基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法

针对复杂工况横向控制精度低、稳定性差的问题,提出了一种基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法,创新采用可拓优度评价控制方法,设计了两层结构的横向轨迹跟踪控制系统。上层控制器包括基于预瞄偏差的PID反馈控制和基于道路曲率的PID前馈-反馈控制;下层控制器利用可拓优度评价方法来评价上层两控制器的优劣,根据实时的车辆-道路系统状态,选择优度高的控制器输出值,从而实现智能汽车横向轨迹跟踪控制功能,不论是小偏差、小曲率工况,还是大偏差、大曲率工况,都能达到良好的控制效果,提升了智能汽车横向控制系统的工况适应性和可靠性。仿真结果表明,与单一PID反馈控制相比,采用优度评价控制时,横向位置偏差和航向偏差分别减小了16.67%和12%。     

智能汽车路径跟踪精度及操纵稳定性耦合机理分析

针对现有智能汽车路径跟踪算法研究中存在的智能汽车路径跟踪精度与操纵稳定性相互耦合和相互制约问题,在车辆二自由度模型基础上,设计了基于传统预瞄误差模型的PID控制方法,研究了智能汽车在蛇形道路工况、定曲率变车速工况和定车速变曲率工况下,车速及道路曲率对智能汽车路径跟踪精度和操纵稳定性的影响。仿真结果表明,随着车速和道路曲率的增加,智能汽车路径跟踪精度以及操纵稳定性降低;智能汽车的路径跟踪精度提高,操纵稳定性变差。     

基于强化学习的智能车辆路径跟踪变参数MPC多目标控制

为了解决智能车辆在工况变化时跟踪精度下降和稳定性变差的问题,提出基于强化学习的变参数模型预测控制(MPC)算法多目标控制策略,实现智能车辆路径跟踪控制系统的参数自适应整定。基于车辆动力学模型设计其线性时变MPC控制器,获得最优前轮转向角和附加横摆力矩。基于Actor-Critic强化学习架构,设计进行控制参数整定的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体和双延迟深度确定性策略梯度(TD3)智能体,构造以跟踪精度和稳定性为目标的收益函数,并搭建对接工况和变曲率工况2种典型仿真场景进行算法性能验证,当车辆处于对接工况时,根据路面附着系数的变化及时调整控制器的预测时域和权重矩阵;当车辆处于变曲率工况下时,针对道路曲率变化及时调整控制器的预测时域和权重矩阵。通过MATLAB/SimuLink、CarSim和Python联合仿真分析,将强化学习方法参数整定MPC与固定参数MPC和模糊控制方法参数整定MPC进行对比,结果表明：强化学习方法更能够在保证车辆安全性的前提下,尽可能提高智能车辆在不同路面条件下的路径跟踪精度。在对接工况下,强化学习方法参数整定MPC相较于固定参数MPC和模糊控制方法参数整定M...     

基于动力学模型预测控制的铰接车辆多点预瞄路径跟踪方法

现有的铰接车辆路径跟踪控制方法在模型线性化和预瞄误差过程均产生较大误差,导致跟踪精度降低。针对铰接车辆路径跟踪控制,构建了铰接车辆动力学模型,采用基于状态轨迹的线性化方法补偿动力学误差,提出了考虑路径多点预瞄误差的控制目标,设计了基于动力学模型的模型预测控制器,用以优化铰接点处转向力矩。为验证该方法的有效性,采用Matlab/Simulink和Adams软件构建了联合仿真平台,对控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,本文中设计的控制器可有效提升铰接车辆路径跟踪精度。     

基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究

针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。     

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。     

基于李雅普诺夫稳定性理论的路径跟踪控制器设计

为了提高智能车在路径跟踪过程中的系统稳定性,基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论设计了模型参考自适应路径跟踪控制器,并引入系统反馈补偿矩阵,化为线性二次最优控制(LQR)问题进行求解。通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台将控制器与传统模型预测控制器进行对比,设定速度与路面附着系数均不同的仿真工况,对比两种控制器的跟踪效果,仿真结果表明,该控制器具有良好的路径跟踪能力,并具有一定的鲁棒性。     

自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究

针对自动泊车系统中的路径规划与路径跟踪问题,首先基于逆向行驶的方法,根据避障条件确定了可安全驶入停车位的泊车起始点范围,然后利用五次多项式对路径进行平滑处理,根据约束条件建立约束方程组并求解出五次多项式各项系数,得到曲率连续且符合避障约束的泊车轨迹,再结合非时间参考系和基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,设计了路径跟踪控制器,最后利用MATLAB/Simulink进行仿真验证,结果表明,提出的方法在车速恒定与波动的情况下均取得了较好的路径跟踪效果。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究

针对道路曲率变化范围较大时,智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题,提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统,该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中,通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论,选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合,求解关联函数,并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中,在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器,在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器,非域中车辆-道路系统处于完全失控状态,采取紧急制动。2种仿真工况结果表明:相比于单一PID反馈控制,提出的车道保持控制系统,有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值,提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究（双语出版）

