一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法与流程

1.本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法。

背景技术：

2.无人驾驶技术应用于矿区可以从根除矿区中人员伤害风险，提高劳动生产效率，提升矿区智能化无人化、水平。同时露天矿区也是无人驾驶技术的理想落地场景,矿用宽体车无人运输作业运行路线固定、且矿区道路为封闭道路，无外来车辆以及人员。
3.通过车辆运动学模型和延迟预测模型计算出车辆在延迟后的位置信息，进而获得期望方向盘转角。
4.然而上述方法，需要建立矿车的模型和道路的模型，并根据模型的参数，确定方向盘转角和车辆的位置信息。而对于矿区，道路为非结构化道路，矿车没有实现标准化，因此很难针对矿区的场景建立一个准确的模型，导致不能在矿区的场景下不能精确地控制矿车行驶。

技术实现要素：

5.鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法，适用于矿区场景，从而提高作业效率，减少安全事故。
6.本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
7.本发明实施例提供了一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法，包括：
8.获取矿车人工驾驶时的行驶路径数据；
9.根据所述行驶路径数据，确定第一车辆行驶数据；
10.采集矿车无人驾驶时的第二车辆行驶数据，所述第二车辆行驶数据为所述矿车在运输过程中产生的实时数据；
11.根据所述第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据，确定偏差数据；
12.根据所述偏差数据，控制所述矿车的行驶速度和转向以使所述矿车沿着所述行驶路径数据对应的行驶路径行驶；其中，所述偏差数据为所述第一车辆行驶数据和所述第二车辆行驶数据的差值，所述偏差数据包括：坡度差、载重差、行驶速度差、行驶加速度差、航向角差、循迹误差、前轮角速度差。
13.进一步地，根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶加速度差中的至少一个以及所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度；
14.根据所述油门开度或所述刹车开度，控制所述矿车的行驶速度。
15.进一步地，根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶加速度差中的任一个以及所述行驶速度差，确定模糊控制规则；
16.根据所述坡度差值、所述载重差值和所述行驶加速度差值中的任一个以及所述行驶速度差值、所述模糊控制规则，确定开度模糊值；
17.根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。
18.进一步地，根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
19.根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
20.根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
21.根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
22.以下述公式1确定开度模糊值：
23.u＝k1u1+k2u2ꢀꢀꢀ
公式1；
24.其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重；
25.根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。
26.进一步地，根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
27.根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
28.根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
29.根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
30.以下述公式2确定开度模糊值：
31.u＝k1u1+k3u3ꢀꢀꢀ
公式2；
32.其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；
33.根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。
34.进一步地，根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
35.根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
36.根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
37.根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
38.以下述公式3确定开度模糊值：
