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。     

匝道合流交通场景下自动驾驶汽车安全性测试评价方法

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。     

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。     

基于模型预测控制的自动驾驶车辆横纵向协调控制

针对自动驾驶车辆系统中的车辆控制问题,采用一种基于模型预测控制的横纵向协调控制方法,实现车辆的轨迹跟踪控制。所设计的控制器将车辆横向控制问题、纵向控制问题综合考虑,使用模型预测控制方法将轨迹跟踪控制问题转化为优化问题,以位置和速度误差为优化目标,同时考虑控制的平滑性,最终求解出最优的控制输入。仿真结果表明:所设计的控制器能达到较好的控制效果。     

低附着下分布式驱动车辆的路径跟踪与横向稳定性控制方法

由于车辆在低附着工况（如积雪、潮湿）下跟踪性与横向稳定性的耦合关系,这使得二者之间的控制难以同时满足跟踪精度及良好的稳定性需求,因此,研究了基于分布式独立驱动电动汽车平台的路径跟踪与横向稳定性联合控制模型。对于路径跟踪问题,采用了横纵向解耦控制;对于横向跟踪控制问题,模型采用基于Frenet坐标系的模型预测控制（model predictive control,MPC）路径跟踪控制方法,并引入了转角补偿策略以提升路径跟踪的准确性;对于纵向车速控制问题,模型利用MPC求解期望加速度,并根据行驶平衡方程和保证路面附着最大利用率的条件下确定电机扭矩输出,实现对纵向车速的控制。对于横向稳定性控制问题,提出了基于稳定性增强系统（stability augmentation system,STA）的横摆力矩控制模型,在获得附加力矩后,以二次规划方法将其合理分配到各个车轮上,从而增强了车辆的横向稳定性。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,在双移线道路工况下进行了仿真验证。结果表明：在积雪路面,改进模型相比传统MPC在保证横向误差接近的条件下,最大的质心侧偏角降低了83.1%;在潮湿...     

基于有限状态机的代客泊车决策规划系统研究

针对当前代客泊车研究中对泊车规划起始点的位姿要求较高的问题，提出一种基于分层有限状态机的代客泊车系统决策方法，设计车辆上层功能状态机与下层行为状态机，根据车辆所处环境与定义规则，建立车辆各行为状态之间的逻辑切换关系，完成车辆代客泊车与定点召回功能。为确保车辆在进入泊车状态前处于不确定状态与位姿的情况下，针对垂直车位完成车辆泊入路径的规划，采用多段路径规划，同时对行车与泊车切换区域进行计算，保证车辆在不同位姿情况下，均可以规划出泊车路径。最终通过实车试验，验证了该代客泊车系统方案的可行性与可靠性。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

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。     

具有量化误差反馈的车辆纵向跟随控制

针对自动跟随车辆间信息传输存在无线网络量化误差的情况,研究了车辆跟随系统的纵向控制问题.假定每个跟随车辆能够通过无线网络获得相邻车辆及领头车辆的状态信息,并且信息在对数量化器传输下存在量化误差.基于车辆非线性纵向动力学耦合模型和车辆固定间隔跟随策略,应用向量Lyapunov函数方法得出的指数稳定性判据,将量化误差处理为系统状态的不确定性,给出补偿量化误差的滑模控制律,并设计满足系统群稳定性的控制器参数.仿真结果表明:相较于不考虑量化误差的控制器,本控制器能够显著提高车辆跟随误差的收敛速度,确保了自动车辆纵向跟随系统的稳定性.     

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。      

基于狭窄垂直车位的多段式路径规划与仿真分析

自动泊车系统（APS）目前受到广泛的关注,但大部分研究忽略了车辆初始航向角偏差对整体泊车效果的影响,对此,论文研究了狭窄垂直车位场景下车辆初始航向角不为零的多段式路径规划方法。首先基于车辆最小转弯半径建立了车辆后轴中心运动轨迹方程,通过五次多项式对路径规划进行优化,实现路径曲率更连续、泊车更平顺和舒适。CarSim/Simulink联合仿真验证表明,五次多项式泊车路径优化方法可行,在满足泊车安全的基础上,泊车位所需实际宽度减少10.4%,长度减少15.3%。     

无人驾驶方程式赛车运动控制关键技术综述

FSAC中国大学生无人驾驶电动方程式汽车大赛是中国大学生方程式系列赛事中的一项比赛,该比赛旨在顺应无人驾驶发展趋势以及培养行业相关人才,无人驾驶方程式赛车包括总布置设计,环境感知,线控底盘以及运动控制等多种关键技术。而运动控制是无人驾驶赛车研究领域的核心技术之一,是其他部分实现功能的基础,主要包括横向控制、纵向控制以及横纵向协调控制。论文主要针对无人驾驶电动方程式赛车运动控制,对无人驾驶电动方程式赛车的横向控制、纵向控制以及横纵向协调控制三个方面进行总结与分析,指出以无人驾驶电动方程式赛车为载体,通过对车辆横向控制,纵向控制以及横纵向协调控制的研究,来提高无人驾驶汽车的运动控制的稳定性,加快无人驾驶汽车运动控制的研究速度,争取早日实现无人驾驶。     