针对道路曲率变化范围较大时，智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题，提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统，该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中，通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论，选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合，求解关联函数，并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中，在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器，在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器，非域中车辆-道路系统处于完全失控状态，采取紧急制动。2种仿真工况结果表明：相比于单一PID反馈控制，提出的车道保持控制系统，有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值，提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计

为提高智能车辆路径跟踪的鲁棒性,基于模型预测控制原理提出了一种路径跟踪控制方法。该方法对车辆的3自由度非线性动力学模型进行线性化,得到线性时变模型和预测方程,并将包括控制量、控制增量等约束纳入二次规划的求解过程,同时考虑质心侧偏角、路面附着系数等影响操稳特性的约束条件。在Car Sim和MATLAB/Simulink平台上以不同车速进行了双移线工况下的联合仿真,结果显示,该控制器可较好地实现路径跟踪,并保持较好的稳定性。     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

分布式驱动无人车路径跟踪与稳定性协调控制

针对无人车路径跟踪过程中跟踪效果与车辆稳定性这一多目标控制问题,基于分层控制理论提出了一种分布式驱动无人车辆路径跟踪与稳定性协调控制策略。建立了车辆动力学模型和路径跟踪模型,利用滑模控制方法设计了上层控制器,旨在减小路径跟踪过程中的航向偏差和横向偏差的同时确保车辆自身的稳定性。在下层控制器中,设计了一种四轮轮胎力优化分配方法,根据上层控制器需求,结合车辆横摆与侧倾稳定性情况,实现四轮轮胎力的定向控制分配。基于CarSim和Simulink搭建了联合仿真模型并进行仿真实验,结果表明,提出的协调控制策略能够有效地控制车辆路径跟踪中的航向偏差和横向偏差,同时确保车辆的侧倾与横向稳定性。     

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。     

基于纵横向协同控制的路径跟踪策略研究

为了提高智能车的路径跟踪精度和行驶稳定性,针对智能车路径跟踪控制提出了一种考虑车辆纵横向协同的跟踪策略。从车辆整体系统出发,对纵向运动和横向运动进行解耦,采用分层控制的结构,上层控制器利用基于径向基函数（RBF）神经网络的自适应滑模变结构控制对车辆运动学耦合进行解耦,并用RBF神经网络对模型不确定性造成的系统扰动实时追踪;下层控制器以轮胎利用附着系数作为优化目标,将轮胎力约束在附着椭圆内。基于纵横向协同控制对纵横向轮胎力进行优化分配,从而提高极限工况下车辆路径跟踪的精确度和稳定性。     

四轮独立转向-独立驱动电动车主动避障路径规划与跟踪控制

四轮独立转向-独立驱动电动车(4WIS-4WID EV)具有低速机动性强、高速稳定性好的特点,是一种理想的智能车构型。本文中针对4WIS-4WID EV进行了主动避障系统的设计,主要包括避障路径规划和跟踪控制。首先基于车辆运动学模型,提出了采用七次多项式的避障路径规划算法;然后基于简化2自由度车辆动力学模型,设计了模型预测路径跟踪控制器;为提高车辆主动避障过程中的操纵稳定性,路径跟踪控制算法采用四轮转向与直接横摆力矩控制技术。通过不同附着系数路面工况与侧风扰动工况仿真,验证了所设计的主动避障系统具有良好的避障能力和鲁棒性。     

基于PSO-BP优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制研究

针对模型预测控制（MPC）路径跟踪控制器在不同路面附着系数及车速下跟踪误差大的问题，提出了基于粒子群寻优（PSO）-反向传播（BP）神经网络优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略。首先，设计了MPC路径跟踪控制器；其次，利用PSO-BP对MPC进行优化，以控制器精度和车辆稳定性作为评价函数，获得PSO离线最优时域参数；最后，选择4种工况进行双移线跟踪对比仿真验证。结果表明：所提出的控制策略在保证行驶稳定性的条件下，低路面附着系数低速、高路面附着系数低速、高路面附着系数高速及中路面附着系数中速工况下双移线跟踪横向控制精度分别提高了50%、55%、9%和20%。     

基于反步法的差动转向无人车辆轨迹跟踪

为满足车辆高速大侧向加速度工况下的跟踪要求,本文中对差动转向无人车辆的系统动力学特性和相关稳定性问题进行研究,分析了车辆航向角跟踪误差和路径跟踪的动力学稳定性。基于反步法和饱和控制设计的动力学控制器在稳定车辆内动态的同时跟踪给定的航向角信号。仿真结果证明了所提出控制方案的可靠性,在航向角1阶导数为零或常数的条件下,系统具有良好的跟踪性能。同时,控制器之间的互联稳定性使系统对于一般工况下的目标轨迹都具有良好的跟踪性能。     

重型柴油机全工况两阀联合控制EGR系统的设计

为对某重型柴油机EGR系统进行排放优化和流量精确控制,基于排放优化原则,采用了一种节气阀配合EGR阀控制EGR流量的全工况两阀联合控制系统。先后在半实物实时仿真平台和台架上进行了控制器跟踪效果和排放改进效果的验证。结果表明:所设计的控制器能在各种工况下精确控制空燃比;在测试工况条件下,排放水平较稳态EGR优化MAP控制方法有了较大改进。