39.u＝k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式3；
40.其中，u用于表征所述开度模糊值，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；
41.根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。
42.进一步地，根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
43.根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
44.根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
45.根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
46.根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
47.根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
48.以下述公式4确定开度模糊值：
49.u＝k1u1+k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式4；
50.其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；
51.根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。
52.进一步地，根据所述航向角差、所述循迹误差和所述前轮角速度差，确定前轮转向角；
53.根据所述前轮转向角，确定所述矿车的转向。
54.进一步地，以下述公式5计算确定前轮转向角：
[0055][0056]
其中，δ(t)用于表征前轮转向角，ψ(t)用于表征航向角差，e(t)用于表征循迹误差，v(t)用于表征车速，m用于表征矿车质量，c_y用于表征侧倾刚度，ω
meas
用于表征前轮角速度实时观测值，ω
traj
用于表征前轮角速度预设值，(ω
meas-ω
traj
)为前轮角速度差，ψ
ss
用于表征矿用宽体车因横向加速度产生的轮胎侧偏角，δ
meas
(i)为第i次实时观测的前轮转向角的观测值，k
yaw
、k
steer
、k
soft
和k均为系数，且均为常数。
[0057]
进一步地，所述k
yaw
的取值范围为20-50；所述k
steer
的取值范围为0.01-0.05；所述k
soft
＝1；所述k的取值范围为2-3。
[0058]
本发明实施例提供的技术方案具有下述技术效果的至少一个：
[0059]
1、非结构化道路通常没有车道线和清晰的道路边界，再加上受阴影和水迹等的影响，道路区域和非道路区域难以区分。因此，先确定路径数据，以区分道路区域和非道路区域。之后，根据矿车的路径数据预先确定第一车辆行驶数据，并在在矿车行驶过程中，以第一车辆行驶数据为参考系，通过偏差数据，使得矿车的实时行驶速度和实时转向，即第二车辆行驶数据，尽可能接近第一车辆行驶数据对应的行驶速度和转向，以减少安全事故。同时在控制实时行驶速度和实时转向时，考虑矿区的道路和矿车非标准化的特点，将坡度、载重、航向角、行车轨迹、前轮角速度等因素数据化，以提高作业效率，并减少安全事故。
[0060]
2、针对矿区道路情况和车辆情况复杂的特点，结合坡度差、载重差、行驶加速度差和行驶速度差等数据，通过模糊控制的方式，设置了多种纵向控制方式，以提高方法的适用性。
[0061]
3、针对矿区道路情况和车辆情况复杂的特点，通过调整各项的中系数(常数k
yaw
、k
steer
、k
soft
和k)，使得横向控制具有更好地的适用性。
[0062]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0063]
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0064]
图1为本发明实施例提供的一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法的流程图；
[0065]
图2为本发明实施例提供的运输路径的结构示意图；
[0066]
图3为本发明实施例提供的矿用宽体车转弯时车轮间的位置关系图。
[0067]
附图标记：
[0068]
a、b-弯道；a-前轴到矿车质心距离；b-中轴到矿车质心距离；c-后轴到矿车质心距离。
具体实施方式
[0069]
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
[0070]
矿区无人驾驶可以从根除矿区中人员伤害风险，提高劳动生产效率，提升矿区智能化无人化、水平。同时露天矿区也是无人驾驶技术的理想落地场景，例如矿用宽体车无人运输作业运行路线固定、且矿区道路为封闭道路，无外来车辆以及人员。然而在露天矿区实际生产运行中，矿区的复杂情况限制了无人驾驶技术的应用，主要体现在矿区路径和矿车两个方面
[0071]
一方面，矿车质量大、载重大，其惯性通常大于普通车辆，再加上车体长，因此矿车控制延时大，且非线性。同时，矿车的需求量远小于常规车辆的需求量，因此很难大规模生产定制矿车，从而造成定制矿车成本巨大。矿车使用场景复杂，很难设计出通用型矿车。基于上述情况，矿区通常会使用不同类型、不同性能的矿车，这导致矿车的参数通常无法进行标准化，而矿车的参数非标准化不利于对矿车的行驶进行控制。
