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。     

智能汽车轨迹跟踪控制算法研究综述

轨迹跟踪和控制技术一直是智能汽车研究的热点。通过3个基本的建模方法,即几何动力学、运动学、动力学,将智能车辆轨迹跟踪控制算法进行分类,详细阐述了各种算法的原理、研究现状和优缺点,在此基础上继续讨论了轨迹跟踪算法的改进优化方向以及改进方向研究现状。结果表明,单一的控制方法不能满足智能汽车实际场景的操作需求,未来智能汽车的发展趋向于多种智能控制算法整合解决单一控制算法缺点。     

基于多点预瞄最优控制的智能车辆路径跟踪

为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度,采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型,以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数,结合LQR最优控制原理,提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。针对实车应用,通过离线计算最优增益的方法,提高算法实时性。在仿真及红旗H7实车环境下进行试验,结果显示,该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。     

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NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制

本文中针对大曲率转弯工况下,智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(NMPC)的纵横向综合轨迹跟踪控制方法,通过NMPC和障碍函数法(BM)的有效结合,提高了跟踪精度,改善了行驶稳定性.首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型,采用...     

复杂路况下无人驾驶路径跟踪模型预测控制研究

为了提高无人驾驶车辆在直角转弯、连续弯道和弧形弯的复杂路况下路径跟踪精度、行驶稳定性与安全性,提出了一种改进的模型预测控制算法。该改进算法是根据行驶路径弯曲度确定车辆在平坦路面上不发生滑移的最大纵向速度,即车辆纵向速度不是假定恒定值。基于模型预测控制,建立车辆运动学模型,设置以速度和前轮转角为约束条件,设计以位置偏差和控制增量为目标函数,获得最优前轮转角和行驶速度。最后,借助某新能源汽车有限公司提供的无人驾驶车辆平台与测试场地,试验对比分析了在复杂路况下改进的模型预测控制算法与纵向速度恒定的模型预测控制算法时车辆路径跟踪效果,试验验证了改进模型预测控制算法的有效性与优越性,保证了车辆的路径跟踪精度、行驶平稳性与安全性。     

智能车轨迹跟踪控制方法研究

随着信息化的发展,智能驾驶技术应用前景广阔。轨迹跟踪控制作为智能驾驶技术中的一环,受到越来越多的关注。文章介绍了智能汽车的运动学以及动力学模型,详细阐述了目前常用的几种跟踪控制方法的理论推导,分析了其各自的适用场景及优缺点。从而可知,无论哪一种控制方法都有其弊端,建模方法以及行驶速度的不同,都会影响控制效果。因此,需要结合实际情况进行改进,使智能汽车的控制更有适用性。     

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。     

基于线控转向的智能驾驶车辆路径跟踪研究

针对搭载线控转向系统的智能驾驶车辆路径跟踪问题,基于汽车动力学仿真软件分析车辆转向特性,推导出横摆角速度对转向盘转角的稳态增益曲线,并获得了仿真稳态增益与理论稳态增益之间的修正系数,以此搭建单点预瞄模型和变角传动比线控转向系统模型.通过预瞄式横向运动控制与线控转向变角传动比控制相结合的方式,完成智能驾驶车辆路径跟踪控制...     

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。     

基于三自由度的智能汽车模糊滑模横向运动控制研究

针对智能汽车运动过程中存在的车身姿态变化问题以及运动控制精度问题，设计了一种基于非线性3自由度动力学模型的模糊滑模横向运动控制器。建立了包括侧倾运动的3自由度动力学模型，进行了模型线性化；对基于线性化处理后的动力学模型进行了滑模控制器设计，通过控制前轮转角实现了路径跟踪横向控制，并引入了模糊控制提高控制效果，本控制系统能够在跟踪过程中对车身姿态变化进行观察。仿真结果表明，搭建的基于3自由度动力学模型的模糊滑模控制器能够在考虑侧倾运动的基础上，实现路径跟踪，且构建的模糊滑模控制系统相较于传统滑模控制其横向偏差与方向偏差分别降低了7.28%和1.50%，同时模糊控制也减弱了滑模控制固有的抖振影响。     

