本文關(guān)鍵詞：無人駕駛車輛的自動轉(zhuǎn)向控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：面對日益嚴(yán)重的交通安全問題,人們對智能車輛技術(shù)的研究越來越重視。目前已有的諸如制動防抱死系統(tǒng)(ABS)、車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)(ESP)這類的主動安全技術(shù),雖然在一定程度上提高了車輛本身的駕駛安全性,但并未改變傳統(tǒng)的以人類為主導(dǎo)體的駕駛模式,無法從根本上杜絕人類駕駛員所帶來的諸多安全隱患,所以本課題將關(guān)注點放在無人自動化駕駛技術(shù)的研究上,對其中的關(guān)鍵性控制技術(shù) 自動轉(zhuǎn)向控制展開研究。對此,首先對無人駕駛汽車自動轉(zhuǎn)向控制的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了解分析,針對傳統(tǒng)控制算法中存在的一些缺陷,從根本上提出改進(jìn)策略;參照車輛在道路上行駛時的實際狀態(tài),通過合理的簡化建立一種新型的二維車路關(guān)系模型,將車輛與道路的大小和形狀考慮在內(nèi),然后基于新的車路關(guān)系重新分析無人駕駛汽車的路徑跟蹤問題,提出一種新的路徑跟蹤模式 區(qū)域型路徑跟蹤。對提出的區(qū)域型路徑跟蹤問題,采用模型預(yù)測控制方法進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制器的設(shè)計,通過對無人駕駛汽車側(cè)向運動的控制,實現(xiàn)其區(qū)域型路徑跟蹤的目的。為此,還在考慮車輛平面運動學(xué)特性和側(cè)向動力學(xué)特性的基礎(chǔ)上建立了車輛系統(tǒng)的名義模型。同時,針對期望道路信息是點序列形式的這一特點,基于二次搜索算法采用三次拉格朗日插值公式來實時處理采集到的道路信息,設(shè)計出基于“預(yù)瞄 跟隨”理論的自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)。最后通過多組不同條件下的仿真實驗驗證了控制系統(tǒng)的有效性。考慮到控制模型精度和控制參數(shù)可能對控制器性能產(chǎn)生的影響,本課題隨后從控制模型、采樣時間和預(yù)測時域這三點著手對已建立的轉(zhuǎn)向控制器進(jìn)行改進(jìn):首先基于干擾估計的思想將名義模型與實際車輛系統(tǒng)之間的輸出偏差作為名義模型的當(dāng)量擾動,得到引入誤差補(bǔ)償?shù)目刂颇Ｐ?然后基于帶有誤差補(bǔ)償?shù)目刂颇Ｐ屯茖?dǎo)出新的轉(zhuǎn)向控制算法,從而避免了由模型的不準(zhǔn)確引起的控制精度的損失;最后為了進(jìn)一步提升轉(zhuǎn)向控制器的控制性能,結(jié)合大量的仿真研究提出基于道路曲率的變采樣時間與變預(yù)測時域策略。實驗對比結(jié)果表明,改進(jìn)后的控制器的控制性能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于原始控制器的控制性能。針對基于模型預(yù)測的自動轉(zhuǎn)向控制器的實用性問題,采用紅旗HQ430實車實驗平臺和RT3002慣性/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行實車實驗測試,實驗算法通過C程序?qū)崿F(xiàn)。對于控制模型的離散化處理,通過泰勒展開將矩陣指數(shù)函數(shù)運算轉(zhuǎn)換為普通的矩陣乘法和加法運算,來降低系統(tǒng)離散化處理算法編寫的難度;對于模型預(yù)測控制器的優(yōu)化求解則通過差分進(jìn)化算法實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,控制器的運算速度滿足實時性要求,且可以有效地控制實驗車在給定的道路區(qū)域內(nèi)行駛。
【關(guān)鍵詞】：無人駕駛 自動轉(zhuǎn)向控制 區(qū)域性路徑跟蹤 模型預(yù)測控制 實車實驗
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 無人車及自動轉(zhuǎn)向控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 目前存在的問題15
• 1.4 本課題的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 系統(tǒng)建模17-23
• 2.1 引言17
• 2.2 車輛 道路系統(tǒng)建模17-18
• 2.3 車輛系統(tǒng)建模18-21
• 2.3.1 車輛運動學(xué)模型18-19
• 2.3.2 車輛動力學(xué)模型19-21
• 2.3.3 車輛系統(tǒng)模型21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 基于模型預(yù)測控制的自動轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)設(shè)計23-45
• 3.1 引言23
• 3.2 控制問題分析23-24
• 3.3 控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計24-25
• 3.4 道路數(shù)據(jù)處理25-27
• 3.5 基于模型預(yù)測控制的自動轉(zhuǎn)向控制器設(shè)計27-33
• 3.5.1 控制目標(biāo)分析27
• 3.5.2 控制算法推導(dǎo)27-31
• 3.5.3 仿真驗證31-33
• 3.6 控制算法改進(jìn)33-43
• 3.6.1 控制模型的改進(jìn)34-35
• 3.6.2 改進(jìn)后的控制算法35-37
• 3.6.3 控制參數(shù)的改進(jìn)37-41
• 3.6.4 仿真分析41-43
• 3.7 本章小結(jié)43-45
• 第4章 實車實驗45-58
• 4.1 引言45
• 4.2 紅旗HQ430實車實驗平臺45-47
• 4.3 實驗傳感器RT300247-49
• 4.3.1 RT3002簡介47-48
• 4.3.2 RT3002數(shù)據(jù)處理48-49
• 4.4 實驗控制系統(tǒng)49
• 4.5 控制算法編寫49-52
• 4.5.1 系統(tǒng)離散化50-51
• 4.5.2 優(yōu)化算法51-52
• 4.6 實驗結(jié)果52-54
• 4.7 本章小結(jié)54-58
• 第5章 全文總結(jié)58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 作者簡介及研究成果64-65
• 致謝65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：266358