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基于模型预测控制的自动泊车系统设计与研究

陈龙  
【摘要】:随着汽车保有量的持续增加,城市中泊车位数量愈发紧张,由于泊车失误造成的交通事故的问题十分严峻。自动泊车系统作为高级辅助驾驶系统的重要组成部分,能够在无需人工干预的情况下,快速、安全地控制车辆驶入泊车位,有效地减轻驾驶员负担,降低泊车时事故发生的概率。根据当前自动泊车系统的研究现状,本文对曲率连续的路径进行规划设计,并将模型预测控制方法应用到泊车路径跟踪控制器上进行研究。首先,采取将超声波传感器和轮速脉冲传感器结合的方式实现车位的检测和泊车初始位置获取。为了提高测量数据稳定性和精度,防止单个雷达失效的情况,提出使用同侧的两个超声波雷达同时对车位进行探测,并结合基于相似度的数据融合方法得到更准确的车位信息。然后,对车辆低速运动过程进行研究,建立了基于后轴中心为参考点的运动学模型,明确了该参考点在车速和方向盘转角输入下的运动规律,并将规律推广到车身各顶点。分析了单步平行泊车的车辆运动学条件和碰撞约束条件,并将其作为非线性约束,基于B样条曲线理论设计路径优化函数。在此基础上,选取多个泊车起点进行MATLAB路径规划仿真,验证了路径规划方法的合理性。为了跟踪规划出的目标路径,先采用基于EKF的航迹推算方法滤除传感器中的噪声信号,得到精确的车辆局部定位信息。利用车辆实时位姿与目标路径的偏差,设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制器,选取了合适的目标函数,将跟踪控制问题转换为凸优化的二次型最优求解问题,并对控制器参数选择问题进行研究。同时,介绍了广泛用于路径跟踪的一种纯追踪控制方法,用作控制器控制效果的对比验证。通过MATLAB/Simulink与Carsim的联合仿真,对比模型预测控制和纯追踪控制两种控制算法下的路径跟踪的位置误差和航向误差进行控制效果验证。最后,在实车上验证了基于双超声波雷达数据融合的车位检测算法的有效性。并进行了泊车系统控制策略的功能验证,通过CAN总线获取的实时数据进行误差分析,证明了规划路径的合理性和路径跟踪控制器的有效性。


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