CN106080941B - 一种实现变速平衡控制的无人驾驶自行车 - Google Patents

Abstract

一种能够实现变速平衡控制的无人驾驶自行车，包括硬件结构和控制系统。通过对自行车硬件结构改进，增加了速度传感器、角度传感器、车把转向电机、后轮驱动电机、刹车电机以及控制器，设计出了全新的变速控制系统结构，该控制系统包括转向控制器模块、速度融合及参数切换模块、刹车模块和保护模块，可以根据采集到的自行车车身姿态以及车速信息，控制自行车的车把转向、后轮转动以及刹车力度大小，从而实现自行车在变速过程中的平衡及转向功能。

Description

一种实现变速平衡控制的无人驾驶自行车

技术领域

本发明属于无人驾驶自行车领域，特别地，涉及一种能够实现灵变速平衡控制的无人驾驶自行车。

背景技术

与无人驾驶汽车相比，无人驾驶自行车具有价格低廉、轻巧便携、灵活机动、环保节能等优点。与此同时，相对于汽车的四轮结构，自行车的两轮结构稳定性差，需要加入额外的控制才能维持平衡。

目前现有技术中维持平衡最常见和有效的方式为模仿骑车人驾驶自行车时利用操控车把的转向以控制自行车倾斜角，从而实现平衡和转向，该方法具有能量消耗低、响应速度快的特点，但该方法的原理只能保证自行车在具有一定车速下的平衡。

现有技术中已实现了在车速恒定下的平衡和转向，但尚未实现无人驾驶自行车的灵活变速。实际上，无人驾驶自行车的运行环境复杂，需要具有加速和减速功能应对路面的突发情况，也更符合实际驾驶环境。

实际上，自行车的变速平衡控制存在很大的难度：

首先，自行车的动力学是一个复杂的非线性，模型简化后，可以发现自行车的模型会随着车速发生改变，自行车的变速控制问题是变参数控制问题，自行车的控制参数需要和当前车速相匹配才能保证平衡，这也是自行车变速平衡控制的难点；

其次，在变速过程中，车速的测量存在很大的噪声，传感器误差、路面变化、后轮腾空等都会带来噪声，噪声的引入使得自行车系统难以稳定。

基于上述问题，本发明提出一种能够实现变速平衡控制的无人驾驶自行车。通过对自行车的硬件进行改装，设计出全新的变速控制系统结构，该控制系统可以根据采集到的自行车车身姿态以及车速信息，控制自行车的车把转向、后轮转动以及刹车力度大小，从而实现自行车在变速过程中的平衡及转向功能。在运行过程中，无人驾驶自行车能在一定速度范围内灵活变速，期间自行车仍能够保持稳定以及实现转向。

本发明填补了无人驾驶自行车在变速平衡控制领域的空白。

发明内容

本发明的一种实现变速平衡控制的无人驾驶自行车，包括硬件结构和变速控制系统，所述硬件结构包括车身、速度传感器、角度传感器、车把转向电机、后轮驱动电机、刹车电机以及控制器，所述变速控制系统为基于速度分段的变速控制系统，包括转向控制器模块、速度融合及参数切换模块、刹车模块和保护模块，所述速度传感器采用辐条计数或者霍尔传感原理测量后轮的转速；所述角度传感器通过测量自行车车身的姿态，得到车身倾斜角及角速度；所述车把转向电机采用位置模式控制电机，通过驱动车把转动角度，实现自行车平衡；所述后轮驱动电机采用力矩模式控制电机，通过驱动后轮转动以提供自行车前进的动力；所述刹车电机采用位置模式控制电机，通过利用电机改变刹车闸线的长度实现不同力度的刹车；所述控制器通过处理传感器的信号和控制电机的输入信号，实现控制算法；所述转向控制器模块基于自行车的动力学，自行车的简化系统传递函数为：

其中，为自行车的车身倾斜角，δ为自行车的车把转动角，a为自行车重心与后轮落地点的水平距离，h为车身无倾斜时自行车重心到地面的距离，λ为自行车的前叉角，V_x为自行车后轮的车速，c为自行车拖尾，b为自行车轴距，g为重力加速度，s拉普拉斯算子；

