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校园智能车轨迹跟随控制研究

李文博  
【摘要】:智能车辆被认为可以极大地解决交通安全、交通拥堵问题,有着广阔的应用前景。本文以智能车特定的使用场景—校园环境为基础,以校园智能车为研究对象,结合模型预测控制理论,建立符合校园交通环境的轨迹跟踪控制算法,以实现校园智能车对轨迹的跟随。同时针对校园交通环境多障碍物的情况,提出了“避障路径规划+路径跟踪”的分层控制系统,使校园智能车能够在跟踪轨迹的同时对轨迹上的障碍物进行规避。首先本文将建立车辆系统模型,针对校园智能车的运行环境多为中低速这一特点,分别建立适用于车辆低速行驶工况的车辆运动学模型和结合PAC2002轮胎模型的三自由度整车动力学模型;同时为了平衡控制算法实时性问题和模型精度问题,结合轮胎受力的仿真分析和小角度假设,对整车动力学模型进行适当的解耦和简化。其次对车辆轨迹跟踪控制问题进行分析,简单介绍模型预测控制理论,并对轨迹跟踪控制器进行结构设计;随后对轨迹跟踪控制器的模型预测控制算法进行推导,并基于状态轨迹的线性化方法对非线性模型预测控制器进行线性化,将非线性系统转换为线性时变系统,以降低求解难度;最后设计基于车辆运动学模型和基于车辆动力学模型的两种基于模型预测控制的轨迹跟随控制器,并运用CarSim和MATALBSimulink仿真平台在不同工况下对两种控制器进行仿真验证。结果表明,基于车辆运动学的控制器,仅适用于低速下良好路面的轨迹跟踪,并不适用于车辆在紧急避障情况下的路径跟随,存在有模型失配问题。基于车辆动力学的模型预测控制器对于不同道路条件和车速具有较好的鲁棒性。考虑到控制器参数和预测模型的精度会对控制器性能有一定的影响,本文从控制参数和预测模型精度两个方面对轨迹跟踪控制器的影响进行研究,提出了改进方案,并基于包含侧倾自由度的四自由整车模型设计轨迹跟踪控制器,仿真结果表明,考虑侧倾自由度的模型预测控制器控制效果更好。将改进后的轨迹跟踪控制器同CarSim的横向控制器进行对比,结果表明本文所设计的轨迹跟踪控制器的性能略优于CarSim控制器。同时为了验证控制器在校园道路上的性能,本文通过差分GPS对校园道路的信息进行采集,将采集到的数据进行处理后,在CarSim/MATLABSimulink联合仿真平台上,进行校园道路的轨迹跟踪仿真实验。最后基于非线性模型预测控制,以车辆点质量模型为预测模型,通过引入避障惩罚函数,设计避障轨迹重规划器,和下层的轨迹跟踪控制器一起,形成避障轨迹跟踪控制系统。并运用CarSim和MATALBSimulink仿真平台在不同工况下对避障轨迹跟踪控制系统进行了验证。


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