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Apollo学习笔记(11)MPC

程序员文章站 2022-07-12 13:16:31
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关于MPC控制算法,在控制部分,已经有详细的MPC算法的详细解释和说明,这里就不再多说了,可以自行查阅。

这里主要针对Apollo中,现有的部分进行一下相关的说明。

MPC使用的模型

Apollo中使用的是车辆动力学模型,具体内容请参考这里
横纵向的综合动力学模型,其控制的状态量就是在单横向的基础上,加上了 station_error,speed_error两个量。
matrixstate=[lateralerrorlateralerrorrateheadingerrorheadingerrorratestationerrorspeederror] matrix_-state = \begin{bmatrix} lateral_-error \\ lateral_-error_-rate \\ heading_-error \\ heading_-error_-rate \\ station_-error \\ speed_-error \\ \end{bmatrix}
具体这六个状态量,在纵向控制和横向控制的代码里面均有详细的说明,可以自行查阅下。

控制变量有2个:
matrixcontrol=[δfa] matrix_-control=\begin{bmatrix} \delta_f \\ a \\ \end{bmatrix}
其中,δf\delta_f为前轮转角,aa为车辆加速度。
加上之前的,动力学模型,结合Apollo中的相关代码可知:
ddt[lateralerrorlateralerrorrateheadingerrorheadingerrorratestationerrorspeederror]=[01000002Caf+2CarmV2Caf+2Carm2Caff2CarrmV0000010002Caff2CarrIzV2Caff2CarrIz2Caff2+2Carr2IzV00000001000000][lateralerrorlateralerrorrateheadingerrorheadingerrorratestationerrorspeederror]+[002Cafm0002CaffIz00001][δfa]+[0V2Caff2CarrmV02Caff2+2Carr2IzV01]φ˙(1) \frac{d}{dt} \begin{bmatrix} lateral_-error \\ lateral_-error_-rate \\ heading_-error \\ heading_-error_-rate \\ station_-error \\ speed_-error \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 && 1 && 0 && 0 && 0 && 0 \\ 0 && -\frac{2C_{af}+2C_{ar}}{mV} && \frac{2C_{af}+2C_{ar}}{m} && - \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{mV} && 0 && 0 \\ 0 && 0 && 0 && 1 && 0 && 0 \\ 0 && -\frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{I_{z}V} && \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{I_{z}} && -\frac{2C_{af}\ell_{f}^{2}+2C_{ar}\ell_{r}^{2}}{I_{z}V} && 0 && 0 \\ 0 && 0 && 0 && 0 && 0 && 1 \\ 0 && 0 && 0 && 0 && 0 && 0 \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} lateral_-error \\ lateral_-error_-rate \\ heading_-error \\ heading_-error_-rate \\ station_-error \\ speed_-error \\ \end{bmatrix} \\ +\begin{bmatrix} 0 && 0 \\ \frac{2C_{af}}{m} && 0 \\ 0 && 0 \\ \frac{2C_{af}\ell_{f}}{I_{z}} && 0 \\ 0 && 0 \\ 0 && -1 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \delta_f \\ a \\ \end{bmatrix}+ \begin{bmatrix} 0 \\ -V- \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{mV} \\ 0 \\ -\frac{2C_{af}\ell_{f}^{2}+2C_{ar}\ell_{r}^{2}}{I_{z}V} \\ 0 \\ 1 \\ \end{bmatrix}\dot{\varphi} \tag{1}
式中,Cf,CrC_f,C_r分别为前、后轮的侧偏刚度,f,r\ell_f,\ell_r分别为前、后悬长度,mm为车身质量,VV为车身速度,IzI_z为车辆绕z轴的转动惯量,φ˙\dot{\varphi}为车辆yawyaw角度的变化率,也就是横摆角速度。
Apollo中使用的车身坐标系为,车辆右侧为x轴正向,车头前向为y轴正向,z轴垂直向上。
将式(1)化为线性形式
x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+C(2) x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+C \tag{2}
式中,
A=[01000002Caf+2CarmV2Caf+2Carm2Caff2CarrmV0000010002Caff2CarrIzV2Caff2CarrIz2Caff2+2Carr2IzV00000001000000] A=\begin{bmatrix} 0 && 1 && 0 && 0 && 0 && 0 \\ 0 && -\frac{2C_{af}+2C_{ar}}{mV} && \frac{2C_{af}+2C_{ar}}{m} && - \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{mV} && 0 && 0 \\ 0 && 0 && 0 && 1 && 0 && 0 \\ 0 && -\frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{I_{z}V} && \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{I_{z}} && -\frac{2C_{af}\ell_{f}^{2}+2C_{ar}\ell_{r}^{2}}{I_{z}V} && 0 && 0 \\ 0 && 0 && 0 && 0 && 0 && 1 \\ 0 && 0 && 0 && 0 && 0 && 0 \\ \end{bmatrix},
B=[002Cafm0002CaffIz00001] B=\begin{bmatrix} 0 && 0 \\ \frac{2C_{af}}{m} && 0 \\ 0 && 0 \\ \frac{2C_{af}\ell_{f}}{I_{z}} && 0 \\ 0 && 0 \\ 0 && -1 \\ \end{bmatrix},
C=[0V2Caff2CarrmV02Caff2+2Carr2IzV01] C=\begin{bmatrix} 0 \\ -V- \frac{2C_{af}\ell_{f}-2C_{ar}\ell_{r}}{mV} \\ 0 \\ -\frac{2C_{af}\ell_{f}^{2}+2C_{ar}\ell_{r}^{2}}{I_{z}V} \\ 0 \\ 1 \\ \end{bmatrix}

