基于前车历史轨迹点的路径规划与跟随控制方法研究

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当今社会,智能车在解决交通拥堵、交通事故等问题时拥有极其重要的战略发展地位。车辆局部路径规划以及轨迹跟随控制作为实现车辆智能化过程中的重要组成部分,是车辆实现智能驾驶的必要环节,因此本文对上述问题进行了深入研究,主要完成了以下工作:(1)研究了一种基于前车历史轨迹点的局部路径规划方法,通过对EyeQ输出信号的解读,设计了 一种与其输出轨迹描述方式一致的轨迹生成方法,通过对前车历史轨迹点的记录与处理,得到能够供下层控制模块使用的轨迹输出,使车辆在行驶过程中因道线缺失导致功能退出的问题得到解决。(2)研究了 一种纵向自适应巡航控制的速度规划方法,使用线性模型预测控制的方法对纵向相对车距和车速进行求解,得到满足相应要求的最优期望加速度,并对所使用的算法进行了仿真分析,其有效性得到了验证。(3)研究了一种基于预瞄横向误差与预估航向角误差的前馈反馈横向控制器,结合车辆动力学与稳态车辆转向运动规律建立了基于预瞄横向误差的前馈控制器,使用了航向角预估方法搭建了基于预估航向角误差的反馈控制器,并使用了模糊控制的方法建立了基于车速与路径曲率的预瞄距离调节器。通过仿真验证,所建立的横向控制器可以很好地完成变曲率弯道行驶,并且对车速变化具有一定的适应性,且跟踪精度较高。(4)考虑到湿滑路面车辆的稳定性问题,建立了基于线性二自由度车辆动力学模型的线性时变模型预测路径跟随控制器,在控制器求解过程中添加相应的控制量约束、车辆物理极限约束以及动力学约束以保证车辆行驶稳定性。经过仿真对比,相较于无约束的前馈反馈控制器,所建立的模型预测路径跟随控制器在在低路面附着系数工况下能够更好的保持车辆稳定性。(5)使用Carsim中自带的虚拟传感器获取前车信息,在simulink中搭建相应的轨迹规划模块、纵向控制模块以及横向控制模块,完成了上述整体方案的仿真,仿真结果表明,依靠上述算法可以使车辆在不依赖道线信息的情况下跟随前车完成变曲率道路行驶,且与前车保持安全车距。
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