开发自动泊车技术为卡车和拖车组合和基于模型的设计

停车一个拖车和卡车的组合可以挑战即使对于一个经验丰富的司机。经常指导拖车到码头需要几个动作。司机导航时,挑战是严重狭窄的城市街道挤满了行人(图1)。

帮助司机公园货车挂车的汽车,我们的团队在福特Otosan已经开发了一个概念验证原型的自动停车系统。原型使用两个轨迹规划算法:一个人工势场算法,开发了与萨里大学的合作作为欧盟TrustVehicle计划的一部分,和一个RRT *算法(迅速探索随机树的一个变种,或者RRT),由我们自己的内部团队。在建模和模拟仿真软件的算法万博1manbetx^®,我们验证了通过半实物(边境)测试。我们在一个真正的卡车,然后测试他们,我们表明,原型系统能够用更少的演习和停车一半所需的时间由司机多年的经验。

对货车挂车组合建模和轨迹算法

我们的团队有经验开发自动驾驶系统和机器人控制系统为乘用车和机器人,但我们从未与汽车一样大的拖车和卡车的组合。此外,卡车和拖车是铰接,复杂控制设计。因为我们是使用基于模型的设计,我们可以建模和可视化的动态卡车和考虑这些动态开发和提炼轨迹规划和控制算法(图2)。

我们创建了一个简化的车辆模型基于3自由度自行车模型,代表了纵向,横向和偏航运动。我们这个模型配置使用测量参数值如卡车轮子的质量。

我们分区控制设计为独立的模型组件,不同的团队可以独立工作。万博1manbetx例如,一个团队在轨迹规划组件(实现RRT *或人工势场算法)。轨迹控制的另一个组件,它计算转向角,制动扭矩,和加速度扭矩需要生产所需的偏航率,减速,和加速度轨迹规划提供的组件。最初团队实现轨迹控制组件作为一个纯粹的追求控制器,但是后来重新实现它作为一个模型预测控制器,以适应更高的速度。

一个组件的接口实现我们的感知子系统,它使用激光雷达和雷达定位障碍和结构在车辆附近。其他组件实现的接口来监视应用程序运行在Android平板电脑™,卡车的CAN总线,software-in-the-loop(银)和仿真测试环境(图3)。

银、边境和车载测试

在仿真软件运行初始验证模拟之后,我们在银进行了更广泛的测试和仿真环境。万博1manbetx我们从轨迹规划和轨迹控制生成的代码模型与仿真软件编码器™,跑银测试,结合模拟传感器输入,卡车和拖车的动态模型,模型的环境。万博1manbetx

在边境的测试中,我们部署dSPACE的轨迹规划和控制算法^®目标硬件。这些边境测试使我们来验证我们的设计的实时性能,包括生活通过可以和UDP通信,在测试之前卡车本身。

车载测试在福特Otosan Inonu Eskişehir试车跑道,土耳其。我们安装dSPACE系统(从我们的仿真软件运行代码生成模型)的卡车(图4)。最初几个测试过程中,我们发现我们的卡车物理模型包括某万博1manbetx些参数的准确值,包括过弯刚度。

一旦我们有更新这些值更精确的测量和哑音的控制器、模拟和测量结果匹配密切,系统的整体性能显著改善(图5)。

事实上,卡车停在一个机动的情况下,我们曾以为至少需要两个或三个动作。虽然模拟表明这是可能的,不过我们惊奇地看到我们的算法更有效地指导卡车司机15到20年的经验。

计划集成

通过开发高效的轨迹规划和控制算法并验证他们真正的卡车,我们完成所有项目的目标和关键性能指标。我们现在有内部专业知识来公园的拖挂车自主驾驶模式。在福特Otosan其他几个项目正在进行中,将使用这个停车功能,包括一个专注于设施管理和另一个专注于卡车的远程控制。我们希望我们的自动停车系统集成到这些更大的生产系统。