所述速度融合及参数切换模块特征是：

预测动态速度，根据后轮电机的输出力矩预测自行车的动态车速V_d，函数表达式满足一阶惯性环节，为其中τ_d为后轮电机的输出力矩，参数C₁,C₂,C₃随着路面阻力的大小不同而不同，需要使自行车在平坦路面上运行，通过改变后轮电机的输出力矩，并记录车速的变化，利用得到的实验数据对两者的动态关系进行拟合，得到参数C₁,C₂,C₃；

b.速度融合，由于后轮电机的输出力矩人为控制可以做到较为平滑，则预测动态车速V_d相对平滑，但是预测的动态车速V_d误差较大，而实际测量的车速误差较小，但是噪声大，波动剧烈，对预测的动态车速V_d和测量车速V_l进行融合可以弥补各自的缺点，得到更为准确和平滑的车速V_f；

c.建立控制参数切换表，控制参数K₁、K₂、K₃需要和当前车速相匹配以保证自行车的平衡，采用速度分段方法进行控制参数随车速切换，即对车速进行分段，每一小段速度区间对应一组控制参数；

所述刹车模块根据当前后轮电机的输出力矩和车速大小，进行判断实现自主刹车：

a.预测稳态速度，根据无刹车情况下拟合得到车速和后轮电机的输出力矩τ_d的稳态关系判断当前输出力矩下的目标稳态车速V_s，其中参数C₄和C₁,C₂,C₃一样通过实验数据拟合得到；

b.刹车角度函数，当前融合车速V_f和当前输出力矩下的目标稳态车速V_s的差值记为根据的大小判断是否需要刹车，当前融合车速比目标稳态速度大的越多，所需的刹车力度越大，加快减速过程，为了避免刹车闸线的来回变化，将刹车动作分为若干挡 。

所述转向控制器模块的具体结构为：

a.加入目标车身倾斜角代表转向指令，该指令是给外界控制自行车的运行提供的接口，以实现自行车的左转、右转和直行的功能；

b.加入对车身倾斜角和角速度的反馈，目的是自行车的车身倾斜角和角速度状态分别趋近于和0，反馈系数分别是K₁，K₂，反馈系数选择的目标是使车身倾斜角尽快到达目标倾斜角的位置，并且超调量和振荡较小；

c.加入对目标倾斜角的前馈，利用车身倾斜角和车把转动角度的静态关系，直接对车把转动角度进行补偿，加快了车把转动的响应速度，实现自行车的灵活且迅速的转向功能，前馈系数K₃，K₃的取值为K₃＝1/K₀，其中

利用内插法快速建立控制参数切换表的调试方法，其调试步骤如下：

a.标定高中低三挡 速度下的控制参数，在平坦路面上调整后轮电机的输出力矩，使自行车在标定速度附近运行，并根据实验现象调整K₁、K₂，使自行车转向过程中的车身倾斜角尽快趋于稳定、且超调量较小；

b.利用插值法得到中间速度的控制参数，由于K₃的取值直接根据K₃＝1/K₀得到，只需要考虑K₁、K₂的取值，采用反比例函数对步骤a中三挡 速度下对应的K₁和K₂进行数值拟合，对标定速度进行插值得到标定速度下的K₁和K₂；

c.速度区间的划分，以相邻标定速度的平均值作为区间的分界线，选择距离当前融合速度最近的标定速度对应的参数为转向控制器的控制参数。

将所述基于速度分段的变速控制系统替换为基于神经网络的变速控制系统，所述基于神经网络的变速控制系统的样本来源于所述基于速度分段的变速控制系统的实验数据，神经网络代替与车把转向角度输出相关的部分，车身倾斜角及其角速度、目标倾斜角、后轮目标输出力矩和测量车速作为网络输入，车把转动角度作为网络输出，其余部分不变。

本发明的无人驾驶自行车，可以实现以下的技术效果：

本发明采用3个电机分别控制车把转向、后轮驱动和刹车，转向电机采用位置模式控制，相比力矩、速度模式，位置模式响应速度快；

本发明根据自行车的车身倾斜角及角速度信息控制自行车的车把转向角输出，控制参数包含反馈系数K₁、K₂和前馈系数K₃，根据自行车的近似动力学模型设计转向控制器，其中前馈的加入使自行车车把迅速达到目标位置，加快了系统的响应速度，能够实现更为灵活的转向；

