自己动手写全套无人驾驶算法系列（三）机器人控制

自己动手写全套无人驾驶算法系列（三）机器人控制

目录
一、概述
1.1 系列整体概述
1.2 控制算法实际运用问题
二、算法介绍
2.1 PID_DIFF
2.2 PID_ACM
2.3 MPC_ACM

一、概述

1.1 系列整体概述

本文介绍无人驾驶的主要几大控制算法，PID, PID+Review, MPC,按理算还应该有stanley control，LQR这些，但是目前类似扫地机器人这些，用单纯PID就够了，而对于无人驾驶汽车，百度主要也是PID和MPC，因为狭窄路段，倒车入库等PID就可以，而高速公路，跟车，车道保持等MPC就可以，所以关键不在多而在适用，stanley是好算法，有时间会写，但目前人们大多用MPC而不用LQR，因为LQR实际效果大都不如MPC。另外本人自己主要就是做MPC，能实现无人汽车下旋转停车场，倒车入库，上旋转坡，车道保持等等，我在github给出的是仿真模式，没有加入优化和逻辑，这个可以自己加，怎么加见下文和我的github：https://github.com/wujiazheng2020/WJZ_Controller

欢迎大家对我的github项目提出BUG，或者需要我更新新的算法,或者需要技术合作，都可以联系我：
163邮箱：[email protected]
gmail:[email protected]
QQ群：710805413

1.2 控制算法实际运用问题

实际运用控制算法不像仿真那么简单，时间上还需要如下步骤：
1.时间同步：设定一个可信时间区间，对早到的时间，要按运动学补偿，迟到超过一定时间的数据，直接按运动学推算，见我的github。
2.倒车逻辑：如航向角为负的Trick，steer问题
3.换档逻辑：如何停下来，如何判断停稳再换档，换档如何判断换档成功
4.底盘逻辑：如USB不允许方向盘一次转超过25度，加速度不能变化超过5m/s2等，要在MPC的凸优化里开盒函数，输出的时候也要限制。
5.轨迹处理逻辑：读取轨迹的时间同步，轨迹如果不符合三次曲线怎么办，终点前最后一段轨迹点不足怎么办，轨迹噪声太大怎么办。
6.临时停车逻辑：如何临时停车而不完全停下
7.紧急制动逻辑：突发情况处理
8.其他忘记说的逻辑。

二、算法介绍
注：本程序所用轨迹为从停车场-4上升到-2曾的轨迹，图片均来自我的github。

2.1 PID_DIFF

主要运用于如扫地机器人的差分驱动模型,实际上很多人说要双环PID，但是就实际测试情况来说，单环这种对大部分机器人够了，而双环机器人，大部分厂家的生产标准不能到大公司的标准，换了机器人要重调试很麻烦，实际过程中对大型机器人，PID需要一些trick，比如停止时，轨迹处理这些，这些不属于算法内容，可以自己去探索。
算法核心在于如下代码：

	D[2] = D[1];
	D[1] = D[0];
	D[0] = dis;
	Y[2] = Y[1];
	Y[1] = Y[0];
	Y[0] = yaw_d;

	v = Pv*(D[0]) + Iv*(D[0]+D[1]+D[2]) + Dv*(D[0]-D[2]);
	w = Pw*(Y[0]) + Iw*(Y[0]+Y[1]+Y[2]) + Dw*(Y[0]-Y[2]);

选取距离为当前最近点索引为k的点作为target点，以对其的距离，角度差为误差进行PID控制
控制V，W，PID是利用比列，积分，微分进行控制的算法，算法本身具体可以见一文读懂PID控制

2.2 PID_ACM

主要运用于如无人车等阿克曼转向模型,阿克曼转向模型见我系列第二篇的介绍，
老实说实际过程中，做成双环效果似乎不如单环，但大家可以自行设置再加一环，会单环加环也很容易，对无人车，需要一些trick才能实际运行，比如时间不同，停车处理，各种逻辑的处理，这些不属于算法了，可以自行加上。
本算法利用了预瞄(preview)技巧，预瞄前面N个点的航向角，可以让无人车控制更稳定：
核心代码如下：

	R8 lat_loss = -v_dis;
    I4 end_i = (min_i+param.review_num);
    end_i = end_i>=line_size?line_size-1:end_i;
    R8 yaw_loss = 0;
    R8 dis_loss = 0;
    for(I4 i = min_i + 1;i<=end_i;i++){
        yaw_loss += yaw_sub(refer_line[i].yaw,now_pose.yaw);
        dis_loss += refer_line[i].v*param.dt;
    }
    R8 angle_loss = param.ag*lat_loss + param.bg*yaw_loss;
    D[2] = D[1];
    D[1] = D[0];
    D[0] = dis_loss;
    Y[2] = Y[1];
    Y[1] = Y[0];
    Y[0] = angle_loss;

    //3.update PID
    a = P_lon*(D[0]) + I_lon*(D[0]+D[1]+D[2]) + D_lon*(D[0]-D[2]);
    steer = P_lat*(Y[0]) + I_lat*(Y[0]+Y[1]+Y[2]) + D_lat*(Y[0]-Y[2]);

采用角度差和预瞄作为角度差，其他和上个PID一样。
2.3 MPC_ACM

主要运用于如无人车等阿克曼转向模型,我曾经有一段时间就是专门做MPC，可以实现下停车场并倒车入库，上旋转的坡，车道保持跟随各种，但是MPC运用时是要考虑时间同步的，时间对MPC特别重要，因为MPC是等时间间隔预测的，另外需要一些轨迹处理，很多停车，倒车逻辑，处理规划路线逻辑，这些根据不同车有不同处理方法，不属于算法本身，可以自己探索。
全称是模型预测控制，就是给定车前方轨迹N个点，时间间隔为dt，故总时间是N×dt，那么我们按运动学方程，以不同的a[N]和steer[N] （表示a和steer的数组，a[6]就是表示t=6×dt时刻的给的加速度）推算出到相应时间的x，y，横向误差，纵向误差，a，航向角等状态，那么计算x,y，横向等与轨迹相应点的差，得到一个cost function，其中a[N]和steer[N]都是待优化量，之后我们便可以按IPOPT进行凸优化迭代即可，当然了，我们要对a的变化率，steer变化率，速度大小，加速度大小等进行约束。
最后我们就得到一个最优的a,steer序列，取a[0],steer[0]作为当前输出即可。正常行驶效果是各大控制算法最好。具体见MPC分析。