Đang tải... (xem toàn văn)
Bài báo này, nhóm tác giả tập trung vào áp dụng phương pháp cây ngẫu nhiên RRT để tìm đường đi tham chiếu tối ưu cho ô tô và phương pháp Stanley để điều khiển ô tô đi theo đường đi tham chiếu. Kết quả mô phỏng đã thể hiện rõ hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất khi sai lệch của tín hiệu đường đi tham chiếu và điều khiển luôn dưới mức 3%. Góc đánh lái và quỹ đạo chuyển động thể hiện ô tô luôn nằm trong ngưỡng đánh lái và đảm bảo tính ổn định của xe.
SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP RRT VÀ STANLEY CHO Ô TÔ TỰ HÀNH VÀO BÃI ĐẬU XE COMBINATION OF RRT AND STANLEY METHODS FOR AUTONOMOUS VEHICLES INTO A PARKING AREA Bùi Đức Tiến1, Vũ Văn Tấn2,*, Trần Văn Đà2 TĨM TẮT Ơ tơ tự hành lĩnh vực nhà nghiên cứu quan tâm Trong đó, bãi đậu xe tự động coi phần quan trọng nghiên cứu ô tô tự hành Khi số lượng ô tô ngày tăng lên, việc đậu xe ngày trở thành vấn đề nan giải, bãi đậu xe tự động phần thiếu tương lai Bài báo này, nhóm tác giả tập trung vào áp dụng phương pháp ngẫu nhiên RRT để tìm đường tham chiếu tối ưu cho tô phương pháp Stanley để điều khiển ô tô theo đường tham chiếu Kết mô thể rõ hiệu điều khiển đề xuất sai lệch tín hiệu đường tham chiếu điều khiển ln mức 3% Góc đánh lái quỹ đạo chuyển động thể ô tô nằm ngưỡng đánh lái đảm bảo tính ổn định xe Từ khóa: Động lực học ô tô; ngẫu nhiên RRT; phương pháp Stanley; đường tham chiếu; ô tô tự hành; bãi đậu xe ABSTRACT Autonomous vehicles are an area of interest for researchers nowadays In which, automatic parking is considered an important part of autonomous vehicles As the number of cars is increasing, parking area is becoming more and more a problem, so automatic parking is an indispensable part of the future This article focuses on the application of the RRT random tree method to find the optimal reference path for the car and the Stanley method to control the car in order to follow the reference path The simulation results have clearly shown the effect of the proposed controller PI when the error of the reference path and the control signals is always below 3% The steering angle and vehicle trajectory show that the car is always within the steering threshold and always ensures its stability đường, biển báo đường (biển báo dừng, vạch kẻ đường ra,…), phương tiện khác người Cảm biến nắp siêu âm để phát chướng ngại vật tính tốn phép đo khoảng cách xác; cảm biến siêu âm để phát chướng ngại vật Về kế hoạch kiểm soát đường đi, nhà nghiên cứu đề nhiều phương pháp điều khiển kể đến: đỗ xe song song cho xe tự hành sử dụng đường cong Compertz [1]; phương pháp tiệm cận thuật toán di truyền phương tiện thông minh tự hành [2]; kiểm soát lái xe với điều khiển dự báo MPC để theo dõi quỹ đạo theo mục tiêu bãi đậu xe [3]; bãi đậu xe tự động dành cho xe tự hành dựa Vehicular AD Hoc Networking [4] Ở báo này, nhóm tác giả đề xuất phương pháp dựa động lực học ô tô ràng buộc để lập đường hình học khả thi Sau sử dụng luật điều khiển PI để điều khiển quỹ đạo ô tô theo đường tham chiếu Cách tiếp cận yêu cầu độ xác điều khiển cao tốc độ hướng chuyển động Do phù hợp cho việc áp dụng vào xe tự hành Nhóm tác giả sử dụng thuật tốn ngẫu nhiên RRT [5, 6] để tìm đường tham chiếu tối ưu cho ô tô sử dụng thuật toán bám theo quỹ đạo [7] để đảm bảo mặt động lực học xe an toàn người lái THIẾT LẬP ĐƯỜNG ĐI THAM CHIẾU 2.1 Lập kế hoạch tuyến đường Keywords: Vehicle dynamics; random tree RRT; stanley method; reference path; autonomous cars; parking area Khoa Cơ khí, Trường Đại học Thủy lợi Khoa Cơ khí, Trường Đại học Giao thơng Vận tải * Email: vvtan@utc.edu.vn Ngày nhận bài: 20/12/2020 Ngày nhận sửa sau phản biện: 15/3/2021 Ngày chấp nhận đăng: 25/4/2021 GIỚI THIỆU Tự động đỗ xe lĩnh vực nhà nghiên cứu quan tâm Hệ thống tự động ô tô kiểm sốt hướng tơ đến điểm đỗ có sẵn Một chức cần nhiều cảm biến bao gồm: camera phía trước bên hơng để phát vạch kẻ Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Hình Mơ hình lập kế hoạch đến điểm đỗ xe Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng kế hoạch toàn cầu tĩnh lưu trữ thường thuật Vol 57 - No (Apr 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 83 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ tốn định tuyến cung cấp sở hạ tầng bãi đậu xe cục Kế hoạch tuyến đường toàn cầu mô tả chuỗi đoạn đường qua đến điểm đỗ xe hình 2.2 Thiết kế thuật toán tạo đường tham chiếu Ở tác giả thiết kế thuật tốn tìm đường ngắn hai điểm mặt phẳng, điểm đầu điểm cuối ký hiệu Pi Pf Mỗi điểm liên kết với góc định hướng riêng tương ứng xác định hướng chuyển động thể hình Kết hợp Pi Pf gọi cấu hình ban đầu cuối cùng, xác định hai điểm khơng gian cấu hình tương ứng (khơng gian X) điều kiện biên toán Với hai điểm Pi Pf cho nhiệm vụ tìm đường ngắn hai điểm phải trơn mịn, cho bắt đầu kết thúc hướng chuyển động tương ứng với độ cong giới hạn 1/ρ, ρ bán kính quay vịng nhỏ tơ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 xnear khoảng cách gia tăng ∆ với định hướng xrand Cuối đường nối thêm vào từ xnew đến xnew Hình thể kết việc sử dụng thuật toán ngẫu nhiên RRT Bảng Thuật toán ngẫu nhiên RRT ) V.add( for i to K =trạng thái ngẫu nhiên =điểm lân cận T đến = mở rộng phía and kiemtra_vacham( if ℎổ ℎể ế ố tới then ); V.addVertex( , V.addEdge( End If kiemtra( ) , ); )< ℎ Break; End End Hình Hệ tọa độ, cấu hình ban đầu (Pi, α) cấu hình cuối (Pf, β), góc định hướng chia thành góc phần tư Từ xây dựng nên thuật tốn tìm đường tối ưu cho ô tô Với vị trí ô tô cung cấp ( x , y , ) để xây dựng lên đường chấp nhận, tác giả giới thiệu ba chuyển động bản: quay sang trái R, rẽ sang phải L, chuyển động theo đường thẳng S sau: Lv(x,y, ) (x sin( v) sin(),y cos( v) cos(), v), Rv(x,y, ) (x sin( v) sin(),y cos( v) cos(), v), (1) Sv(x,y, ) (x vcos,y csin, ), Trong v biểu thị chuyển động dọc theo đoạn (Circle Straight) có độ dài v Với phép biến đổi này, từ tạo nên luật điều khiển ô tô nằm D = [LSL, RSR, RSL, LSR, RLR, LRL] [8], biểu diễn dạng phương trình tương ứng Thuật tốn ngẫu nhiên RRT thể tóm tắt bảng Đối với thuật toán ngẫu RRT đưa bảng Trong khơng gian cấu hình X cho trước (bao gồm không gian tự Xfree không chứa vật cản không gian vật cản Xobs) , RRT