自主駕駛車輛軌跡跟蹤控制研究.pdf

1、為解決日益嚴重的交通、環(huán)境、能源問題，保證汽車產業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展，人們對自主駕駛技術的研究如火如荼，眾多科研機構和企業(yè)如雨后春筍，積極促進此項技術的蓬勃發(fā)展。汽車的自主駕駛技術象征著汽車行業(yè)未來發(fā)展方向，是新一輪科技革命背景下的新興產業(yè)，而且融合了多項先進技術，譬如無線通信、智能互聯(lián)、環(huán)境感知、車輛運動控制等等技術，因此研究自主駕駛技術對于積極促進汽車產業(yè)轉型和升級富有重大長遠的戰(zhàn)略意義。本課題主要對其中的一項關鍵技術——軌跡跟蹤的控制

2、技術展開研究。
　　對此，論文首先論述了課題的研究背景、意義以及現(xiàn)階段的發(fā)展概況；詳細分析軌跡跟蹤控制這一模塊的已有研究方法，找出現(xiàn)存的缺陷并提出一些改進措施；由于車輛系統(tǒng)與行駛道路環(huán)境的復雜性，單一的使用非完整約束的運動學模型從根本上無法保證自主車輛行駛的穩(wěn)定性。因此，為使自主駕駛車輛具有更佳的操穩(wěn)性，本文先根據MF公式建立輪胎模型并對模型進行仿真實驗；然后聯(lián)合輪胎模型與基于動力學模型建立的車輛系統(tǒng)作為全文所運用的模型基礎。

3、r>　　在研究控制算法的過程中，首先使用傳統(tǒng)的模糊控制算法跟蹤期望軌跡，利用第二章建立好的系統(tǒng)模型以及專家經驗設計模糊控制器；考慮到單一的模糊控制算法僅按照已有經驗這一局限性，本文提出運用PSO智能優(yōu)化算法優(yōu)化模糊控制器的參數(shù)，由第五章仿真結果知采用此算法后可以確保自主駕駛車輛在正常工況下軌跡跟蹤效果理想，并且簡要說明了計算流程。由于該方法并未考慮車輛與周邊環(huán)境等之間的關系，例如執(zhí)行機構的約束以及車輪和地面的附著關系因素，導致在極限工況

4、時跟蹤效果稍差（最大誤差達到0.5m）。
　　為解決極限工況時跟蹤效果較差難題，論文進一步研究MPC軌跡跟蹤控制算法的有效性。按照第二章的車輛系統(tǒng)建立預測方程，并對控制器進行優(yōu)化求解，設計MPC控制器；鑒于非完整約束存在的缺陷，在建立控制器狀態(tài)約束條件時把輪胎側偏角約束以及地面附著系數(shù)也加入到了控制器的運算中。
　　最后將本文所使用的兩種控制方法進行仿真，結果表明在中低速時兩種算法均能夠較好的跟蹤上期望的軌跡并且誤差較小（0