[0072]
另一方面，结构化道路一般是指高速公路、城市干道等结构化较好的公路，这类道路性能是根据国标设置的。即在设计公路时在一定程度上考虑坡度和载重等因素。因此对于结构化道路，坡度和载重等因素对横向控制和纵向控制的影响很小，甚至可以忽略不计。而矿区的非结构化道路环境复杂的，很难满足结构化道路对应的国标要求，此时坡度和载重等因素对对横向控制和纵向控制的影响无法忽略不计。例如，上下坡路，道路凹陷及岩石土块突起；扬尘、滑坡、落石等事故隐患。这些因素都会直接或间接地影响矿车的无人驾驶控制策略。
[0073]
综上，对常规的车辆进行横向控制或纵向控制的车辆模型或道路模型不能适用于矿区的场景下。为了得到匹配矿区场景的无人矿车控制方法，本发明实施例提供了一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0074]
步骤1、获取矿车人工驾驶时的行驶路径数据。
[0075]
在本发明实施例中，获取矿车的行驶路径数据的具体方法为：
[0076]
步骤s1、预先记录人工驾驶时的运输路径。
[0077]
在本发明实施例中，步骤s1中的运输路径为离散的点集，每一个点上还记录有经度、纬度、高程、行驶速度和载重。
[0078]
步骤s2、去除运输路径中的明显错误点。
[0079]
在本发明实施例中，由于测量误差，在人工驾驶时得到运输路径中，存在尖角、凹陷和飞点等问题，因此，必须要除去尖角、凹陷和飞点等问题对应的错误点，以得到一个分布不均匀的离散点集。
[0080]
步骤s3、将运输路径点道路半径r范围内设置为可行驶区域。
[0081]
在本发明实施例中，对于两点间距离大于2r的情况，在两个路径点之间进行插值，再将插入的点的半径r范围内的区域设置为可行驶区域。最终将运输路径由点集转化为连通的可行驶区域。
[0082]
步骤s4、用一般的路径规划算法进行求解，得到一条密集连续的运输路径。
[0083]
步骤s5、对步骤s4求得的运输路径进行平滑处理。
[0084]
在本发明实施例中，由于该路径为一连续性，可以使用现有的路径平滑算法如基于能量函数的路径平滑算法进行处理。
[0085]
步骤s6、针对平滑处理后的运输路径，使用插值法求解路径方程，求出等间隔的路径点集，如图2所示。
[0086]
在本发明实施例中，矿车人工驾驶的行驶路径数据为步骤s6中得到的路径点集以及步骤s1中采集到的经度、纬度、高程、行驶速度和载重。
[0087]
步骤2、根据行驶路径数据，确定第一车辆行驶数据。
[0088]
在本发明实施例中，确定步骤s6中各轨迹点的预设坡度、预设载重、预设位置、预设行驶速度、预设加速度、预设航向角、预设前轮角速度、预设轨迹曲率，得到第一车辆行驶数据。
[0089]
根据步骤s1中记录的经度、纬度和高程，计算出图2中各轨迹点的经度、纬度和高程，从而确定各轨迹点的预设位置和预设坡度。
[0090]
之后根据图2计算各轨迹点的预设轨迹曲率，并根据预设轨迹曲率、安全行驶速度和步骤s1中记录的行驶速度，确定图2中各路径点的预设行驶速度。具体地，如图2所示，a点的速度为步骤s1中记录的行驶速度，具体值为38km/h，b点为插值得到的轨迹点，如果b点的曲率半径大于a点，且设定弯道处安全行驶速度不大于40km/h，则b点的预设行驶速度可以为39km/h。
[0091]
根据预设行驶速度，计算各轨道点的预设加速度。
[0092]
根据预设行驶速度和预设轨迹曲率，确定各轨道点的预设航向角。
[0093]
根据预设行驶速度和预设航向角，确定各轨道点的预设前轮角速度。
[0094]
将步骤s1中记录的载重设置为各轨道点的预设载重。
[0095]
步骤3、采集矿车无人驾驶时的第二车辆行驶数据，第二车辆行驶数据为矿车在运输过程中产生的实时数据；
[0096]
在本发明实施例中，第二车辆行驶数据为矿车在运输过程中产生的实时数据，第二车辆行驶数据包括：坡度、载重、行驶速度、行驶加速度、航向角、循迹、前轮角速度、经度、纬度、高程、航向角、速度和轨迹曲率中的一个或多个。
[0097]
步骤4、根据第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据，确定偏差数据。
[0098]
在本发明实施例中，偏差数据为第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据的差值，例如坡度差为第二车辆行驶数据中的实时坡度和最近轨道点的预设坡度之差。循迹误差为第二车辆行驶数据中实时位置和最近轨道点间的距离。偏差数据包括：坡度差、载重差、行驶速度差、行驶加速度差、航向角差、循迹误差、前轮角速度差。
[0099]
步骤5、根据偏差数据，控制矿车的行驶速度和转向以使矿车沿着行驶路径数据对应的行驶路径行驶。
[0100]
在本发明实施例中，根据坡度差、载重差和行驶加速度差中的至少一个以及行驶速度差，确定矿车的油门开度或刹车开度；根据油门开度或刹车开度，控制矿车的行驶速度。
[0101]
具体地，为了应对矿区道路的复杂性，本发明实施例提供多种方法控制油门开度或刹车开度。
[0102]
方法1：
[0103]
根据坡度差和行驶速度差，确定模糊控制规则。
[0104]
