于车辆前后各两个轮,所以受力要乘以2。
结合图4,θVf\theta_{Vf}θVf、θVr\theta_{Vr}θVr可用下式计算:
(9)tan(θVf)=Vy+ℓfφ˙Vx\tan(\theta_{Vf}) = \frac{V_y+\ell_f\dot{\varphi}}{V_x} \tag{9}tan(θVf)=VxVy+ℓfφ˙(9)
(10)tan(θVr)=Vy−ℓrφ˙Vx\tan(\theta_{Vr}) = \frac{V_y-\ell_r\dot{\varphi}}{V_x} \tag{10}tan(θVr)=VxVy−ℓrφ˙(10)
其中,ℓf\ell_fℓf为前悬长度,ℓr\ell_rℓr为后悬长度。
又y˙=Vy\dot{y}=V_yy˙=Vy,则公式9、公式10可近似转换为:
(11)θVf=y˙+ℓfφ˙Vx\theta_{Vf}=\frac{\dot{y}+\ell_f\dot{\varphi}}{V_x} \tag{11}θVf=Vxy˙+ℓfφ˙(11)
(12)θVr=y˙−ℓrφ˙Vx\theta_{Vr}=\frac{\dot{y} – \ell_r\dot{\varphi}}{V_x} \tag{12}θVr=Vxy˙−ℓrφ˙(12)
将公式5、公式6、公式11、公式12代入公式2、公式3中可得动力学模型:
(13)ddt[yy˙φφ˙]=[01000−2Caf+2CarmVx0−Vx−2Cafℓf−2CarℓrmVx00010−2Cafℓf−2CarℓrIzVx0−2Cafℓf2+2Carℓr2IzVx][yy˙φφ˙]+[02Cafm02ℓfCafIz]δ\frac{d}{dt} \begin{bmatrix} y \\ \dot{y} \\ \varphi \\ \dot{\varphi} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -\frac{2C_{af}+2C_{ar}}{mV_x} & 0 & -V_x-\frac{2C_{af}\ell_f-2C_{ar}\ell_r}{mV_x} \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & -\frac{2C_{af}\ell_f-2C_{ar}\ell_r}{I_zV_x} & 0 & -\frac{2C_{af}\ell_f^2+2C_{ar}\ell_r^2}{I_zV_x} \end{bmatrix}\begin{bmatrix} y \\ \dot{y} \\ \varphi \\ \dot{\varphi} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 \\ \frac{2C_{af}}{m} \\ 0 \\ \frac{2\ell_fC_{af}}{I_z} \end{bmatrix} \delta \tag{13} dtd⎣⎢⎢⎡yy˙φφ˙⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎢⎡00001−mVx2Caf+2Car0−IzVx2Cafℓf−2Carℓr00000−Vx−mVx2Cafℓf−2Carℓr1−IzVx2Cafℓf2+2Carℓr2⎦⎥⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡yy˙φφ˙⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡0m2Caf0Iz2ℓfCaf⎦⎥⎥⎤δ(13)
方向盘控制模型
上面提到,横向控制主要通过控制轮胎转角实现,而对于驾驶员来说,可直接操控的是方向盘角度,因此在搭建车辆动力学模型时,可以以相对于道路的方向和距离误差为状态变量的动力学模型。
假设,e1e_1e1为横向误差,车辆质心距车道中心线的距离,e2e_2e2为航向误差,车辆纵向速度为VxV_xVx,车辆转弯半径为RRR,结合图1、图2、图3,则:
车身转过期望角度所需转角速度
(15)φ˙des=VxR\dot{\varphi}_{des}=\frac{V_x}{R} \tag{15}φ˙des=RVx(15)
所需横向加速度
(16)aydes=Vx2R=Vxφ˙desa_{y_{des}}=\frac{V_x^2}{R} = V_x\dot{\varphi}_{des} \tag{16}aydes=RVx2=Vxφ˙des(16)
则横向加速度误差
(17)e1¨=ay−aydes=(y¨+Vxφ˙)−Vx2R=y¨+Vx(φ˙−φ˙des)\ddot{e_1}=a_y-a_{y_{des}}=(\ddot{y}+V_x\dot{\varphi})- \frac{V_x^2}{R}=\ddot{y}+V_x(\dot{\varphi}-\dot{\varphi}_{des})\tag{17}e1¨=ay−aydes=(y¨+Vxφ˙)−RVx2=y¨+Vx(φ˙−φ˙des)(17)
横行速度误差为
(18)e1˙=y˙+Vx(φ−φdes)\dot{e_1}=\dot{y}+V_x(\varphi-\varphi_{des})\tag{18}e1˙=y˙+Vx(φ−φdes)(18)
航向误差
(19)e2=φ−φdese_2=\varphi-\varphi_{des} \tag{19}e2=φ−φdes(19)
将公式18、公式19带入公式3、公式4可得:
