基于前轮转角约束自适应模型预测控制的路径跟踪研究

针对在车辆行驶中较小的前轮转角无法充分利用路面附着能力,较大的前轮转角使得车辆的行驶稳定性差的问题,文章提出了一种前轮转角约束自适应模型预测方法。首先建立车辆的动力学模型,然后通过计算得到轮胎纵向力,最终得到车辆的前轮转角。将车辆的状态量与前轮转角自适应约束条件输入给模型预测控制器,输出车辆的前轮转角,实现对参考路径的跟踪。在Carsim和MATLAB平台上联合仿真,仿真结果表明前轮转角约束自适应模型预测控制的车辆相比固定转角约束的车辆具有较好的跟踪能力和稳定性。     

基于MPC的无人驾驶汽车轨迹控制研究

为更好地实现对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪修正,基于模型预测算法控制车辆的车速和横摆角。通过建立车辆运动学模型、制定目标函数、确定约束条件,设计出了轨迹跟踪控制器。并通过Matlab/Simulink、CarSim软件搭建模型预测控制算法。结果显示,在预定工况下,车辆参考路径和实际行驶误差较小,并有较好的横向稳定性。结果表明该算法能在一定程度能保证无人驾驶汽车的安全性,为智能车辆控制提供了基础。     

基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究

针对自动驾驶汽车自主行驶问题,提出了一种基于预瞄信息的路径跟踪算法。以GPS轨迹点序列作为目标路径,建立车辆—路径相对运动关系模型,使用实时差分GPS数据确定车辆位置。通过预瞄点序列,计算路径的预瞄偏差角和路径弯曲度。根据路径弯曲度确定行驶速度,实现纵向控制;通过Pure Pursuit算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量,实现横向控制。试验结果表明,提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。     

无人驾驶电动赛车路径跟踪控制研究

针对大学生无人驾驶方程式大赛,采取纯跟踪算法用来跟踪规划好的路径。该算法属于前馈控制,基于几何原理得出前轮转角,用于控制车辆转向,跟踪参考路径。同时分析了全局坐标系和车辆坐标系之间坐标转换的原理。在MATLAB/SIMULINK环境下进行对无人驾驶赛车的路径跟踪仿真。仿真结果表明:该算法能较好地跟踪路径,且能保证一定的赛车行驶稳定性。     

基于非线性模型预测控制的智能车路径跟踪算法

为解决高速工况下低附着系数复杂路面上转向和行驶稳定性等难以控制的问题,建立了6自由度整车动力学模型,在传统模型预测控制理论基础上,设计了前轮主动转向控制器,并通过CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真,在兼顾路径跟踪精度和行驶稳定性的前提下,对控制器参数进行优化,使车辆在中低速下路径跟踪达到最佳状态,在较高车速下加入侧偏角软约束,以保证跟踪精度和行驶稳定性。试验结果表明,提出的控制方法能保证车辆在冰雪路面高速行驶时具备一定的转向精度和行驶稳定性。     

矿用无人运输车辆轨迹跟踪控制算法研究

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

基于功能安全的分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制

分布式驱动电动汽车可以实现四轮转矩分配和差动转向,提升整车的动力学控制性能和经济性,但是四轮转矩独立可控的特点也对功能安全提出挑战。当前轮单侧电机出现执行器故障失效情况时,不仅会产生附加横摆力矩降低车辆安全性,差动转向功能的存在还会使车辆严重偏航。基于此,在设计分布式驱动-线控转向一体化底盘的基础上,基于功能安全提出一种分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制策略。首先建立分布式驱动失效动力学模型,分析前轮失效对车辆状态的影响机理,发现单一的驱动转矩截断控制无法满足车辆状态修正需求;其次设计一套备用的线控转向结构,通过变截距滑模控制算法提高切换状态下线控转向系统的转角跟踪性能,并用台架试验验证跟踪的准确性;然后设计自适应失效诊断观测器实时诊断驱动系统的电机故障,在将对应轮进行驱动转矩截断后,通过模型预测控制算法对车轮转矩重新分配实现纵向和侧向的状态跟踪;最后通过仿真和实车试验验证所提失效补偿控制策略的有效性和可用性。研究结果表明：分布式驱动电动汽车前轮单侧电机失效后,备用的线控转向系统能及时矫正前轮转角,所提出的失效补偿控制策略能够快速恢复车辆的稳定性和路径跟踪能力。     

无人驾驶汽车纵向速度控制研究

针对无人驾驶汽车在上下坡道的过程中,汽车纵向速度对行驶状态影响较大的问题。文章提出了一种针对无人驾驶汽车在路径跟踪过程中的纵向速度控制方法,该方法采用增量PID控制,结合坡道速度增量预估模型,实现无人驾驶汽车在上坡和下坡时,速度可以保持相对稳定的状态。     

自动驾驶汽车路径跟踪控制发展综述

路径算法的研究目的是为了保证自动驾驶汽车能够精确跟踪由决策与规划层给出的参考路径,并确保路径跟踪过程中车辆的行驶稳定性和乘坐安全性。近年来,路径跟踪控制算法的研究成果丰硕,许多学者对现有算法进行优化、创新,诞生了包括系统模型、控制理论、有无前馈信息、行驶工况方面的多种路径跟踪控制算法。通过综述路径跟踪控制算法准确性和行驶稳定性的研究现状,分析2者之间的耦合关系,梳理路径跟踪控制研究历程中各种新旧算法迭代,提出兼顾准确性和行驶稳定性的控制策略,总结自动驾驶汽车路径跟踪控制未来发展趋势。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