智能车路径跟踪控制算法的简述

智能车主要分为路径规划、路径跟踪、自动泊车三大部分。路径规划主要研究车辆的避障问题,路径跟踪主要研究车辆跟随期望路径的有效性,自动泊车主要分析车辆在有限的几何空间内将车辆泊到指定的空间位置。其中路径跟踪是其核心部分,根据研究方法的不同,主要分为"预瞄跟随模型"和"智能控制模型"。文章根据预瞄点的不同,主要分析单点预瞄模型、两点预瞄模型、路程预瞄模型。根据智能控制方法的不同,主要分析模糊逻辑控制驾驶员模型、神经网络控制驾驶员模型、模型预测控制驾驶员模型。     

基于反馈纯跟踪的智能车路径跟随方法

为提高智能车在不同速度和载荷下的路径跟随精度和稳定性，提出一种基于反馈纯跟踪的智能车路径跟随方法。首先，基于车辆运动学模型和纯跟踪模型分析影响控制效果的因素；然后根据车辆速度和路径曲率动态调整前视距离，将横向偏差作为反馈变量对传统纯跟踪控制方法进行补偿；接着通过仿真试验选定控制参数，分析控制参数对路径跟随精度和车辆稳定性的影响；最后通过实车试验，验证该方法在实车环境中的控制性能。结果表明，该方法具有较高的路径跟随精度，在不同速度和载荷下保持良好的适应性和稳定性。     

自动驾驶车辆的平行泊车轨迹规划

根据对自动驾驶车辆的平行泊车场景的分析,提出一种基于采样的自动驾驶车辆平行泊车轨迹规划方法.该方法把自动驾驶车辆平行泊车的轨迹规划解耦成路径规划和速度规划.通过对泊车起始点区域采样,生成一系列曲率连续、满足路径约束的泊车路径曲线,利用多目标评价函数选取最优的泊车路径.然后,在最优泊车路径基础上,通过对时间采样选取时间最...     

基于模糊控制的多圆弧路径自动平行泊车仿真

近年来,智能化的自动泊车技术不断发展。文章针对自动平行泊车轨迹曲率过大、曲率不连续和泊车起始位置、车身姿态要求较为苛刻等问题,提出了一种基于模糊控制理论的多圆弧路径自动平行泊车方法。以汽车转弯半径作为模糊控制器的输出,使得汽车按连续相切圆弧路径倒车入库。在MATLAB中建立仿真模型,仿真结果表明,此方法可以实现连续轨迹曲率和较小泊车起始位姿约束的自动平行泊车。     

无人驾驶车辆解耦混合运动规划方法研究

高速公路无人驾驶车辆运动规划要充分考虑车辆的动力学特性和道路环境构成的复杂约束,优先确保车辆的无碰撞行驶轨迹,同时算法实时性比常速情况下要求更高,要充分考虑计算的复杂性。提出一种可生成横纵向最优解逼近群的解耦增强混合运动规划方法,引入Frent坐标系将运动规划问题进行横纵向解耦,在横向偏移规划中融合数值优化和多项式规划算法,在纵向速度规划中融合围绕速度和围绕避障规划算法,解耦规划完成后使用代价函数和碰撞检测方法对生成的轨迹群进行评估和选择。搭建Apollo-LGsvl无人驾驶联合仿真测试平台,对所提出的运动规划方法进行仿真验证。结果表明,提出的横纵向解耦增强混合运动规划算法在高速公路各工况中所生成的运动轨迹能够有效避免车辆发生碰撞,其横向偏移和纵向速度均能满足二阶平滑,最大横向加速度、最大纵向加速度、最大纵向jerk等满足动力学约束。该方法有效减少了最优解逼近群内的轨迹数量,使轨迹评估阶段计算复杂度降低了46%,证明提出的方法具备一定的应用价值。     

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。     

车讯

一汽-大众新CC优雅上市近日,备受期待的"明星"车型一汽-大众新CC,迈着灵动、优雅的步调正式登陆国内汽车市场。新CC的价格为2528万元-34,28万元。新CC配备的第二代智能白车辅助系统,不仅可以实现横向和纵向的自动泊车,同时还应用了驶离横向泊车位的功能,在解块了泊车难题同时,还结束了狭小车位不易驶出的尴尬。而第二代ACC自适应巡航系统,则运用先进的巡航控制理念和车辆自动控制技术,对车辆的纵向行驶速度进行自动控制,实现保持车辆速度以及保持车距功能,最大程度的保证了行车安全。     

基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究

为对智能车周围环境中车辆的行驶轨迹做出合理、有效的预测,提出了一种基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法。首先,接收感知得到的障碍物信息,结合高精度地图提供的车道线信息,对车辆进行行为识别;然后建立s-l坐标系,将车辆运动分解为沿车道线方向(纵向)的运动和垂直于车道线方向(横向)的运动,依据行为识别结果得到车辆在横、纵向运动的多项式方程;再以高精度地图中的车道线曲率作为约束,筛选出一条最优的预测轨迹。实车实验结果表明,在车道保持、换道和转弯3种基本行为下,车辆在4 s内的轨迹平均预测误差分别为:0.52,0.51和1.03 m,较CTRA模型预测误差分别减小了1.81,4.48和5.49 m,单个车辆轨迹预测平均耗时为0.103 ms,验证了本文中所提方法的有效性、准确性和实时性。