在人-車-路的駕駛環(huán)境中,人是最重要的因素。常常因為駕駛疲勞、酒駕、駕駛經(jīng)驗不足、路況過于惡劣等因素發(fā)生交通事故,因此人成為駕駛環(huán)境中最薄弱受到傷害最深的一環(huán)。研究智能無人駕駛車輛不僅順應(yīng)汽車發(fā)展潮流,更重要的是能將人們從復雜的駕駛環(huán)境中解放出來,緩解了交通安全問題。本文對無人駕駛車輛的軌跡跟蹤問題進行研究。首先,在建立車輛單軌模型和輪胎模型的基礎(chǔ)上,分析研究了傳統(tǒng)基于預瞄的軌跡跟蹤控制方法,開發(fā)了基于純跟蹤理論的車輛的橫向控制算法和基于專家PID控制的車輛的縱向速度跟隨算法。在CarSim/Simulink聯(lián)合仿真平臺下的仿真結(jié)果表明,在地面附著條件良好的情況下,該算法的控制效果比較理想,在地面附著條件稍差的情況下,車輛不能很好的跟蹤參考軌跡,甚至車輛出現(xiàn)側(cè)滑、跑偏現(xiàn)象。然后,本文進一步研究了基于模型預測控制(MPC)算法的軌跡跟蹤控制算法。為了提高車輛的穩(wěn)定性,本文在傳統(tǒng)模型預測跟蹤算法的基礎(chǔ)上加入了質(zhì)心側(cè)偏角、加速度、輪胎側(cè)偏角的動力學約束。該算法可避免車輛在緊急工況下出現(xiàn)因地面不能提供足夠側(cè)向力而引起的車輛失穩(wěn)現(xiàn)象。并且在軌跡跟蹤控制層之上建立了軌跡規(guī)劃層。實現(xiàn)了車輛跟蹤過程中的避障功能,提高了車輛對道路環(huán)境的適應(yīng)性。在不同的速度,不同的路面附著條件的雙移線工況下進行算法驗證和對比分析,仿真結(jié)果表明,具有動力學約束的模型預測控制算法在惡劣工況下具有跟蹤優(yōu)勢,對外部環(huán)境干擾和車輛內(nèi)部的因素干擾有著良好的適應(yīng)性。最后,將基于模型預測進行簡化的算法應(yīng)用到實車試驗中。對試驗車進行改裝完成之后,選擇合適的場地進行實車驗證,對試驗車進行調(diào)試。測試結(jié)果表明,與常規(guī)方法相比,簡化的模型預測算法,簡單實用,實時性好,有效的改善了控制性能,在選定的場地中軌跡跟蹤效果良好。結(jié)果表明,模型預測算法控制器對解決無人駕駛車輛在高速和低附著等復雜路面下的軌跡跟蹤控制問題具有獨特的優(yōu)勢,對路面附著條件、車速變化和參考軌跡具有良好的魯棒性和適應(yīng)性。
【學位單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U463.6
【部分圖文】：

圖 1.1 谷歌公司和百度公司的路試的無人車輛另外國內(nèi)汽車廠商也加大了對智能車研發(fā)的力度。智能化作為未來汽車智能化化、新能源化的三個發(fā)展方向之一。汽車智能化[3][4]是未來汽車發(fā)展的大勢所趨。汽車早在 2012 年就宣布要推出能在高速路上行駛的無人駕駛汽車，沃爾沃汽車也

圖 1.2 智能無人駕駛汽車關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)架構(gòu)現(xiàn)下不少品牌的車輛都安裝了不同的智能駕駛輔助系統(tǒng)。作為無人駕駛的雛形，輔駛作為到無人駕駛的過度階段。輔助駕駛系統(tǒng)中的可以看到上面所提三種技術(shù)問題子，如自動泊車系統(tǒng)，智能倒車系統(tǒng)都可以看都里面有環(huán)境感知和軌跡跟隨的影子。

模型預測算法的簡約原理圖

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 付驍鑫;江永亨;黃德先;黃開勝;王京春;陸耿;;一種新的實時智能汽車軌跡規(guī)劃方法[J];控制與決策;2015年10期

2 孫浩;鄧偉文;張素民;吳夢勛;;考慮全局最優(yōu)性的汽車微觀動態(tài)軌跡規(guī)劃[J];吉林大學學報(工學版);2014年04期

3 陳煥明;郭孔輝;;基于航向角和位置偏差控制的駕駛員模型[J];農(nóng)業(yè)機械學報;2013年10期

4 倪俊;;FSAE賽車幾款常用輪胎縱向力學特性對比[J];汽車工程學報;2013年02期

5 楊建森;郭孔輝;丁海濤;郝寶青;李飛;;基于模型預測控制的汽車底盤集成控制[J];吉林大學學報(工學版);2011年S2期

6 張晨晨;夏群生;何樂;;質(zhì)心側(cè)偏角對車輛穩(wěn)定性影響的研究[J];汽車工程;2011年04期

7 呂宏;劉大力;孫嘉燕;;從無人駕駛汽車奔赴世博會看未來汽車[J];機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新;2010年06期

8 丁海濤;郭孔輝;陳虹;;汽車穩(wěn)定性控制中橫擺力矩決策的LQR方法[J];吉林大學學報(工學版);2010年03期

9 李松焱;閔永軍;王良模;安麗華;;輪胎動力學模型的建立與仿真分析[J];南京工程學院學報(自然科學版);2009年03期

10 喬維高;徐學進;;無人駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及方向[J];上海汽車;2007年07期

相關(guān)博士學位論文 前1條

1 王仲民;移動機器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤問題研究[D];河北工業(yè)大學;2006年

相關(guān)碩士學位論文 前6條

1 江慶坤;智能汽車避障危險評估和軌跡規(guī)劃研究[D];吉林大學;2016年

2 孫銀健;基于模型預測控制的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D];北京理工大學;2015年

3 王培;無人駕駛智能車的導航系統(tǒng)研究[D];西安工業(yè)大學;2012年

4 柳致海;基于MPC的車輛穩(wěn)定性控制研究[D];吉林大學;2011年

5 梁赫奇;基于模型預測控制的底盤分層集成控制算法研究[D];吉林大學;2011年

6 張長沖;ESP—汽車電子穩(wěn)定系統(tǒng)仿真研究[D];山東大學;2007年

本文編號：2819613