Apollo学习——油门标定方法

在Apollo自动驾驶系统中，油门标定是纵向控制的关键环节，旨在建立油门踏板开度、车速与加速度之间的映射关系，从而为控制算法提供精准的输入参数。

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基础：
横向控制的原理：方向盘----->前轮转角----->车的航向角
纵向控制的原理：油门、刹车—>车速
那么踩油门控制的是什么，怎么控制车速？
当踩油门时，发动机的功率会提高，但发动机的功率的提高与车速有什么关系？
$$P=F\ast V=F\ast r\ast V/r=M\ast w$$
其中：P表示功率，M表示扭矩，W表示角速度。
知识点补充：旋转物体的扭矩计算公式为T=9550P/n，P是功率，单位是KW。n是转速，单位是r/min。扭矩单位为Nm。一般的扭矩就是力*力臂。
扭矩·：扭矩就是圆周运动时的力矩，可以简单理解为作用力迫使物体产生旋转的一种特殊力矩。对应发动机曲轴就是燃料燃烧做功产生的压力驱使曲轴产生旋转，最终将旋转的力矩传递出去。
物理中：力矩=力X力臂（直线）
而在旋转状态下：扭矩(特殊的力矩)=力X旋转半径r，因此要想知道发动机的扭矩那曲轴旋转半径r必须是已知的。
油门控制可以表示为：油门----->功率----->转速/扭矩----->车速/车加速度----->车速度
车辆的纵向控制之标定

一、标定目的与基本原理

1. 目标
   构建车辆纵向动力学模型，生成标定表（Calibration Table），描述不同车速（v）和加速度（a）下的最优油门开度（Throttle）。
2. 核心公式
   $$Throttle=f(v,a)$$
   通过实验数据拟合该函数关系，形成三维控制曲面，用于实时控制时反向查询所需油门量。

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二、标定条件与数据划分

Apollo将标定数据按以下条件分段处理，以覆盖全工况范围：

• 速度条件
  • 低速（0～10 m/s）、中速（10～20 m/s）、高速（≥20 m/s）
• 油门条件
  • 小油门（死区～25%）、中油门（25%～30%）、大油门（≥30%）
• 刹车条件（联动标定时考虑）
  • 小刹车（死区～20%）、中刹车（20%～25%）、急刹车（≥25%）

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三、标定方法步骤

1. 数据采集

• 工具与平台

  • 使用Carsim搭建车辆动力学模型，通过Matlab/Simulink或Apollo内置脚本（如data_collector.py）进行仿真。
  • 实车标定时需启动Apollo的canbus、localization等模块，确保GPS信号良好（sol_type=NARROW_INT）。

• 操作流程

  # 示例：Apollo脚本采集数据
  python data_collector.py 12 1 -15  # 输入油门12%、目标速度1m/s、刹车-15%
  # 文件位置：modules/tools/vehicle_calibration/data_collector.py
  # 可视化采集结果	
  python plot_data.py t10b15r_recorded.csv
  # 处理指定数据文件
  python process_data.py /path/to/raw_data.csv 
  # 输出文件：
  # - /path/to/raw_data.csv.result (单次结果)
  # - result.csv (累积结果)
  

  多次执行以覆盖不同油门-速度组合，生成.csv格式的原始数据文件。

参数说明：
正数表示油门指令，负数表示刹车指令
目标速度决定标定表的覆盖范围

倒车标定中需要修改data_collector.py

def run(self, cmd):
   ...
   print('Send Default Command.')
   self.controlcmd.pad_msg.action = 1
   self.controlcmd.throttle = 0
   self.controlcmd.brake = 0
   self.controlcmd.steering_rate = 100
   self.controlcmd.steering_target = 0
   self.controlcmd.gear_location = chassis_pb2.Chassis.GEAR_DRIVE # 倒车标定需要更换倒车档：GEAR_REVERSE
   ...

2. 数据处理与拟合

• 数据清洗
  剔除异常值（如车速为0时的无效减速度），填充低车速区间的数据连续性。

• 插值算法
  采用scatteredInterpolant（Matlab）或griddata（Python）进行三维散点插值，生成平滑的油门控制曲面。

  F = scatteredInterpolant(v', a', thr');  % 三维插值拟合
  vu = 0:0.1:50;  au = 0:0.1:5;
  table = zeros(length(vu), length(au));
  for i = 1:length(vu)
      for j = 1:length(au)
          table(i,j) = F(vu(i), au(j));  % 生成标定表
      end
  end
  

3. 生成标定表

• 格式转换
  将拟合结果转换为Apollo控制模块所需的Protobuf格式（.pb.txt），存储于modules/calibration/data目录。

  calibration {
    speed: 4.4
    acceleration: 3.19
    command: 80.0  # 油门指令
  }
  

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• 标定表生成流程

步骤	工具	输出文件
数据采集	data_collector.py	*_recorded.csv
数据处理	process_data.py	calibration_table.pb.txt
验证测试	control_main.py	实车/仿真验证

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4. 验证与优化

• 仿真测试
  在Simulink中搭建闭环控制系统，验证标定表在速度跟踪、加速度控制等场景下的性能。
• 实车调试
  通过rostopic监控底盘反馈，调整标定表中的死区（throttle_deadzone）和灵敏度参数。

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四、高级标定方法

1. 基于深度学习的标定

• 优势
  解决传统方法对实验条件（如路面平整度、载重变化）敏感的问题，支持在线动态更新标定表。
• 实现
  将车速（v）、加速度（a）、车辆质量（m）作为输入特征，通过神经网络训练离线模型，并实时更新权重。

2. 云标定与动态更新

• 流程
  1. 在Dreamview中采集标定数据并上传至BOS云盘。
  2. 提交标定任务，云端通过机器学习生成高精度标定表。
  3. 下载标定结果并可视化评估性能。
• 应用场景
  适用于车队级标定，减少单车调试成本。

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五、标定表的应用

• 控制模块调用
  Apollo的Control模块根据规划轨迹的加速度需求，从标定表中反向查询油门/刹车指令，通过PID或MPC控制器输出控制信号。
• 实时性保障
  标定表以查表法（Lookup Table）实现，确保10ms级控制周期内完成指令计算。

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六、与传统方法的对比

维度	传统标定方法	深度学习/云标定
实验条件	需严格直线行驶、固定载重	支持复杂路况、动态载重
数据量	依赖大量人工采集	少量数据即可启动训练
实时性	静态表，无法在线更新	支持动态参数调整
适用场景	单一车型、固定配置	多车型、跨平台适配
维护成本	高（需重复标定）	低（自动化更新）

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参考资料

1. Apollo油门标定原理与仿真实现
2. 实车标定操作指南
3. 云标定系统设计
4. 深度学习标定方法
5. 控制模块实现