無(wú)模型自適應(yīng)控制在無(wú)人駕駛汽車中的應(yīng)用.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)和汽車技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人駕駛汽車的研究成為熱點(diǎn)，尤其在智能交通和軍事領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。作為無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題，無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤控制問(wèn)題由于其復(fù)雜性和重要性，越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界和工程界的重視。
　　無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤控制問(wèn)題可以分為縱向速度控制問(wèn)題和橫向方向控制問(wèn)題。對(duì)于縱向控制，現(xiàn)有方法對(duì)于切換規(guī)則和制動(dòng)踏板的處理相對(duì)復(fù)雜，不利于工程實(shí)現(xiàn);對(duì)于橫向控制，現(xiàn)有方法大多基于汽車數(shù)學(xué)模型，但是汽車數(shù)學(xué)模型很難精

2、確建立，利用不精確模型進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)會(huì)造成控制性能降低，未建模動(dòng)態(tài)也會(huì)對(duì)無(wú)人駕駛汽車的控制來(lái)帶潛在危險(xiǎn)。
　　無(wú)模型自適應(yīng)控制(Model-free adaptive control，MFAC)作為一種典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制方法，具有自適應(yīng)性強(qiáng)、工程易實(shí)現(xiàn)以及無(wú)需模型進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)等優(yōu)勢(shì)。因此，基于MFAC算法對(duì)于無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤控制問(wèn)題進(jìn)行研究具有很重要的意義。
　　本文主要工作包括:
　　(1)針對(duì)無(wú)人駕駛汽車縱向

3、控制問(wèn)題，根據(jù)實(shí)際速度與期望速度的關(guān)系將汽車當(dāng)前狀態(tài)分為三個(gè)區(qū)域，即油門控制區(qū)域、緩沖區(qū)域和制動(dòng)控制區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域針對(duì)不同執(zhí)行器采用不同控制策略，其中對(duì)于制動(dòng)控制區(qū)域，考慮乘客舒適性以及車載傳感器保護(hù)問(wèn)題，提出了一種根據(jù)速度差來(lái)確定制動(dòng)踏板作用時(shí)間的制動(dòng)閾值控制方案。
　　(2)針對(duì)無(wú)人駕駛汽車橫向控制問(wèn)題，提出了一種基于MFAC的預(yù)瞄偏差角跟蹤控制方案。首先，將無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化成預(yù)瞄偏差角跟蹤問(wèn)題，將預(yù)瞄偏差角

4、跟蹤系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為等價(jià)的偏格式動(dòng)態(tài)線性化數(shù)據(jù)模型，并利用該數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)出無(wú)模型自適應(yīng)控制算法、偽梯度估計(jì)算法和偽梯度重置算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了無(wú)人駕駛汽車的路徑跟蹤。
　　(3)利用汽車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型提供輸入輸出數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)直線路徑跟蹤和圓形路徑的跟蹤仿真分析驗(yàn)證了基于MFAC的預(yù)瞄偏差角跟蹤控制方案的有效性，并與PID控制算法進(jìn)行了對(duì)比仿真分析。更進(jìn)一步地，為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的橫縱向控制器對(duì)于無(wú)人駕駛汽車平臺(tái)的實(shí)用性和優(yōu)越性，編寫(xiě)了調(diào)試計(jì)算機(jī)軟