第41卷第3期 辽宁工业大学学报(自然科学版) V ol.41, No.3 2021年 6 月 Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition) Jun. 2021
收稿日期：2020-06-19
基金项目：国家自然科学基金面上项目(51675257)；辽宁省科技厅重大研发计划(207106020) 作者简介：李刚(1979-)，男，辽宁朝阳人，教授，博士。
DOI:10.15916/j.issn1674-3261.2021.03.006
李 刚，张苏才，任建平，石 晶
（辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001）
摘 要：针对无人驾驶方程式赛车无人状态下的控制策略问题，提出了一种基于增量式PID 的线控制动控制策略。通过采集赛车无人驾驶状态下的当前车速、目标制动压力和目标制动踏板位移量，使用增量式PID 控制算法进行制动压力控制，使赛车减速到目标车速。使用MA TLAB/Simulink 仿真验证，结果表明在赛车减速时，基于增量式PID 的线控制动控制策略能有效的控制制动压力，使赛车跟踪上目标车速。 关键词：无人驾驶电动赛车；增量PID 控制；控制策略；线控制动
中图分类号：U461 文献标识码：A 文章编号：1674-3261(2021)03-0161-05
Development of Brake-by-Wrie Strategy of Autonomous Electric Racing Car
LI Gang, ZHANG Su-cai, REN Jian-ping, SHI Jing
（School of Automobile and Traffic Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China ）
Abstract: Aiming at the problem of the unmanned control strategy of the unmanned formula car, a brake-by-wire control strategy based on incremental PID is proposed. By collecting the current vehicle speed, target brake pressure and target brake pedal displacement in the unmanned state of the racing car, incremental PID control algorithm is used for brake pressure control to slow down the car to the target speed. MATLAB/Simulink simulation verification used, the results show that when the car is decelerating, the brake-by-wire control strategy based on incremental PID can effectively control the brake pressure, so that the car can track the target speed.
Key words: autonomous electric racing car; incremental PID control; control strategy; brake-by-wire
线控化底盘是实现无人驾驶的基本条件，线控制动系统是研究线控化底盘的重要组成部分。线控制动系统可以提高无人驾驶汽车轨迹跟踪控制能力，节约路径规划的成本[1-2]。目前，基于无人驾驶电动汽车线控制动改装主要有3种方案：①在车辆原有制动系统基础上通过曲柄结构将制动电机与制动踏板连接实现整车的减速制动，优点在于对制动系统的改动较少，容易实现，但是由于增加机械结构导致制动延迟大[3]；②使用柱塞泵以串联或并联的方式安装在整车制动系统中，从而直接控制制 动主缸压力实现减速制动，优点是将汽车驾驶舱内制动电机去除，增大空间，并且线控制动系统辅助制动，提高其安全指数，线控制动系统直接作用于液压制动系统，反应速度快，但是控制较为复杂[4]；③替换原车辆的制动系统，实现主动制动[5]。线控机械制动可以移除驾驶舱内部一些机械制动元件，简洁了制动系统装置[6-8]。控制算法是线控制动系统实际应用的关键所在。Huang 等[9]采用前馈与反馈方法对搭建的制动系统进行控制。Zhou 等[10]通过使用电子液压控制单元对离散PID 进行一定的改
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进，提出一种新的制动系统控制器，此系统在实际使用中具有较好的控制效果与压强跟随性。Aoki 等[11]通过使用反馈控制实现了对整车制动系统压强的精确控制。Wang等[12]研发出了以比例-内部模型控制串联线控制动系统，并通过对整车制动量、油门控制量与整车实际参数的偏差，对制动系统进行