代码中线性化系数(双线性变换离散法):

matrix_ad_ = (matrix_i - ts_ * 0.5 * matrix_a_).inverse() * (matrix_i + ts_ * 0.5 * matrix_a_);
matrix_bd_ = matrix_b_ * ts_;

A~=(ItsA/2)1(I+tsA/2)B~=BtsC~=tsCφ˙(3) \widetilde{A}=(I-t_sA/2)^{-1}(I+t_sA/2) \\ \widetilde{B}=Bt_s \\ \widetilde{C}=t_sC\dot{\varphi} \tag{3}
另一种离散化方法连续系统离散化方法,我没有仔细看,后期再说吧。
模型预测控制模型的部分大体上就这些。

增益系数的插值

由于车辆运行时速不是按照一个固定值,所以在不同的车速情况下,会选择不同的系数,Apollo中主要对四个参数进行了插值补偿:

  1. 侧向误差
  2. 朝向误差
  3. 方向盘前馈
  4. 方向盘控制矩阵权重

见代码

matrix_q_updated_(0, 0) =
        matrix_q_(0, 0) *
        lat_err_interpolation_->Interpolate(VehicleStateProvider::Instance()->linear_velocity());

matrix_q_updated_(2, 2) =
        matrix_q_(2, 2) *
        heading_err_interpolation_->Interpolate(VehicleStateProvider::Instance()->linear_velocity());

steer_angle_feedforwardterm_updated_ =
        steer_angle_feedforwardterm_ *
        feedforwardterm_interpolation_->Interpolate(VehicleStateProvider::Instance()->linear_velocity());

matrix_r_updated_(0, 0) =
        matrix_r_(0, 0) *
        steer_weight_interpolation_->Interpolate(VehicleStateProvider::Instance()->linear_velocity());            

个人也很认同这种思路,但是Apollo中control_conf.pb.txt文件中的增益系数,设置的感觉有点不太好,还是需要自己根据实际工程情况去进行相关标定的。

求解器

目前用的比较多的求解器,

  • qpOASES
  • OSQP
  • ceres
  • Ipopt

之前用过Ipopt,感觉挺好使的,按照给定的接口就可以很快的求解,Apollo中现在使用的是OSQP,代码如下:

MpcOsqp::MpcOsqp(const Eigen::MatrixXd &matrix_a,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_b,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_q,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_r,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_initial_x,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_u_lower,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_u_upper,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_x_lower,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_x_upper,
                 const Eigen::MatrixXd &matrix_x_ref, const int max_iter,
                 const int horizon, const double eps_abs)
    : matrix_a_(matrix_a),
      matrix_b_(matrix_b),
      matrix_q_(matrix_q),
      matrix_r_(matrix_r),
      matrix_initial_x_(matrix_initial_x),
      matrix_u_lower_(matrix_u_lower),
      matrix_u_upper_(matrix_u_upper),
      matrix_x_lower_(matrix_x_lower),
      matrix_x_upper_(matrix_x_upper),
      matrix_x_ref_(matrix_x_ref),
      max_iteration_(max_iter),
      horizon_(horizon),
      eps_abs_(eps_abs) {
  state_dim_ = matrix_b.rows();
  control_dim_ = matrix_b.cols();
  ADEBUG << "state_dim" << state_dim_;
  ADEBUG << "control_dim_" << control_dim_;
  num_param_ = state_dim_ * (horizon_ + 1) + control_dim_ * horizon_;
}

在求解MPC时,Apollo封装好了OSQP的类,这里直接调用就行,具体的用法

apollo::common::math::MpcOsqp mpc_osqp(
        matrix_ad_, matrix_bd_, matrix_q_updated_, matrix_r_updated_,
        matrix_state_, lower_bound, upper_bound, lower_state_bound,
        upper_state_bound, reference_state, mpc_max_iteration_, horizon_,
        mpc_eps_);
	if (!mpc_osqp.Solve(&control_cmd)) 
	{
		AERROR << "MPC OSQP solver failed";
	} 
	else 
	{
		ADEBUG << "MPC OSQP problem solved! ";
		control[0](0, 0) = control_cmd.at(0);
		control[0](1, 0) = control_cmd.at(1);
	}

我们需要做的就是计算好对应的参数,把值付给求解器即可,

  • matrix_ad_ – 离散化后的系数A
  • matrix_bd_ – 离散化后的系数B
  • matrix_q_updated_ – 权重q矩阵
  • matrix_r_updated_ – 权重r矩阵
  • matrix_state_ – 当前时刻的状态矩阵
  • lower_bound – 控制量下限
  • upper_bound – 控制量上限
  • lower_state_bound – 状态量下限
  • upper_state_bound – 状态量上限
  • reference_state – 参考状态量
  • mpc_max_iteration_ – 求解器最大求解迭代次数
  • horizon_ – 预测步长
  • mpc_eps_ – 预测周期

这里对reference_state为零做一下说明,我们选取的模型是误差模型,所以当然希望最终的误差为零。
具体的OSQP网上资料有很多,搜一下就好。

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