(20)m(e¨1+Vxφ˙des)=e˙1[−2CαfVx−2CαrVx]+e2[2Cαf+2Cαr]+e˙2[−2CαfℓfVx+2CαrℓrVx]+φ˙des[−2CαfℓfVx+2CαrℓrVx]+2Cαfδm(\ddot{e}_1+V_x\dot{\varphi}_{des})=\dot{e}_1[-\frac{2C_{\alpha f}}{V_x}-\frac{2C_{\alpha r}}{V_x}] + e_2[2C_{\alpha f}+2C_{\alpha r}] \\ +\dot{e}_2[-\frac{2C_{\alpha f}\ell_f}{V_x}+\frac{2C_{\alpha r}\ell_r}{V_x}] +\dot{\varphi}_{des}[-\frac{2C_{\alpha f}\ell_f}{V_x}+\frac{2C_{\alpha r}\ell_r}{V_x}]+2C_{\alpha f}\delta \tag{20}m(e¨1+Vxφ˙des)=e˙1[−Vx2Cαf−Vx2Cαr]+e2[2Cαf+2Cαr]+e˙2[−Vx2Cαfℓf+Vx2Cαrℓr]+φ˙des[−Vx2Cαfℓf+Vx2Cαrℓr]+2Cαfδ(20)
(21)Ize¨2=2Cαfℓfδ+e˙1[−2CαfℓfVx+2CαrℓrVx]+e2[2Cαfℓf−2Cαrℓr]+e˙2[−2Cαfℓf2Vx−2Cαrℓr2Vx]−Izφ¨des+φ˙[−2Cαfℓf2Vx−2Cαrℓr2Vx]I_z\ddot{e}_2=2C_{\alpha f}\ell_f\delta+\dot{e}_1[-\frac{2C_{\alpha f}\ell_f}{V_x}+\frac{2C_{\alpha r}\ell_r}{V_x}]+e_2[2C_{\alpha f}\ell_f-2C_{\alpha r}\ell_r] \\ +\dot{e}_2[-\frac{2C_{\alpha f}\ell_f^2}{V_x}-\frac{2C_{\alpha r}\ell_r^2}{V_x}]-I_z\ddot{\varphi}_{des}+\dot{\varphi}[-\frac{2C_{\alpha f}\ell_f^2}{V_x}-\frac{2C_{\alpha r}\ell_r^2}{V_x}] \tag{21}Ize¨2=2Cαfℓfδ+e˙1[−Vx2Cαfℓf+Vx2Cαrℓr]+e2[2Cαfℓf−2Cαrℓr]+e˙2[−Vx2Cαfℓf2−Vx2Cαrℓr2]−Izφ¨des+φ˙[−Vx2Cαfℓf2−Vx2Cαrℓr2](21)
公式20可能与书中第2章公式2.34略有出入,个人认为是书本编者笔误,感兴趣的可以自己推一下。
假设车辆系统的状态空间方程为:
(22)X˙=AX+Bu\dot{X}=AX+Bu \tag{22}X˙=AX+Bu(22)
(23)Y=CX+DuY=CX+Du \tag{23}Y=CX+Du(23)
在apollo中横向控制中,系统的状态变量有四个:
- 横向误差 lateral_errorlateral\_errorlateral_error
- 横向误差率 lateral_error_ratelateral\_error\_ratelateral_error_rate
- 航向误差 heading_errorheading\_errorheading_error
- 航向误差率 heading_error_rateheading\_error\_rateheading_error_rate
分别对应e1e_1e1、e˙1\dot{e}_1e˙1、e2e_2e2、e˙2\dot{e}_2e˙2
综上,可得方向盘控制的动力学模型:
(24)ddt[e1e˙1e2e˙2]=[01000−2Caf+2CarmVx2Caf+2Carm−2Cafℓf+2CarℓrmVx00010−2Cafℓf−2CarℓrIzVx2Cafℓf−2CarℓrIz−2Cafℓf2+2Carℓr2IzVx][e1e˙1e2e˙2]+[02Cαfm02CαfℓfIz]δ+[0−2Cafℓf−2CarℓrmVx−Vx0−2Cafℓf2+2Carℓr2IzVx]φ˙des\frac{d}{dt} \begin{bmatrix} e_1 \\ \dot{e}_1 \\ e_2 \\ \dot{e}_2 \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & -\frac{2C_{af}+2C_{ar}}{mV_x} & \frac{2C_{af}+2C_{ar}}{m} & \frac{-2C_{af}\ell_f+2C_{ar}\ell_r}{mV_x}\\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & -\frac{2C_{af}\ell_f-2C_{ar}\ell_r}{I_zV_x} & \frac{2C_{af}\ell_f-2C_{ar}\ell_r}{I_z} & -\frac{2C_{af}\ell_f^2+2C_{ar}\ell_r^2}{I_zV_x} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} e_1 \\ \dot{e}_1 \\ e_2 \\ \dot{e}_2 \end{bmatrix} \\ +\begin{bmatrix} 0 \\ \frac{2C_{\alpha f}}{m} \\ 0 \\ \frac{2C_{\alpha