估计并补偿外部干扰。Gong等[13]通过将赛车实际驾驶的大量数据整合，并将这些测试数据输入为控制器的前馈量，通过应用PD控制器对赛车在极限工况过弯时进行精确的控制。Han等[14]研究出了前馈+反馈的纵向控制系统，并将此研究实际用于奥迪TTS，对赛车极限过弯进行模拟，实际表明此纵向控制系统在应用中效果良好。基于以上的线控制动控制方式方法，本文提出一种基于电动赛车原有制动系统的线控制动控制策略，通过行驶车速、制动减速度、制动压强、制动踏板位移量、制动电机转角之间的关系，实现对制动系统的精确与稳定控制。
1 线控制动系统
1.1线控制动系统功能概述
无人驾驶电动赛车线控制动系统的电控单元主要作用是对赛车行驶安全进行监测。包括以下两个方面：①对赛车制动踏板位移量和制动压力进行监测，并且通过调整油缸比例阀控制赛车制动压力；②采集赛车的速度以及根据不同行驶状态控制示警灯。除电控单元之外还设计了紧急制动系统和遥控急停系统对赛车行驶安全进行监测。当赛车处于RES停车信号、气缸储能装置故障、通讯信号故障、行车制动信号、RES通讯异常、无人驾驶传感器供电故障以及安全回路断开等状态下都会触发紧急制动系统。当观察到赛车处于危险情况时，可以通过遥控急停系统触发紧急制动系统使赛车停车。无人驾驶线控制动系统控制单元功能图如图1所示，红灯代表赛车处于无人驾驶紧急制动情况，黄灯代表赛车处于正常行驶状态。
无人驾驶电动赛车线控制动系统制动方式包含了液压制动与驱动电机反拖制动。由图2可知，无人驾驶电动赛车行驶速度由轮速传感器采集得到，通过实际车速与期望车速之间的对比，可以得到某一时刻速度差值，将获得的速度差值以及差值的变化率作为PID控制器的输入。如果无人驾驶赛车实际车速大于期望车速，此时赛车需要进行减速制动，根据PID控制器解算无人驾驶赛车制动减速度，将制动减速度转化为当前无人驾驶赛车需要的制动力，通过计算可得到此时无人驾驶赛车所需的摩擦制动力与再生制动力。根据制动力与制动踏板之间的关系得到制动踏板行程量，并根据制动踏板量与制动电机之间的几何关系得到电机此时转动的角度，整车控制器通过PWM信号发送转角指令给制动电机，从而实现无人驾驶赛车减速制动。另一部分再生制动力由驱动电机反拖制动提供，即可以提高对能源的循环利用，同时也可以增加无人驾驶电动赛车的行驶里程。
图1无人驾驶电动赛车制动单元功能图
图2制动控制逻辑图
1.2线控制动系统控制策略
中国大学生无人驾驶大赛规则规定，无人驾驶赛车制动系统改装必须保留有人驾驶模式，所以线控制动系统的设计基于原有的制动方式。
当赛车启动时首先判断赛车无人驾驶主开关是否打开，若打开则赛车处于无人驾驶状态，此时赛车制动系统进入准备工作状态，然后判断赛车是否处于正常行驶状态，若赛车出现RES停车信号、气缸储能装置故障、通讯信号故障等故障时，赛车处于紧急制动状态，此时整车控制器发送信号给紧急制动系统驱动板，从而触发赛车紧急制动系统，此时气缸释放气压，带动线控制动机构旋转，当消除空行程后，赛车通过液压制动进行制动，无人驾
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驶电动赛车紧急制动系统的控制策略逻辑图如图3所示。
当赛车正常减速行驶时，判断赛车行驶速度是否大于5 km/h 且蓄电池组SOC 值是否小于80%，如若不满足，则赛车制动方式为液压制动，此时制动电机带动线控制动执行机构运动压缩制动主缸，赛车通过液压制动进行制动。若满足条件，则判断赛车制动强度是否大于0.7，若大于则判定为紧急制动状态，此时赛车处于不安全状态，再生制动力不参与制动，制动力全部由液压制动提供。若制动强度小于0.7，赛车制动方式为电液复合制动[15-16]，前后轴制动力按固定值分配，再生制动力由电机反拖提供，同时产生再生制动能量，电池系统对能量进行循环利用。
无人驾驶电动赛车线控制动策略逻辑图如图4所示，无人驾驶电动赛车保留了有人驾驶模式，根据比赛项目，通过电磁阀来控制赛车处于何种行驶状态。
图3 无人驾驶电动赛车紧急制动系统控制策略逻辑图
图4 无人驾驶电动赛车线控制动策略逻辑图
2 速度控制
2.1 PID 控制原理
(1)PID 控制器基本原理
PID 控制已被大量的应用于工业工程领域，在技术方面发展的比较完善。目前常规的PID 控制系统主要由被控对象和控制器两部分组成，主要特点是可以不考虑被控对象的数学模型，只需要根据积累的经验对PID 的三个参进行在线的调试，最终能够得到比较理想的控制效果。数字PID 技术在生产过程中是一种广泛使用的控制方法，在冶金、机械、化工、机电、无人驾驶等行业中有着广泛的应用。PID 控制的基本原理为：利用比例、积分、微分分别对系统的偏差进行处理并相加得到总的控制量，将总的控制量作用于被控对象，完成PID 控制。PID 控制是基于对偏差“过去”、“现在”、“将来”信息估计得一种线性控制方法。常规的PID 控制系统如图5所示。