triển khai sau Đầu tiên, RRT bắt đầu xinit đỉnh khơng có cạnh Trong vịng lặp, chọn ngẫu nhiên cấu hình x rand X free (bằng cách sử dụng thuật tốn tìm kiếm va chạm loại bỏ mẫu Xobs) sau mở rộng phía mẫu sau lần lặp Chọn khoảng cách cho điểm xây dựng ràng buộc xung quanh chọn xnear gần với xrand tìm thấy giới hạn cho phép Từ tiếp tục chon xnew, di chuyển từ 84 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (4/2021) Hình Mơ thuật tốn ngẫu nhiên RRT ĐIỀU KHIỂN THEO ĐƯỜNG ĐI THAM CHIẾU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP STANLEY 3.1 Giới thiệu phương pháp Stanley Phương pháp Stanley phương pháp sử dụng góc đánh lái để điều khiển quỹ đạo chuyển động ô tô Luật điều khiển lái thiết kế cách sử dụng phương trình động lực học chuyển động, tính ổn định tiệm cận chứng minh toàn cầu Luật điều khiển sau bổ sung để xử lý động lực lốp khí nén vơ lăng truyền động servo Để kiểm soát tốc độ xe, phanh bàn đạp kích hoạt điều khiển tích phân tỉ lệ chuyển đổi PI Hệ thống điều khiển hồn chỉnh tiêu thụ khơng đáng kể tài ngun CPU tơ tự hành Và thực Volkswagen Touareg, hạng mục đội đua Stanford Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 “DARPA Grand Challenge 2005”, đua địa hình cho xe tự hành Kết thí nghiệm Stanley chứng minh khả điều khiển theo dõi quỹ đạo chướng ngại vật, địa hình dốc gợn sóng, qua vũng bùn sâu dọc theo cạnh vách đá, với sai số đường trung bình bình phương (RMS) 0,1m 3.2 Mơ hình động học tơ 3.3 Xây dựng thuật tốn điều khiển bên Chuyển động tơ với vận tốc v(t) miêu tả dạng sai số góc quay thân xe góc lái: e(t) = ψ(t) – δ(t) (5) Đối với lái xe phía trước, bánh xe dẫn hướng bánh trước đạo hàm sai số là: v(t)* sin((t) (t)) e(t) (6) Trong đó, | (t) | max Đạo hàm góc quay thân xe vận tốc quay thân xe xác định là: (t) r(t) v(t)sin( (t)) ab (7) Từ phương trình động học ta xây dựng luật điều khiển lái sau: (t) (t) arctan( Hình Mơ hình động lực học tơ Hình minh họa mơ hình tơ hai vết nghiên cứu chuyển động lệch ô tô trường hợp tổng quát chịu tác dụng lực gió xiên với giả thiết lực tác dụng lên bánh xe Fxi, Fyi, (i = 1,2,3,4) đặt tâm vết tiếp xúc bánh xe với mặt đường, bỏ qua lực cản bánh xe tải trọng tĩnh phân bố đối xứng theo phương chuyển động ô tô Các thơng số, ký hiệu mơ hình trình bày [9] Ta có phương trình (2) mơ tả chuyển động tơ có kể đến ảnh hưởng lực cản khơng khí viết sau: mv x mv y ( ) Fx1 cos( 1 ) Fx cos( ) Fx Fx Fy1 sin( 1 ) Fy sin( ) Fw mv mv ( ) F sin( ) F sin( ) y x x2 x1 (2) Phương trình mơ men trọng tâm xe viết sau: J z F y c o s( )L f Fy c o s ( )L f Fy L r (3) F x s in ( )L f Fx s in ( )L f F x c o s ( )T f Fx c o s ( )T f Fx T r Fx T r N e Từ phương trình (3) (4), ta có hệ phương trình mơ tả chuyển động ô tô theo quỹ đạo: F cos(1 ) Fx2 cos(2 ) Fx3 ) x1 v x v y ( F F sin( ) F sin( ) Fw m x y1 y2 F sin( ) F sin( ) (4) 1 x1 ) x2 v y v x ( F cos( ) F cos( ) F F N m y1 y2 y3 y Fy1 cos(1 )Lf Fy2 cos(2 )Lf Fy3Lr Fy 4Lr Fy1 sin(1 )Tf 1 Fy2 sin(2 )Tf Fx1 sin(1 )Lf Fx2 sin(2 )Lf Fx1 cos(1 )Tf Jz Fx2 cos(2 )Tf Fx4 Tr Fx3 Tr Ne Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn (t) max (t) arctan( ke(t) ) max v(t) (t) max (t) arctan( ke(t) ) max v(t) 3.4 Xây dựng thuật toán điều khiển dọc Bộ điều khiển dọc nhận yêu cầu từ: lập kế hoạch quỹ đạo, đề xuất tốc độ an toàn Bộ điều khiển sử dụng mức tối thiểu tốc độ làm điểm đặt Coi áp suất xilanh mức độ nhấn ga hai truyền động tác động đơn lẻ độc lập tạo lực dọc lên ô tô Thực nghiệm cho thấy điều gần với hệ thống phanh Bộ điều khiển tính tốn số liệu tích phân sai số tỷ lệ (PI), lần lặp điều khiển rời rạc (i+1) sau: e v (i 1) k p ,v (v(i 1) v c (i 1)) k i,v e int (i 1) Fy1 cos( 1 ) Fy cos( ) Fy Fy N Fy L r Fy s in ( )T f Fy s in ( )T f ke(t) ke(t) )| max ) | (t) arctan( v(t) v(t) (8) Trong đó, số hạng tích phân cho : eint (i 1) eint (i 1) (v(i 1) v c (i 1)) (9) Trong đó, vc tốc độ theo lệnh nằm tốc độ cho phép xe vào bãi đỗ, tác giả để vận tốc giới hạn (m/s) Các giá trị kp ki xác định cân loại bỏ nhiễu độ vọt lố KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ Trong trình mơ tác giả đánh giá hiệu điều khiển với vị trí đỗ xe khác Kết sau ví dụ cụ thể với đường nét đứt đường tham chiếu đường nét liền đường xe với điều khiển Trường hợp mơ này, nhóm tác giả cho xe vào điểm đỗ vng góc Hình 5a đường tham chiếu tối ưu tác giả sử dụng bảng thuật toán ngẫu nhiên RRT với ràng buộc động lực học xe tránh va chạm Hình 5b thể tơ vào điểm đỗ dựa đường tham chiếu cách sử dụng thuật toán dựa phương pháp Stanley Để thể rõ tác giả sử dụng hình để Vol 57 - No (Apr 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 85 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 miêu tả độ hiệu thuật tốn, ta thấy xe tự hành ln bám sát đường tham chiếu Hình nhóm tác giả so sánh vấn tốc tham chiếu vận tốc thực ô tô, ta thấy vận tốc ô tô bám sát vận tốc tham chiếu ô tô thực góc đánh lái lớn sai lệch vận tốc khơng đáng kể Hình Vận tốc thực tế tô tham chiếu a) Để thấy rõ hiệu thuật toán điều khiển đề xuất, tác giả thống kê giá trị sai lệch bình phương trung bình RMS xe tự hành đường tham chiếu Bảng cho thấy rõ sai lệch giá trị bình phương trung bình RMS nhỏ mức 3% đường quỹ đạo dựa đường tham chiếu mức 0,3% Kết mô trường hợp cho thấy rõ độ hiệu thuật toán dựa phương pháp Stanley Bảng So sánh giá trị RMS đường tham chiếu đường điều khiển Đường (m) Vận tốc ô tô (m/s) Đường tham chiếu 53,8970 1,6628 Đường thực tế 53,7663 1,7120 Độ giảm 0,242% -2,95% KẾT LUẬN b) Hình Đường tham chiếu (a), mơ vào vị trí (b) dựa thuật toán ngẫu nhiên RRT Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả tập trung vào việc xây dựng mơ hình tơ áp dụng thuật tốn ngẫu nhiên RRT để tạo đường tham chiếu Sau sử dụng thuật tốn dựa phương pháp Stanley để điều khiển xe theo đường tham chiếu Kết mô cho thấy ô tô tự hành trang bị điều khiển dựa phương pháp Stanley đảm bảo độ định xe góc đánh lái nằm ngưỡng cho phép, vận tốc xe bám sát vận tốc tham chiếu đặc biệt quỹ đạo xe tự hành bám sát quỹ đạo đường tham chiếu Để thể rõ hiệu phương pháp tác giả xác định sai lệch bình phương trung bình RMS nhỏ mức 3% Đặc biệt quỹ đạo đường xe tự hành đường tham chiếu nhỏ mức 0,3% Hướng nghiên cứu kể đến xây dựng điều khiển