在本发明实施例中，以坡度差作为模糊控制器的一个输入信号e，速度差作为模糊控制器第二个输入信号ec。设信号e的基本论域为[-6,6]，信号ec的基本论域为[-6,6]，开度模糊值u的基本论域为[0,1]，模糊集取7个语言值{nb,nm,ns,zo,ps,pm,pb}，其中nb,nm,ns,zo,ps,pm,pb分别代表负大、负中、负小、0、正小、正中、正大，则模糊控制规则如表1所示：
[0105]
表1 模糊控制规则
[0106][0107]
根据坡度差值、行驶速度差值和模糊控制规则，确定开度模糊值。
[0108]
具体地，根据坡度差值，确定坡度差对应的语言值；根据行驶速度差值，确定行驶速度差对应的语言值。之后根据坡度差对应的语言值和驶速度差对应的语言值，确定开度模糊值。
[0109]
根据开度模糊值，确定矿车的油门开度或刹车开度。
[0110]
在本发明实施例中，模糊控制中存在真值表与模糊控制规则对应，真值表中预存有矿车的油门开度或刹车开度，以及矿车的油门开度或刹车开度和模糊值的对应关系。
[0111]
方法2与方法1相比，区别仅在于以载重差替代坡度差。
[0112]
方法3与方法1相比，区别仅在于以加速度差替代坡度差。
[0113]
由此可知，方法1针对矿区多斜坡，方法2针对矿车载重量大，方法3针对矿车惯性大。由于采用模糊控制，因此上述3个方法可以适用于各种类型和各种性能的矿车。此外，还可以利用滑移率差和行驶速度差针对矿区中多弯道的场景进行模糊控制。
[0114]
但是如前所述，矿区路况和车况复杂，通常是多种场景的结合，优选地，本发明实施例提供了方法4-7用于纵向控制。
[0115]
方法4：
[0116]
根据坡度差和行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
[0117]
根据载重差和行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
[0118]
根据第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
[0119]
根据第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
[0120]
以下述公式1确定开度模糊值：
[0121]
u＝k1u1+k2u2ꢀꢀꢀ
公式1；
[0122]
其中，u用于表征开度模糊值，u1用于表征第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重；通常情况下k1等于k2。具体地，可以根据坡度的大小和载重量决定权重，例如空车下坡时，k1大于k2。
[0123]
根据开度模糊值，确定矿车的油门开度或刹车开度。
[0124]
方法5：
[0125]
根据坡度差和行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
[0126]
根据行驶加速度差和行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
[0127]
根据第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
[0128]
根据第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
[0129]
以下述公式2确定开度模糊值：
[0130]
u＝k1u1+k3u3ꢀꢀꢀ
公式2；
[0131]
其中，u用于表征开度模糊值，u1用于表征第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u3用于表征第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；通常情况下k1等于k3。具体地，可以根据坡度的大小决定权重，例如下坡过于陡峭时，k1大于k3。
[0132]
根据开度模糊值，确定矿车的油门开度或刹车开度。
[0133]
方法6：
[0134]
根据载重差和行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
[0135]
根据行驶加速度差和行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
[0136]
根据第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
[0137]
根据第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
[0138]
以下述公式3确定开度模糊值：
[0139]
u＝k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式3；
[0140]
其中，u用于表征开度模糊值，u2用于表征第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；通常情况下k2等于k3。具体地，可以根据载重的大小决定权重，例如空车时，k2小于k3[0141]
根据开度模糊值，确定矿车的油门开度或刹车开度。
[0142]
方法7：
[0143]
根据坡度差和行驶速度差，确定第一模糊控制规则；
[0144]
根据载重差和行驶速度差，确定第二模糊控制规则；
[0145]
根据行驶加速度差和行驶速度差，确定第三模糊控制规则；
[0146]
根据第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
[0147]