本发明预先测量拟合得到的车速和后轮电机输出力矩的动态关系，预估自行车的动态车速，动态车速波动较小，偏差较大，而测量的车速波动较大，偏差较小，对两者进行融合以得到更平稳的车速，利用较为平稳的车速进行控制参数切换有助于增强系统的稳定性；

本发明提供了一种快速有效的控制参数切换表的建立方法，先标定高中低3挡 速度对应的控制参数，然后对其中的部分控制参数和速度的关系进行反比例函数拟合，利用速度插值，得到区间内其它速度对应的控制参数；最后利用速度分段进行控制参数的切换，建立控制参数切换表；

本发明预先测量得到的车速和后轮电机输出力矩的稳态关系，得到后轮电机的力矩对应的目标稳态车速，根据当前车速和目标稳态车速的差距判断所需刹车的力度，实现自主刹车的功能，并且使得减速过程中预测的动态车速和真实速度更贴近；

基于速度分段的控制系统通过建立适合的参数表，最终能够实现自行车的稳定运行、灵活转向以及变速；

同时，在根据速度分段进行控制参数切换的基础上，本发明提出了基于神经网络的变速控制系统，利用神经网络的非线性拟合能力得到更为平滑和稳定的输出，避免了控制参数的突变。该神经网络的特征在于训练集样本和测试集样本采用基于速度分段的变速控制系统的实验数据，不仅继承了控制参数和速度的匹配特点，也实现了更为平滑的车把转向角输出。

附图说明

图1为本发明的硬件结构示意图；

图2为本发明的变速控制系统结构示意图；

图3为本发明的转向控制器结构示意图；

图4为本发明的刹车角度函数示意图；

图5为本发明的基于神经网络的变速控制系统示意图。

图中附图标记：1为车身；2为速度传感器；3为角度传感器；4为车把转向电机；5为后轮驱动电机；6为刹车电机；7为控制器。

具体实施方式

现在参照附图1－4对本发明的实施例进行详细说明。

如图1所示，一种变速平衡控制的无人驾驶自行车硬件结构，包括车身1、速度传感器2、角度传感器3、车把转向电机4、后轮驱动电机5、刹车电机6以及控制器7，其中，

速度传感器2采用辐条计数或者霍尔传感等原理测量后轮的转速，并将后轮车速V_x表示自行车车速；

角度传感器3通过测量自行车车身的姿态，得到车身倾斜角及角速度；

车把转向电机4采用加快系统响应时间的位置模式控制电机，通过驱动车把转动角度δ，实现自行车平衡的功能；

后轮驱动电机5力矩模式控制电机，优选地，采用嵌入车轮内部地轮毂电机，通过驱动后轮转动以提供自行车前进的动力，其中输出力矩大小为τ；

刹车电机6同样采用加快系统响应时间的位置模式控制电机，通过利用电机改变刹车闸线的长度实现不同力度的刹车，用刹车角度θ_b表示电机的刹车力度；

控制器6为核心计算单元，通过处理传感器的信号和控制电机的输入信号，实现控制算法。

如图2所示，一种实现变速平衡控制的无人驾驶自行车的变速控制系统，包括转向控制器模块、速度融合及参数切换模块、刹车模块和保护模块。

所述转向控制器模块，是实现无人驾驶自行车的平衡和转向的关键部分。

其设计是基于自行车的动力学，自行车的简化系统传递函数为：

其中，为自行车的车身倾斜角，δ为自行车的车把转动角，a为自行车重心与后轮落地点的水平距离，h为车身无倾斜时自行车重心到地面的距离，λ为自行车的前叉角，V_x为自行车后轮的车速，c为自行车拖尾，b为自行车轴距，g为重力加速度，s拉普拉斯算子。