cho xe tự hành dựa phương pháp điều khiển dự báo MPC (Model Predictive Control) để xe tự hành vào vị trí đỗ sau xem xét độ hiệu so sánh với điều khiển dựa phương pháp Stanley Hình So sánh đường thực tế ô tô đường tham chiếu 86 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (4/2021) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Aneesh N Chand, Michihiro Kawanishi, Tatsuo Narikiyo, 2014 Fast Parallel Parking for Autonomous Vehicles using Gompertz Curves The 11th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, Kuala Lumpur, Malaysia [2] Diya Thomas, Binsu C Kovoorb, 2017 A Genetic Algorithm Approach to Autonomous Smart Vehicle Parking system 6th International Conference on Smart Computing and Communications, Kurukshetra, India [3] Tsutomu Tashiro, 2013 Vehicle Steering Control with MPC for Target Trajectory Tracking of Autonomous Reverse Parking IEEE International Conference on Control Applications, India [4] Michel Ferreira, Lúis Damas, Hugo Conceicao, Pedro M d’Orey, Ricardo Fernandes, Peter Steenkiste, 2014 Self-Automated Parking Lots for Autonomous Vehicles based on Vehicular Ad Hoc Networking IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Dearborn, Michigan, USA [5] Karaman Sertac, Emilio Frazzoli, 2014 Optimal Kinodynamic Motion Planning Using Incremental Sampling-Based Methods 49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC) [6] Hoffmann Gabriel M., Claire J Tomlin, Michael Montemerlo, Sebastian Thrun, 2007 Autonomous Automobile Trajectory Tracking for Off-Road Driving: Controller Design, Experimental Validation and Racing American Control Conference, pp 2296-2301 [7] Reeds J A., L A Shepp, 1990 Optimal paths for a car that goes both forwards and backwards Pacific Journal of Mathematics Volume 145(2), pp 367393 [8] Dubins Le, 1957 On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature, and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents American Journal of Mathematics, Volume 79(3), pp 497-516 [9] Nguyen Cong Tuan, 2012 Dieu khien luc phanh nham on dinh quy dao chuyen dong Master thesis, University of Transport and Communications AUTHORS INFORMATION Bui Duc Tien1, Vu Van Tan2, Tran Van Da2 Faculty of Mechanical Engineering, ThuyLoi University Faculty of Mechanical Engineering, University of Transport and Communications Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Vol 57 - No (Apr 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 87 ... cho thấy ô tô tự hành trang bị điều khiển dựa phương pháp Stanley đảm bảo độ định xe góc đánh lái ln nằm ngưỡng cho phép, vận tốc xe bám sát vận tốc tham chiếu đặc biệt quỹ đạo xe tự hành bám sát... điều khiển cho xe tự hành dựa phương pháp điều khiển dự báo MPC (Model Predictive Control) để xe tự hành vào vị trí đỗ sau xem xét độ hiệu so sánh với điều khiển dựa phương pháp Stanley Hình So... (4/2021) Hình Mơ thuật tốn ngẫu nhiên RRT ĐIỀU KHIỂN THEO ĐƯỜNG ĐI THAM CHIẾU DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP STANLEY 3.1 Giới thiệu phương pháp Stanley Phương pháp Stanley phương pháp sử dụng góc đánh lái để điều