基于MPC与预瞄理论的自动驾驶车辆轨迹跟随控制研究

来源 :浙江科技学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhang760327
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随着我国车辆保有量的逐渐增长,道路工况日益复杂,交通事故与环境污染等一系列问题的产生,车辆智能化、电动化、低碳化已成为了重要的发展趋势,对于车辆自动驾驶技术与主动安全技术的研究迫在眉睫。本文针对自动驾驶车辆的轨迹跟随控制问题展开分析研究,依托浙江省自然科学基金(基金号为LY21E050001),以自动驾驶车辆为研究对象,考虑轨迹跟随时的跟踪精度与行驶稳定性,研究分析了基于驾驶员预瞄理论的轨迹跟随控制与基于模型预测(MPC)的轨迹跟随控制方法,具体研究内容可总结为如下几个部分:(1)根据轨迹跟随时车辆行驶工况得出相应合理假设,建立了车辆单轨模型与仅考虑轮胎侧向动力学的魔术轮胎模型;采用基于Frenet坐标系来研究与分析自动驾驶车辆轨迹跟随运动学分析;使用Car Sim模拟实车与行驶工况,通过建立Car Sim/Simulink联合仿真模型对所设计的轨迹跟随控制器进行验证与分析。(2)针对自动驾驶车辆轨迹跟随控制问题,基于驾驶员模型设计了单点预瞄轨迹跟随控制器,通过对单点预瞄轨迹跟随控制进行分析与改进,建立了基于滑模-模糊控制的两点预瞄轨迹跟随控制器。相较于单点预瞄而言,两点预瞄的跟踪精度得到了较大的提升,但并不能保证车辆的行驶稳定性。(3)针对自动驾驶车辆在高速或低附着等极限工况下无法准确稳定的进行轨迹跟随问题,首先基于MPC理论设计了轨迹跟随控制器,对其进行分析与改进,最终提出了考虑车轮侧偏角约束的MPC轨迹跟随控制器,仿真结果表明,所提出的控制策略对于不同车速与路面附着系数具有较好的性稳定性,且在轨迹跟随时具有较高的跟踪精度。
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近年来,自动驾驶技术飞速发展,而感知技术作为自动驾驶技术的关键技术之一,感知系统能否快速且精准地识别目标物体是自动驾驶车辆能否完成决策和控制的决定性条件。本文结合无人驾驶方程式赛车的具体应用场景,针对图像数据中光线不足、目标较小与目标遮挡等复杂因素导致目标检测困难的问题,本文提出了基于YOLO v4模型的相机目标检测算法;针对单一传感器存在缺陷的问题,本文提出了基于AVOD模型的相机和激光雷达融合
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