根据第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；
[0148]
根据第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；
[0149]
以下述公式4确定开度模糊值：
[0150]
u＝k1u1+k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式4；
[0151]
其中，u用于表征开度模糊值，u1用于表征第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征第三开度模糊值，k3用于表征
u3的权重；通常情况下k1＝k2＝k3。具体地，可以根据坡度的大小和载重量决定权重，例如空车下坡时，k1大于k2，而k2等于k3。
[0152]
根据开度模糊值，确定矿车的油门开度或刹车开度。
[0153]
需要说明的是，在方法4-方法7中涉及的所有模糊控制规则，其信号e的基本论域均为[-6,6]，信号ec的基本论域均为[-6,6]，开度模糊值u的基本论域均为[0,1]，模糊集取7个语言值均为{nb,nm,ns,zo,ps,pm,pb}。在考虑多个因素时，需要为每一个因素对应的开度模糊值设置权重，例如，k1、k2、k3。由方法1-方法7可知，本发明实施例提供的技术方案可以针对矿区具体的道路情况和矿车情况选择相应控制方法。此外，还可以在方法4-7中加入滑移率差和行驶速度差对应的模糊控制，以应对矿区中的弯道较多的情况，如盘山道。
[0154]
在本发明实施例中，根据航向角差、循迹误差和前轮角速度差，确定前轮转向角；根据前轮转向角，确定矿车的转向。
[0155]
具体地，为了应对矿区道路的复杂性和矿车的多样性，本发明实施例提供了一种横向控制方法：
[0156]
根据所述航向角差、所述循迹误差和所述前轮角速度差，确定前轮转向角；
[0157]
根据所述前轮转向角，确定所述矿车的转向。
[0158]
其中，以下述公式5计算确定前轮转向角：
[0159][0160]
其中，δ(t)用于表征前轮转向角，ψ(t)用于表征航向角差，e(t)用于表征循迹误差，v(t)用于表征车速，c_y用于表征侧倾刚度(通常取取100kn/rad单个轮胎)，ω
meas
用于表征前轮角速度实时观测值，ω
traj
用于表征前轮角速度预设值，根据第一车辆行驶数据获得；(ω
meas-ω
traj
)为前轮角速度差，ψ
ss
用于表征矿用宽体车因横向加速度产生的轮胎侧偏角，δ
meas
(i)为第i次实时观测的前轮转向角的观测值，k
yaw
、k
steer
、k
soft
和k均为系数，且均为常数。
[0161]
矿用宽体车应用斯坦利算法时，由于没有前向预瞄，仅根据最近的轨迹点给出控制指令，以使矿车的行驶路径符合预设的路径。在这个过程中，矿车在行进过程中会存在小幅度摇摆，使得行车轨迹呈s型。s型行车轨迹容易引发事故，为了提高行车安全性，使角速度偏差乘以系数k
yaw
，对于矿卡上k
yaw
的取值范围为20-50。
[0162]
公式5第5项用于增加转向机构平顺性，以防止行驶过程中猛打方向盘，k
steer
的取值范围为0.01-0.05，使得第5项既能起到平顺转向角输出，也不会降低控制响应速度。
[0163]
为了防止由于低速下(e(t))/(v(t))由于v(t)接近0而导致δ(t)变化过快，设定控制系数k
soft
＝1，以提升低速时控制表现。
[0164]
系数k的取值取值范围为2-3。
[0165]
优选地，公式5中第2项ψ
ss
以下述公式表示：
[0166][0167]
[0168]
m用于表征矿车质量，a为前轴到矿车质心距离，b为中轴到矿车质心距离，c为后轴到矿车质心距离，a、b、c的位置关系如图3所示。ψ
ss
为矿用宽体车因横向加速度产生的轮胎侧偏角，当矿用宽体车转弯时，应用斯坦利算法存在理论稳态误差，可以通过适当增大k
ag
来抵消稳态误差，k
ag
计算值70。为了适应用于矿卡，本发明将k
ag
的取值范围定为100-120。
[0169]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括：获取矿车人工驾驶时的行驶路径数据；根据所述行驶路径数据，确定第一车辆行驶数据；采集矿车无人驾驶时的第二车辆行驶数据，所述第二车辆行驶数据为所述矿车在运输过程中产生的实时数据；根据所述第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据，确定偏差数据；根据所述偏差数据，控制所述矿车的行驶速度和转向以使所述矿车沿着所述行驶路径数据对应的行驶路径行驶；其中，所述偏差数据为所述第一车辆行驶数据和所述第二车辆行驶数据的差值，所述偏差数据包括：坡度差、载重差、行驶速度差、行驶加速度差、航向角差、循迹误差、前轮角速度差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差数据，控制所述矿车的行驶速度，包括：根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶加速度差中的至少一个以及所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度；根据所述油门开度或所述刹车开度，控制所述矿车的行驶速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶加速度差中的任一个以及所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度，包括：根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶加速度差中的任一个以及所述行驶速度差，确定模糊控制规则；根据所述坡度差值、所述载重差值和所述行驶加速度差值中的任一个以及所述行驶速度差值、所述模糊控制规则，确定开度模糊值；根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述坡度差、所述载重差和所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度，包括：根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；以下述公式1确定开度模糊值：u＝k1u1+k2u2ꢀꢀꢀꢀ
公式1；其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重；根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述坡度差、所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度，包括：根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；
根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；以下述公式2确定开度模糊值：u＝k1u1+k3u3ꢀꢀ
公式2；其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述载重差值、所述行驶加速度差值和所述行驶速度差值，确定开度模糊值，包括：根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；以下述公式3确定开度模糊值：u＝k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式3；其中，u用于表征所述开度模糊值，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述坡度差、所述载重差、所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定所述矿车的油门开度或刹车开度，包括：根据所述坡度差和所述行驶速度差，确定第一模糊控制规则；根据所述载重差和所述行驶速度差，确定第二模糊控制规则；根据所述行驶加速度差和所述行驶速度差，确定第三模糊控制规则；根据所述第一模糊控制规则，确定第一开度模糊值；根据所述第二模糊控制规则，确定第二开度模糊值；根据所述第三模糊控制规则，确定第三开度模糊值；以下述公式4确定开度模糊值：u＝k1u1+k2u2+k3u3ꢀꢀꢀ
公式4；其中，u用于表征所述开度模糊值，u1用于表征所述第一开度模糊值，k1用于表征u1的权重，u2用于表征所述第二开度模糊值，k2用于表征u2的权重，u3用于表征所述第三开度模糊值，k3用于表征u3的权重；根据所述开度模糊值，确定所述矿车的油门开度或刹车开度。8.根据权利要求1-7所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差数据，控制所述矿车的转向，包括：根据所述航向角差、所述循迹误差和所述前轮角速度差，确定前轮转向角；根据所述前轮转向角，确定所述矿车的转向。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述航向角差、所述循迹误差和所述前轮角速度差，确定前轮转向角，包括：以下述公式5计算确定前轮转向角：
其中，δ(t)用于表征前轮转向角，ψ(t)用于表征航向角差，e(t)用于表征循迹误差，v(t)用于表征车速，m用于表征矿车质量，c_y用于表征侧倾刚度，ω
meas
用于表征前轮角速度实时观测值，ω
traj
用于表征前轮角速度预设值，(ω
meas-ω
traj
)为前轮角速度差，ψ
ss
用于表征矿用宽体车因横向加速度产生的轮胎侧偏角，δ
meas
(i)为第i次实时观测的前轮转向角的观测值，k
yaw
、k
steer
、k
soft
和k均为系数，且均为常数。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述k
yaw
的取值范围为20-50；所述k
steer
的取值范围为0.01-0.05；所述k
soft
＝1；所述k的取值范围为2-3。

技术总结

本发明涉及一种矿区无人车轨迹跟踪控制方法，涉及无人驾驶技术领域，解决现有技术无法在矿区的场景下精确地控制矿车行驶，所述方法包括：获取矿车人工驾驶时的行驶路径数据；根据行驶路径数据，确定第一车辆行驶数据；采集矿车无人驾驶时的第二车辆行驶数据，第二车辆行驶数据为矿车在运输过程中产生的实时数据；根据第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据，确定偏差数据；根据偏差数据，控制矿车的行驶速度和转向以使矿车沿着行驶路径数据对应的行驶路径行驶；其中，偏差数据为第一车辆行驶数据和第二车辆行驶数据的差值。本发明提供的技术方案能提高作业效率，减少安全事故。减少安全事故。减少安全事故。