發(fā)布時間：2021-06-22 14:41

　　交通環(huán)境的日漸復(fù)雜及傳統(tǒng)駕駛方式的局限性促進了車輛自動化程度的提高,尤其推動著自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。車輛自動駕駛不僅可以解放駕駛員,而且可以在很大程度上提高行車安全性和交通有序性。軌跡跟蹤控制是車輛自動駕駛技術(shù)研究的重點之一,也是實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此,研究車輛的軌跡跟蹤控制對車輛實現(xiàn)自動駕駛具有重要的實際意義。本文采用模型預(yù)測控制方法,對自動駕駛車輛的軌跡跟蹤控制問題進行了研究。首先闡述了在車輛軌跡跟蹤控制問題中運用線性時變模型預(yù)測控制方法的意義,并針對車輛非線性和多約束等特點,在一定的假設(shè)條件下,考慮車輛的橫向、縱向和橫擺運動,建立了車輛的三自由度動力學(xué)模型,并對其進行了線性化及離散化處理;然后以線性時變模型預(yù)測控制算法為基礎(chǔ),結(jié)合魔術(shù)公式輪胎模型,將車輛的動力學(xué)模型處理轉(zhuǎn)化為軌跡跟蹤控制器所需的預(yù)測模型,給出了車輛在運動過程中受到的多種輸入輸出約束條件,設(shè)計了用來優(yōu)化求解控制量的目標(biāo)函數(shù),并將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化成便于求解的二次規(guī)劃問題,完成了基于模型預(yù)測控制的自動駕駛車輛軌跡跟蹤控制器的設(shè)計;最后對設(shè)計的軌跡跟蹤控制器,在Matlab/Simulink/Carsim聯(lián)合仿真... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

自動駕駛車“BOSS”

圖 1.2 自動駕駛車“BOSS” 圖 1.3 Stanley 自動駕駛車二十世紀八十年代，德國聯(lián)邦國防軍大學(xué)在車輛自動駕駛技術(shù)的研究過程中，開發(fā)了兩款自動駕駛汽車，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 試驗車應(yīng)用了視覺導(dǎo)航系統(tǒng)TRANSPUTER。而 VAMP 試驗車更是借助視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)了長達 1600km 的車輛自動駕駛，在交通比較順暢的情況下，車速最高能夠達到 130km/h。到 2010 年，德國柏林自由大學(xué)對一款 VolksWagen PASSAT 進行了改造，將其變成了一輛具有自動駕駛功能的出租車，即 MIG（Made In Germany），該出租車的運動過程的控制是通過應(yīng)用線控駕駛技術(shù)（Drive-by-Wire）實現(xiàn)的。

圖 1.2 自動駕駛車“BOSS” 圖 1.3 Stanley 自動駕駛車二十世紀八十年代，德國聯(lián)邦國防軍大學(xué)在車輛自動駕駛技術(shù)的研究過程中，開發(fā)了兩款自動駕駛汽車，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 試驗車應(yīng)用了視覺導(dǎo)航系統(tǒng)TRANSPUTER。而 VAMP 試驗車更是借助視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)了長達 1600km 的車輛自動駕駛，在交通比較順暢的情況下，車速最高能夠達到 130km/h。到 2010 年，德國柏林自由大學(xué)對一款 VolksWagen PASSAT 進行了改造，將其變成了一輛具有自動駕駛功能的出租車，即 MIG（Made In Germany），該出租車的運動過程的控制是通過應(yīng)用線控駕駛技術(shù)（Drive-by-Wire）實現(xiàn)的。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]淺析中國智能汽車市場[J]. 劉楊.  山東工業(yè)技術(shù). 2018(03)
[2]無人駕駛車輛智能水平等級劃分[J]. 孫揚,楊賀.  科技導(dǎo)報. 2017(17)
[3]基于跟蹤誤差模型的無人駕駛車輛預(yù)測控制方法[J]. 李培新,姜小燕,魏燕定,周曉軍.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(10)
[4]深度學(xué)習(xí)在無人駕駛汽車領(lǐng)域應(yīng)用的研究進展[J]. 王科俊,趙彥東,邢向磊.  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2018(01)
[5]無人駕駛鉸接式車輛強化學(xué)習(xí)路徑跟蹤控制算法[J]. 邵俊愷,趙翾,楊玨,張文明,康翌婷,趙鑫鑫.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2017(03)
[6]智能汽車概念泛濫 普及尚需循序漸進[J]. 吳俊宇.  通信世界. 2017(03)
[7]無人駕駛汽車研究綜述與發(fā)展展望[J]. 潘福全,亓榮杰,張璇,張麗霞.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2017(02)
[8]自主車輛線性時變模型預(yù)測路徑跟蹤控制[J]. 張亮修,吳光強,郭曉曉.  同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(10)
[9]基于模擬退火算法的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制[J]. 王浩,林棻,張堯文.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2015(11)
[10]無人駕駛車輛局部路徑規(guī)劃的時間一致性與魯棒性研究[J]. 姜巖,王琦,龔建偉,陳慧巖.  自動化學(xué)報. 2015(03)

博士論文
[1]無人駕駛車輛智能水平的定量評價[D]. 孫揚.北京理工大學(xué) 2014
[2]移動機器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤問題研究[D]. 王仲民.河北工業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于改進MPC的無人車軌跡快速跟蹤算法研究與實現(xiàn)[D]. 王明亮.長安大學(xué) 2018
[2]基于MPC算法的混合動力汽車自適應(yīng)巡航控制研究[D]. 胡吉.重慶大學(xué) 2015
[3]基于模型預(yù)測控制的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D]. 孫銀健.北京理工大學(xué) 2015
[4]基于MPC的車輛穩(wěn)定性控制研究[D]. 柳致海.吉林大學(xué) 2011
[5]ESP—汽車電子穩(wěn)定系統(tǒng)仿真研究[D]. 張長沖.山東大學(xué) 2007



本文編號：3243025