Till innehåll på sidan

Lateral Model Predictive Control for Autonomous Heavy-Duty Vehicles

Sensor, Actuator, and Reference Uncertainties

Tid: Ti 2020-09-15 kl 10.00

Plats: Harry Nyquist, Malvinas väg 10, Stockholm (English)

Ämnesområde: Elektro- och systemteknik

Licentiand: Goncalo Collares Pereira , Reglerteknik

Granskare: Associate Professor, Electrical engineering Paolo Falcone, Chalmers tekniska högskola

Huvudhandledare: Jonas Mårtensson, Signaler, sensorer och system, Biomedicinsk fysik och röntgenfysik, Integrated Transport Research Lab, ITRL, Reglerteknik; Bo Wahlberg, Signaler, sensorer och system, Optimeringslära och systemteori, Reglerteknik; Henrik Pettersson, Scania AB

Exportera till kalender

Abstract

Autonoma fordon förväntas få en stor inverkan på framtidens transporter av gods och personer. En teknologi som lovar säkrare, grönare och effektivare transporter till alla. Den typ av verksamhet som autonoma fordon först förväntas få ett större genomslag inom är transporter i avskilda områden, så som gruvområden, hamnar och byggplatser. Även om forskning kopplat till autonoma system har exploderat under den senaste åren kvarstår fortfarande ett flertal frågeställningar. Denna avhandling fokuserar på lateral rörelsestyrning av tunga autonoma fordon med modellprediktiva regulatorer (MPC).

Avhandlingen består av fyra huvuddelar. I först delen introduceras det autonoma fordonets systemarkitektur, med fokus på regulatormodulen. Regulatormodulen genererar hastighet och rattvinkel referenser till fordonets hastighetaktuator och rattvinkelaktuator baserat på fordonets nuvarande tillstånd samt den givna referensbanan som fordonet skall följa. Regulatormodulen behöver dessutom hantera fördröjningar i systemet, säkerställa att systemet inte överskrider givna felmarginaler, hantera aktuator och systembegränsningar, och sist men inte minst framföra fordonet på ett säkert och komfortabelt sätt.

I andra delen presenteras en robust modellprediktiv regulator för ett tidsdiskret olinjärt system med störningar. I  optimeringsproblemet inkluderas systemets nominella initialtillstånd, detta möjliggör garanterad robust exponentiell stabilitet för det tidsdiskreta olinjära systemets störningsinvarianta tillståndsmängd. Regulatorns prestanda visas genom simuleringar av ett autonomt fordon där regulatorn kontrollerar fordonets laterala rörelse. Begränsningar och potentiella förbättringar av regulatorn diskuteras utifrån exempel med ökade begränsningar.

I tredje delen presenteras en referens medveten modellprediktiv regulator (RA-MPC), en regulator utvecklad för att styra ett autonomt fordon längs en given referensbana. Regulator baseras på en linjärt tidsvarierande MPC och begränsningar i fordonets styrdynamik hanteras genom att beräkna dessa baserat på in insignalernas, referensbana, värden och derivator. Genom att beakta begränsningarna på detta sätt möjliggörs en komfortabel och säker körning. En systematisk metod för att hantera referensbanor som genererats av rörelseplanerare baseras på algoritmer och modeller som skiljer sig från de som används i regulatorn presenteras också. Den metoden är även implementerad i regulatorn. Regulatorn har utvärderats med såväl simuleringar som tester. Testerna har genomförts i en Scania lastbil av anläggningstyp. Experimenten visade på en lateral avvikelse från referensbana på 7 cm i genomsnitt och en maximal avvikelse på 27 cm då fordonet kördes på torr asfalt.

I den sista delen studeras olinjär respons i fordonets kurvaturreglering och hur detta kan hanteras i MPC’ns prediktions modell av fordonet presenteras också. En prediktions modell baserad på en standard kinematisk cykelmodell beskriver inte fordonets laterala rörelse tillräckligt bra för det studerade systemet. Dock, genom att utvidga modellen med en funktion som mappar fordonets respons mot en given kurvaturbegäran kan noggrannhet av fordonets rörelse förbättras. Modellen tillsammans med RA-MPC utvärderades genom simuleringar och tester. Testerna har genomförts i en Scania lastbil av anläggningstyp. Utvärderingen visade att den introducerade modellen gav en förbättrad precision. Experimenten visade på en lateral avvikelse från referensbanan på 5 cm i genomsnitt och en maximal avvikelse på 20 cm då fordonet kördes på våt asfalt.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-279306