图5 PID 控制系统原理结构图
在图5中，系统误差e (t )分别通过各环节处理
后并相加得到控制器的输出u (t )，其表达式如下：
01d ()
()[()()]d()
t p d
i e t u t k e t e t dt T T t =++⎰ (1) 写成传递函数形式为：
1
()(1)()p d i U s K T s E s T s
=++ (2)
式中，()()()e t r t y t =-，p k 是比例增益，i T 是积分
时间，
d T 是微分时间；)(s U 和)(s E 分别是控制量)(t u 和偏差量)(t
e 的拉氏变换。
由于无人驾驶赛车在实际控制中为一个离散系统，因此需要将上述的连续的PID 控制器进行离散化，然后再通过控制器对控制算法进行实现。离散的PID 控制器表达式如下：
0()(1)
()()()k
p i d j e k e k u k k e k k T e j k T =--=++∑ (3)
式中：p
i I
k k T =
；p D d k k T =；T 为采样周期；k 为采用序号；e (k )为第k 时刻所得的偏差信号。
(2)PID 控制器参数
PID 控制器主要有3个基本参数，分别为比例系数p k 、积分时间常数i T 和微分时间常数d T 。这3
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个参数对整个控制系统的动态和稳定性能有不同的影响，这3个参数的取值直接决定PID控制系统的控制效果。
①比例系数k p
系统的偏差信号e(t)作为控制器输入，当偏差产生后，控制器迅速产生控制作用，减小偏差。比例的作用反应了PID控制器的快速性，k p越大，则控制系统的动作越快，振荡次数越多，调节的时间将变长。因此，k p的参数范围应该适当，过大则系统会趋于不稳定，过小则会导致系统动作过慢，调节时间变长。
②积分时间常数T i
积分的作用主要是消除稳态误差，能够体现PID控制的准确性，但是会使系统的稳定性下降。T i不能过小，过小会使系统稳定性降低，当小到一定程度时，系统出现振荡现象；T i太大，则会降低系统性能的影响力，因此需要选择适当的T i才能有比较理想的过度特性。
③微分时间常数T d
微分作用体现了偏差信号的变化速率，同时也反映了PID控制的稳定性，根据误差的变化率做出相应的反应，适当的微分作用能够加快系统响应，减少调节时间，改善系统的动态特性，提高系统的稳定性。通常T d取值应当适中，过大过小都会有较大超调量和较长调节时间。
2.2 速度控制实验
根据上文所述的线控制动控制策略与PID控制原理，本文通过MA TLAB/Simulink对控制策略进行模型
搭建。由于无人驾驶赛车在比赛中最小转弯半径为9 m，行驶车速较低。因此，在较低车速行驶工况下对本文提出的线控制动控制策略进行仿真验证。
当赛车处于无人驾驶状态时，赛车行驶过程中上层决策规划系统会对赛车下一个时刻的控制量进行预测，提前给出控制量的期望值。
因此，本文在特定的赛道，通过有人驾驶采集了赛车当前车速所对应的制动主缸压强，将采集的数据作为无人驾驶状态时仿真验证中的期望值，验证开发策略的可行性。
图6为在MA TLAB/Simulink环境下搭建的PID 速度控制模块。
当无人驾驶电动赛车处于减速制动状态时，赛车的加速踏板量为零，此时采集赛车实际行驶速度与实际制动压强。图7与图8为无人驾驶电动赛车的行驶速度与制动压强的对比图。
图6PID速度控制模块
由图8分析可知，无人驾驶赛车在低速行驶减速制动时其实际的制动压强与期望压强基本相近，这也说明实际制动压强可以随期望值范围内变化而变化，整体说明所设计的策略应用在低速行驶状态下效果良好，而高速测试工况复杂，危险系数高，未进行实车验证。从图8可以看出，在行驶过程中为了跟踪上期望车速，赛车会进行加速和减速，而
压
强/
M
P
a
时间/s
图7实际压强与期望压强对比图
速
度/
(
m
·
s
-
1
)
时间/s
图8期望速度与实际速度对比图
变化，整体说明所设计的策略应用在低速行驶状态下效果良好，而高速测试工况复杂，危险系数高，
未进行实车验证。从图8可以看出，在行驶过程中为了跟踪上期望车速，赛车会进行加速和减速，而在加速和减速的切换过程中会出现抖动的现象，对赛车的稳定性产生影响。
本文所设计的增量PID控制算法只能对减速进行控制，在未来的研究中还需加以完善以实现更好的控制效果。
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3 结论
针对于辽宁工业大学无人驾驶电动赛车实际开发需求，本文提出了基于增量式PID无人驾驶电动赛车线控制动系统控制策略。通过采用增量式PID算法控制赛车制动压力，保证赛车在行驶安全的前提下按照预设路径稳定行驶。在无人驾驶电动赛车实际应用中，本文所设计的线控制动策略及增量PID算法效果良好，有效地提高了无人驾驶电动赛车制动控制精度。
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