如图3所示，所述转向控制器模块的具体结构为：

(1)加入目标车身倾斜角代表转向指令，该指令是给外界控制自行车的运行提供的接口，以实现自行车的左转、右转和直行的功能。

(2)加入对车身倾斜角和角速度的反馈，目的是自行车的车身倾斜角和角速度状态分别趋近于和0。反馈系数分别是K₁，K₂，反馈系数选择的目标是：使车身倾斜角尽快到达目标倾斜角的位置，并且超调量和振荡较小，没有显式的表达，需要根据样机的实验效果进行调整。

(3)加入对目标倾斜角的前馈，利用车身倾斜角和车把转动角度的静态关系，直接对车把转动角度进行补偿，加快了车把转动的响应速度，实现自行车的灵活且迅速的转向功能，前馈系数K₃，K₃的取值为K₃＝1/K₀，其中

所述速度融合及参数切换模块，是实现无人驾驶自行车变速平衡的核心部分。

估计出较为准确且波动较小的车速，并根据估计的车速切换控制参数K₁、K₂和K₃，实现自行车车速和控制参数的匹配。该模块的特征是：

(1)预测动态速度，根据后轮电机的输出力矩预测自行车的动态车速V_d，函数表达式满足一阶惯性环节，为其中τ_d为后轮电机的输出力矩，参数C₁,C₂,C₃随着路面阻力的大小不同而不同，需要使自行车在平坦路面上运行，通过改变后轮电机的输出力矩，并记录车速的变化，利用得到的实验数据对两者的动态关系进行拟合，得到参数C₁,C₂,C₃。

(2)速度融合，由于后轮电机的输出力矩人为控制可以做到较为平滑，则预测动态车速V_d相对平滑，但是预测的动态车速V_d误差较大；而实际测量的车速误差较小，但是噪声大，波动剧烈。对预测的动态车速V_d和测量车速V_l进行融合可以弥补各自的缺点，得到更为准确和平滑的车速V_f。

(3)控制参数切换表，控制参数K₁、K₂、K₃需要和当前车速相匹配才能保证自行车的平衡。本发明采用速度分段方法进行控制参数随车速的切换，即对车速进行分段，每一小段速度区间对应一组控制参数。

所述刹车模块，根据当前后轮电机的输出力矩和车速大小，进行判断实现自主刹车。

(1)预测稳态速度，根据无刹车情况下拟合得到车速和后轮电机的输出力矩τ_d的稳态关系判断当前输出力矩下的目标稳态车速V_s，其中参数C₄和C₁,C₂,C₃一样通过实验数据拟合得到。

(2)刹车角度函数，当前融合车速V_f和当前输出力矩下的目标稳态车速V_s的差值记为根据的大小判断是否需要刹车，当前融合车速比目标稳态速度大的越多，所需的刹车力度越大，加快减速过程。为了避免刹车闸线的来回变化，可以将刹车动作分为若干挡 ，如图4所示将刹车分为不刹车、轻微刹车和急刹车三挡 。

所述保护模块:

(1)互锁开关，如果有刹车动作，开关输出为零；没有刹车则输出U_d。为了防止刹车时后轮电机仍有力矩输出，减少不必要的能量消耗并且保护电机。

(2)输出限幅，限制后轮电机在运行过程中输出的最小力矩为τ_L，以克服电机的内部阻力。

为实现无人驾驶自行车的灵活变速，本发明采用一种利用内插法快速建立控制参数切换表的调试方法。为了方便介绍调试方法，以实现车速在2m/s-6m/s范围内的灵活变速为例，控制参数切换表的调试步骤如下：

(1)标定高中低三挡 速度下的控制参数，例如标定2m/s、4m/s和6m/s高中低三挡速度下的控制参数，高中低三挡 速度可以是不均匀的，但是相互之间应当差距较大。以车速为2m/s 时的参数标定为例，在平坦路面上，调整后轮电机的输出力矩，使自行车在2m/s附近运行，不断地根据实验现象调整K₁、K₂，使自行车转向过程中的车身倾斜角尽快趋于稳定、且超调量较小。本步骤的难点在于：需要经过大量的实验不断地调整参数，才能确定合适的参数K₁和K₂，该过程耗费大量的时间。应当注意的是，上述2m/s、4m/s和6m/s三挡 速度仅仅是实例，不应当理解为对本发明做出的任何限制。