基于数据驱动的人机混驾多车协同控制算法

针对多车协同控制系统中，传统控制算法需要准确获取系统中与驾驶员驾驶行为相关的参数以及与车辆系统动力学相关参数等问题，提出基于数据驱动的自适应动态规划控制算法。以有人与无人驾驶车辆混行的多车协同控制系统为研究对象，通过分析系统的横纵向控制模型，推导出系统状态方程，采用递推数值方法在线逼近最优解，并通过对最优反馈控制矩阵进行优化求解，得到最优控制输入。该算法简化了系统的控制输入参数，仅仅利用V2X通信获得的车辆的前轮转角以及车辆期望的纵向加速度作为控制输入，即可实现无人驾驶车辆的优化控制。基于Carsim和Simulink进行联合仿真测试验证，结果表明，该算法控制参数简单、收敛速度快、控制精度高、适应性强，能够控制无人驾驶车辆在多车系统中保持期望的车速并且与前车保持期望的车间距，同时在任意曲率道路上行驶时与车道中心线之间的横向误差趋于0。      

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

自动驾驶车辆纵向速度控制策略及仿真

针对自动驾驶车辆纵向速度的跟踪控制问题,提出了基于模型预测控制和微分先行比例-积分-微分（PID）的双层闭环控制策略：基于模型预测控制原理设计速度上层控制策略,采用层次分析法确定目标函数中的权重系数,计算出适应行驶条件的期望加速度;通过车辆逆纵向动力学模型计算对应的驱动力和制动力,控制车辆速度,采用微分先行 PID 进行反馈调节。结果表明：在该策略下车辆加速或减速行驶时,车辆具有较好的跟踪控制性能。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

基于弧长预瞄的车辆侧向跟踪控制研究

为提高基于预瞄理论的路径跟踪控制算法的计算效率与适应性,本文中在预瞄最优曲率模型的基础上,提出了一种依据车辆实际行驶路程获取预瞄点侧向位移的弧长预瞄方法。并在该方法下,推导了预瞄点侧向位移与车辆前轮转角之间的关系,之后通过侧向跟踪闭环系统方框图,建立了路径跟踪的侧向控制模型。最后,在CarSim/Simulink联合仿真环境下,通过建立若干典型仿真工况,对该模型的有效性和人-车-路闭环系统转向盘稳定性影响因素进行了仿真分析。结果表明,该方法在侧向路径跟踪控制方面具有跟踪精度高、计算速度快和适应性好的特点。并且,当闭环系统同时满足期望路径点方向连续和预瞄距离大于临界前视距两个条件时转向盘趋于稳定。     

主动前轮转向客车的操纵稳定性仿真分析

建立某大型客车的含侧向、横摆及侧倾三自由度动力学模型,通过方向盘角阶跃转向仿真结果和试验数据的比较,验证了仿真分析的准确性。采用横摆角速度跟踪主动前轮转向控制策略,结合比例积分控制方法,在考虑作动器动态特性和前轮转角饱和特性的基础上,对主动前轮转向控制前后的车辆进行直线行驶下的侧向风扰动和湿滑路面急转弯情况下的仿真对比分析。结果表明,主动前轮转向控制后的车辆其操纵稳定性和行车安全性都有较大的提高。     

无人驾驶车通过高速公路闸口区的方法研究

高速公路闸口区域内,由于周围车辆行为的随机性,传统路径规划和智能决策方法不能实现无人驾驶车辆的安全行驶。针对这一问题,提出一种决策树的结构化控制模型,通过控制速度使车辆沿预定路径安全驶过闸口区。首先给出高速闸口区场景参数、闸口区收费窗口到匝道之间路径预定义方法和车辆模型;在此基础上提出决策树的结构化控制模型,控制速度实现车辆安全行驶,并采用纯追踪法使车辆沿预定路径通过闸口区;最后通过计算机仿真创建随机道路环境,验证决策树控制模型的安全性和车辆速度的连续性、加减速度的可执行性。结果表明,无人驾驶车辆在周围车辆遵守交通规则的前提下,通过决策树控制模型控制车身速度可实现安全通过高速公路闸口区,并且车辆速度、加减速度均符合交通规则且在车辆可执行范围内。     

自动驾驶车辆侧向路径跟随控制算法仿真

路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制（MPC）侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。     

考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法

针对现有智能汽车路径跟踪控制过程中较少考虑驾驶人特性的问题,设计了一种考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法。采用k均值算法对实车试验获取的相关数据进行聚类分析,根据操纵特征参数的规律性和差异性将驾驶人特性分为正常型、激进型、保守型3类。根据驾驶人特性分类及聚类结果,将不同驾驶人对车辆侧向、纵向行驶状态的不同偏好特性融入至路径跟踪控制策略的设计中。采用模型预测原理设计了智能驾驶路径跟踪控制器,通过数据聚类结果来设计控制器的代价函数与约束条件。仿真试验结果表明,本文所提出的考虑驾驶人特性的路径跟踪控制策略具有较高的轨迹跟踪精度和速度控制精度,且车辆响应变化能够体现出不同的驾驶人特性,路径跟踪速度误差不超过2%,侧向跟踪误差小于0.13 m。     

基于MPC的半挂牵引车横向运动控制研究

近些年来,随着高级辅助驾驶系统(ADAS)在商用车领域的逐渐兴起,为实现车道保持辅助系统(LKAS)及无人驾驶等,对车辆的横摆运动控制要求也越来越高。文章基于模型预测控制(MPC)算法,设计了一种用于半挂牵引车循迹的车辆前轮转角控制算法。最后通过Trucksim与Matlab联合仿真,实现了不同车速下对双移线路径的良好循迹。