无人驾驶汽车路径跟踪控制方法拟人程度研究

无人驾驶汽车路径跟踪控制是无人驾驶汽车运动控制的核心所在,目前常用的路径跟踪模型主要以路径跟踪精度为主要控制目标,在很大程度上忽略了无人驾驶汽车的乘坐舒适性和控制的拟人程度。为了研究无人驾驶汽车路径跟踪控制算法的拟人程度并提高乘坐舒适性,基于转向几何学、汽车运动学和汽车动力学理论建立实车中常用的4种路径跟踪模型,提出以路径跟踪过程中的最大横向加速度a_ymax和方向盘转角平方和δ_w²共同表征路径跟踪模型的拟人程度和横向乘坐舒适性。基于驾驶人实车换道试验数据,建立多项式拟人换道参考路径,搭建CarSim/Simulink联合仿真模型,并对其进行不同车速下的车辆换道试验。研究结果表明：路径跟踪模型的横向循迹偏差均会随着车速的提高而增加,但都能较好实现路径跟踪;带预瞄路径跟踪模型和动力学前馈最优LQR路径跟踪模型拟人程度较好;汽车运动学路径跟踪模型的乘坐舒适性最差,方向盘修正激烈;在100 km·h^-1,a_ymax>0.7 m·s^-2,δ_w²>2.7×10³时,拟人程度最差;不带预瞄路径跟踪模型循迹精度最高,且拟人程度最高,乘坐舒适性最好,120 km·h^-1时,a_ymax ≤ 0.5 m·s^-2。     

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。     

基于改进人工势场法的智能车辆超车路径规划研究

为提高智能车辆的行车安全性,基于人工势场法,通过分析超车驾驶行为规律,建立超车最小纵向安全距离及其约束模型,提出新型障碍物虚拟力场作用域,引入基于前车工况的斥力系数和调节因子,设立虚拟局部目标点,建立了改进的路径规划模型。利用MATLAB和CarSim软件联合建立基于模型预测控制的路径跟踪仿真平台,对改进模型进行了验证。仿真结果表明,改进的路径规划模型安全有效地实现了智能车辆的超车行为。     

基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

本文中针对无人驾驶汽车弯道超车工况,提出一种基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划算法,以及一种基于线性鲁棒控制理论的汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。首先,分别基于螺旋下降函数、斜坡正弦函数和指数函数构建弯道引力势能场、同车道行驶较慢车辆斥力势能场和弯道边界斥力势能场,三者构成汽车弯道超车路径的搜索空间。随后,设计一种可应用于动态环境的增量搜索算法,逐步搜索汽车弯道超车路径搜索空间的最快下降方向,进而规划出汽车弯道超车路径。为执行规划出的汽车弯道超车路径,以线性2自由度汽车动力学模型为基础建立包含参数摄动的汽车弯道超车路径跟踪误差动态模型,并基于线性鲁棒控制法设计汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。最后,仿真验证所提出的汽车弯道超车路径规划算法和路径跟踪最优保性能控制策略的可行性和有效性,结果表明:所提出的路径规划算法和跟踪控制策略可安全、舒适地引导汽车完成弯道超车工况。     

半挂汽车列车高速公路弯道下坡路段运行安全研究

为提升半挂汽车列车在高速公路弯道下坡路段的运行安全,采用TruckSim仿真软件,构建了车辆模型、道路模型和驾驶人动力学仿真模型;基于蒙特卡罗可靠性分析法,分别建立了半挂汽车列车发生侧滑失效、侧翻失效、折叠失效和系统失效的功能函数,并选取设计速度80 km·h~(-1)的高速公路为研究路段,通过进行大量车辆动力学仿真试验,对不同圆曲线半径、纵坡坡度、路面附着系数、车速和车辆总质量对半挂汽车列车的运行安全的影响进行了数值分析。研究结果表明:半挂汽车列车发生侧滑和侧翻的概率随着圆曲线半径的增加而显著降低,在一般最小半径400 m的情况下,半挂汽车列车发生侧滑失效和侧翻失效的概率趋近于0;随着下坡坡度的增加,半挂汽车列车发生侧滑失效和侧翻失效的概率基本呈线性增长趋势;车速对于半挂汽车列车运行安全的影响尤为显著,当车速均值由60 km·h~(-1)增加到90 km·h~(-1)时,发生侧滑失效和侧翻失效的概率分别增加了634倍和336倍;车辆总质量的增加对半挂汽车列车侧翻有显著影响;在路面附着系数较低的条件下,半挂汽车列车的主要事故形态为侧滑和折叠,在路面附着系数较高的情况下,半挂汽车列车的主要事故形态为侧翻。因此,在道路设计中,应避免极限最小半径与陡坡组合,严格限速和限载可确保半挂汽车列车的运行安全性能。     