(2)利用插值法得到中间速度的控制参数，由于K₃的取值直接根据K₃＝1/K₀得到，只需要考虑K₁、K₂的取值，采用反比例函数对(1)中三挡 速度下对应的K₁和K₂进行数值拟合，并对2m/s-6m/s内的其他速度进行插值，可以根据速度均匀差值，比如插值得到2.5m/s、3m/s、 3.5m/s、4.5m/s、5m/s、5.5m/s速度下的K₁和K₂。为了确保插值得到的控制参数的控制效果，可以在差值得到的参数基础上通过实验效果进行微调。通过速度插值，可以大大减少参数标定所需要的人力。

(3)速度区间的划分，目的是确定进行速度分段的依据。常见的方法是：以相邻标定速度的平均值作为区间的分界线，换而言之选择距离当前融合速度最近的标定速度对应的参数为转向控制器的控制参数。

上述根据速度分段进行控制参数切换的方法能够实现自行车的灵活变速，但车速在经过速度区间的分界点时，控制参数会发生突变，不利于自行车的稳定。

为了解决分界点参数突变的问题，在基于速度分段的变速控制系统的基础上，本发明提出了基于神经网络的变速控制系统，利用神经网络的非线性拟合能力得到更为平滑和稳定的输出。

基于神经网络的变速控制系统的结构如图5所示，采用神经网络代替与车把转向角度输出相关的部分，车身倾斜角及其角速度、目标倾斜角、后轮目标输出力矩和测量车速作为网络输入，车把转动角度作为网络输出，其余部分不变。

利用速度分段的变速控制系统控制无人驾驶自行车进行转向和变速实验，记录输入输出的数据，取其中的一部分作为训练集样本，另一部分作为测试集样本，用于网络的训练。

神经网络的结构可以采用前馈神经网络等，网络所有层的权值和阈值组成网络参数向量网络输出和样本输出的误差函数为误差函数采用最小均方差(MSE)表示。在已知样本和网络结构和样本的情况下，网络参数的训练过程：

(1)对输入进行归一化，即将输入归一化到[-1,1]之间，初始化参数向量随机取[-1,1] 之间的数；

(2)将参数向量代入网络中，得到网络输出，并求出输出误差 可以采用最小均方差(MSE)等；

(3)利用误差反向传播原理(Back Propagation),求出误差的梯度

(4)利用梯度下降法更新参数向量η表示梯度下降的速度；

(5)判断是否满足终止条件，比如达到目标最小误差或者最大训练次数等。如果没满足终止条件，则重复步骤2-5，直到满足终止条件。

基于神经网络的变速控制系统能够得到更为平滑的车把转向角的输出，能够实现无人自行车的灵活变速，并进一步增强系统的稳定性。

尽管上述通过举例说明，已经描述了本发明最佳的具体实施方式，本发明的保护范围并不仅限于上述说明，本领域一般技术人员可以理解的是，在不背离本发明所教导的实质和精髓的前提下，任何修改和变化都落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种实现变速平衡控制的无人驾驶自行车，包括硬件结构和变速控制系统，所述硬件结构包括车身(1)、速度传感器(2)、角度传感器(3)、车把转向电机(4)、后轮驱动电机(5)、刹车电机(6)以及控制器(7)，所述变速控制系统为基于速度分段的变速控制系统，包括转向控制器模块、速度融合及参数切换模块、刹车模块和保护模块，其特征在于：

所述速度传感器(2)采用辐条计数或者霍尔传感原理测量后轮的转速；

所述角度传感器(3)通过测量自行车车身的姿态，得到车身倾斜角及角速度；

所述车把转向电机(4)采用位置模式控制电机，通过驱动车把转动角度，实现自行车平衡；

所述后轮驱动电机(5)采用力矩模式控制电机，通过驱动后轮转动以提供自行车前进的动力；

所述刹车电机(6)采用位置模式控制电机，通过利用电机改变刹车闸线的长度实现不同力度的刹车；

所述控制器(7)通过处理传感器的信号和控制电机的输入信号，实现控制算法；

所述转向控制器模块基于自行车的动力学，自行车的简化系统传递函数为：

其中，为自行车的车身倾斜角，δ为自行车的车把转动角，a为自行车重心与后轮落地点的水平距离，h为车身无倾斜时自行车重心到地面的距离，λ为自行车的前叉角，V_x为自行车后轮的车速，c为自行车拖尾，b为自行车轴距，g为重力加速度，s拉普拉斯算子；