f}\ell_f}{I_z} \end{bmatrix}\delta+ \begin{bmatrix} 0 \\ -\frac{2C_{af}\ell_f-2C_{ar}\ell_r}{mV_x} -V_x\\ 0 \\ -\frac{2C_{af}\ell_f^2+2C_{ar}\ell_r^2}{I_zV_x} \end{bmatrix}\dot{\varphi}_{des} \tag{24} dtd⎣⎢⎢⎡e1e˙1e2e˙2⎦⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎢⎡00001−mVx2Caf+2Car0−IzVx2Cafℓf−2Carℓr0m2Caf+2Car0Iz2Cafℓf−2Carℓr0mVx−2Cafℓf+2Carℓr1−IzVx2Cafℓf2+2Carℓr2⎦⎥⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡e1e˙1e2e˙2⎦⎥⎥⎤+⎣⎢⎢⎡0m2Cαf0Iz2Cαfℓf⎦⎥⎥⎤δ+⎣⎢⎢⎢⎡0−mVx2Cafℓf−2Carℓr−Vx0−IzVx2Cafℓf2+2Carℓr2⎦⎥⎥⎥⎤φ˙des(24)
对于横向误差和横向误差率的计算,根据代码可知:
const double raw_lateral_error =cos_matched_theta * dy - sin_matched_theta * dx;if (FLAGS_use_navigation_mode) {double filtered_lateral_error =lateral_error_filter_.Update(raw_lateral_error);debug->set_lateral_error(filtered_lateral_error);} else {debug->set_lateral_error(raw_lateral_error);}const double delta_theta =common::math::NormalizeAngle(theta - target_point.path_point().theta());const double sin_delta_theta = std::sin(delta_theta);// d_error_dot = linear_v * sin_delta_theta;// theta_error = delta_theta// TODO(QiL): Code reformat after testdebug->set_lateral_error_rate(linear_v * sin_delta_theta);
如图5,为横向误差计算的示意图:
图5 横向误差示意图
则横向误差的表达式为:
(25){e1=dy∗cosθdes−dx∗sinθdese1˙=Vx∗sinΔθ=Vx∗sine2e2=θ−θdese2˙=θ˙−θ˙des\begin{cases} e_1=dy*\cos{\theta_{des}}-dx*\sin{\theta_{des}} \\ \dot{e_1}=V_x*\sin{\Delta\theta} =V_x*\sin{e_2} \\ e_2=\theta-\theta_{des}\\ \dot{e_2}=\dot{\theta}-\dot{\theta}_{des} \end{cases} \tag{25} ⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧e1=dy∗cosθdes−dx∗sinθdese1˙=Vx∗sinΔθ=Vx∗sine2e2=θ−θdese2˙=θ˙−θ˙des(25)
其中,e1e_1e1为横向误差(latteral_errorlatteral\_errorlatteral_error),e1˙\dot{e_1}e1˙为横向误差率(latteral_error_ratelatteral\_error\_ratelatteral_error_rate),e2e_2e2为航向误差(heading_errorheading\_errorheading_error),e2˙\dot{e_2}e2˙为航向误差率(heading_error_rateheading\_error\_rateheading_error_rate);θ˙\dot{\theta}θ˙为车辆转角速度,可由车身传感器测得;θ˙des\dot{\theta}_{des}θ˙des为期望车辆转角速度,由规划参数获得:
θ˙des=Vdes∗kdes\dot{\theta}_{des}=V_{des}*k_{des}θ˙des=Vdes∗kdes
其中,VdesV_{des}Vdes为期望车速,kdesk_{des}kdes期望道路曲率,具体可见apollo中对路径规划参数结构体的定义planning.proto。
总结
至此,车辆运动学和动力学模型搭建完毕,如有偏颇或错误的地方望指正。
接下来会具体分析控制模块中横向控制用于求取最优控制解的LQR算法,及MPC模型预测控制算法。
补充 2018.11.27
对于横向误差计算不理解的请参考另一篇文章中的补充内容:Apollo代码学习(五)—横纵向控制
-
龚建伟, 姜岩, 徐威. 无人驾驶车辆模型预测控制[M]. 北京理工大学出版社, 2014. ↩︎
-
Rajamani R. Vehicle Dynamics and Control[M]. Springer Science, 2006. ↩︎