半挂汽车列车高速公路弯道下坡路段运行安全研究（双语出版）

为提升半挂汽车列车在高速公路弯道下坡路段的运行安全，采用TruckSim仿真软件，构建了车辆模型、道路模型和驾驶人动力学仿真模型；基于蒙特卡罗可靠性分析法，分别建立了半挂汽车列车发生侧滑失效、侧翻失效、折叠失效和系统失效的功能函数，并选取设计速度80 km·h^-1的高速公路为研究路段，通过进行大量车辆动力学仿真试验，对不同圆曲线半径、纵坡坡度、路面附着系数、车速和车辆总质量对半挂汽车列车的运行安全的影响进行了数值分析。研究结果表明：半挂汽车列车发生侧滑和侧翻的概率随着圆曲线半径的增加而显著降低，在一般最小半径400 m的情况下，半挂汽车列车发生侧滑失效和侧翻失效的概率趋近于0；随着下坡坡度的增加，半挂汽车列车发生侧滑失效和侧翻失效的概率基本呈线性增长趋势；车速对于半挂汽车列车运行安全的影响尤为显著，当车速均值由60 km·h^-1增加到90 km·h^-1时，发生侧滑失效和侧翻失效的概率分别增加了634倍和336倍；车辆总质量的增加对半挂汽车列车侧翻有显著影响；在路面附着系数较低的条件下，半挂汽车列车的主要事故形态为侧滑和折叠，在路面附着系数较高的情况下，半挂汽车列车的主要事故形态为侧翻。因此，在道路设计中，应避免极限最小半径与陡坡组合，严格限速和限载可确保半挂汽车列车的运行安全性能。     

基于车辆动力学混合模型的智能汽车轨迹跟踪控制方法

基于机理分析的车辆动力学建模过程通常进行简化及假设,无法准确计算实际车辆在不同道路条件下的动力学变化,进而导致智能汽车轨迹跟踪控制精度低、不稳定等问题。鉴于此,本文中提出了一种基于混合建模技术的非线性建模与控制方法,构建机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型,车辆状态与控制数据经机理模型实现计算处理,级联合并后作为数据驱动模块的输入,长短时记忆网络作为主干网络实现时序数据的非线性关联特征提取和最终的模型输出计算。测试结果表明,该模型可以补充计算机理模型中的部分未建模动态并提高模型计算精度,且具有隐式理解不同路面附着条件的能力。其次,使用Euler积分完成对预测模型的离散化并设计模型预测控制轨迹跟踪算法,设计前馈反馈控制算法在实现车辆的纵向控制的同时提供横向控制中预测模型所需的外部输入,最终实现更符合实际行驶环境且更精准的轨迹跟踪控制效果。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,该方法实现了不同道路附着系数下控制量精确输出,同步提升了智能汽车轨迹跟踪控制精度和稳定性,具有良好的横纵向协调控制效果。     

汽车垂直泊车路径规划与路径跟踪研究

自动泊车系统(APS)是智能汽车研究中一项重要的内容。当前大部分垂直自动泊车算法未考虑汽车初始位置航向角误差的影响,导致实际泊车时效果不理想或发生剐蹭事故。针对这一问题,本文中研究了汽车初始位置航向角存在误差(即初始位置航向角不为零)时的垂直泊车路径规划和路径跟踪方法。首先利用四次样条函数对泊车路径进行规划,改善路径特征,然后为改进目前常用的预瞄误差前馈跟踪算法对变曲率路径跟踪误差较大、且滞后较明显的缺点,设计了预瞄误差前馈与航向角反馈相结合的泊车路径跟踪控制算法。通过Simulink/CarSim联合仿真和实车试验对所提出的泊车算法进行了验证,仿真及实车试验结果均表明,当汽车初始位置航向角不为零时,所提出的算法能够规划出可行泊车路径,而预瞄误差前馈与航向角反馈相结合的路径跟踪控制算法较单一的预瞄误差前馈控制方法跟踪误差更小,最终泊车位姿更理想。     

基于模型预测的智能客车路径跟踪控制研究

为实现智能客车跟随预瞄路径到达目标位置,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法,并进行实车验证,表明此方法具有较小的跟踪误差和较强的系统鲁棒性。