所述速度融合及参数切换模块特征是：

a.预测动态速度，根据后轮电机的输出力矩预测自行车的动态车速V_d，函数表达式满足一阶惯性环节，为其中τ_d为后轮电机的输出力矩，参数C₁,C₂,C₃随着路面阻力的大小不同而不同，需要使自行车在平坦路面上运行，通过改变后轮电机的输出力矩，并记录车速的变化，利用得到的实验数据对两者的动态关系进行拟合，得到参数C₁,C₂,C₃；

b.速度融合，由于后轮电机的输出力矩人为控制可以做到较为平滑，则预测动态车速V_d相对平滑，但是预测的动态车速V_d误差较大，而实际测量的车速误差较小，但是噪声大，波动剧烈，对预测的动态车速V_d和测量车速V_l进行融合可以弥补各自的缺点，得到更为准确和平滑的车速V_f；

c.建立控制参数切换表，控制参数K₁、K₂、K₃需要和当前车速相匹配以保证自行车的平衡，采用速度分段方法进行控制参数随车速切换，即对车速进行分段，每一小段速度区间对应一组控制参数；

所述刹车模块根据当前后轮电机的输出力矩和车速大小，进行判断实现自主刹车：

a.预测稳态速度，根据无刹车情况下拟合得到车速和后轮电机的输出力矩τ_d的稳态关系判断当前输出力矩下的目标稳态车速V_s，其中参数C₄和C₁,C₂,C₃一样通过实验数据拟合得到；

b.刹车角度函数，当前融合车速V_f和当前输出力矩下的目标稳态车速V_s的差值记为根据的大小判断是否需要刹车，当前融合车速比目标稳态速度大的越多，所需的刹车力度越大，加快减速过程，为了避免刹车闸线的来回变化，将刹车动作分为若干挡 。

2.根据权利要求1所述的自行车，其特征在于，所述转向控制器模块的具体结构为：

a.加入目标车身倾斜角代表转向指令，该指令是给外界控制自行车的运行提供的接口，以实现自行车的左转、右转和直行的功能；

b.加入对车身倾斜角和角速度的反馈，目的是自行车的车身倾斜角和角速度状态分别趋近于和0，反馈系数分别是K₁，K₂，反馈系数选择的目标是使车身倾斜角尽快到达目标倾斜角的位置，并且超调量和振荡较小；

c.加入对目标倾斜角的前馈，利用车身倾斜角和车把转动角度的静态关系，直接对车把转动角度进行补偿，加快了车把转动的响应速度，实现自行车的灵活且迅速的转向功能，前馈系数K₃，K₃的取值为K₃＝1/K₀，其中

3.根据权利要求2所述的自行车，其特征在于，利用内插法快速建立控制参数切换表的调试方法，其调试步骤如下：

a.标定高中低三挡 速度下的控制参数，在平坦路面上调整后轮电机的输出力矩，使自行车在标定速度附近运行，并根据实验现象调整K₁、K₂，使自行车转向过程中的车身倾斜角尽快趋于稳定、且超调量较小；

b.利用插值法得到中间速度的控制参数，由于K₃的取值直接根据K₃＝1/K₀得到，只需要考虑K₁、K₂的取值，采用反比例函数对步骤a中三挡 速度下对应的K₁和K₂进行数值拟合，对标定速度进行插值得到标定速度下的K₁和K₂；

c.速度区间的划分，以相邻标定速度的平均值作为区间的分界线，选择距离当前融合速度最近的标定速度对应的参数为转向控制器的控制参数。

4.根据权利要求1－3任一项所述的自行车，其特征在于，将所述基于速度分段的变速控制系统替换为基于神经网络的变速控制系统，所述基于神经网络的变速控制系统的样本来源于所述基于速度分段的变速控制系统的实验数据，神经网络代替与车把转向角度输出相关的部分，车身倾斜角及其角速度、目标倾斜角、后轮目标输出力矩和测量车速作为网络输入，车把转动角度作为网络输出，其余部分不变。