基于模型預(yù)測(cè)控制的軌跡跟蹤自動(dòng)駕駛系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2024-04-21 08:40
自動(dòng)駕駛車(chē)是-種通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的智能汽車(chē),是一個(gè)集合多領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)的綜合產(chǎn)物。感知、決策、規(guī)劃控制是自動(dòng)駕駛車(chē)的三大核心,使車(chē)輛能夠感知和理解行駛環(huán)境,進(jìn)行主動(dòng)決策,對(duì)全局或局部地圖進(jìn)行實(shí)時(shí)地路徑規(guī)劃,并準(zhǔn)確控制車(chē)輛運(yùn)動(dòng),跟蹤期望的軌跡,達(dá)到期望的行駛要求。規(guī)劃控制作為其中的核心之一,合理地規(guī)劃軌跡、平穩(wěn)地運(yùn)動(dòng)控制,是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。本文通過(guò)研究自動(dòng)駕駛中的軌跡跟蹤控制,設(shè)計(jì)了基于模型預(yù)測(cè)控制的軌跡跟蹤自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車(chē)對(duì)期望軌跡的跟蹤,首先建立了道路Frenet坐標(biāo)系下車(chē)輛狀態(tài)表示模型。為了應(yīng)用車(chē)輛模型構(gòu)建控制器,對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了分析,建立了車(chē)輛的物理模型,并以車(chē)輛縱向位置誤差、縱向速度誤差、橫向位置誤差、橫向速度誤差、航向角誤差、航向角速度誤差作為狀態(tài)空間的狀態(tài),以轉(zhuǎn)向角和加減速作為狀態(tài)空間的控制量,構(gòu)建了狀態(tài)空間模型;谲(chē)輛狀態(tài)空間模型,構(gòu)建模型預(yù)測(cè)控制的預(yù)測(cè)模型,在軌跡跟蹤控制中應(yīng)用模型預(yù)測(cè)控制,由控制作用下的過(guò)程模型預(yù)測(cè)車(chē)輛的未來(lái)狀態(tài),將預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)換為二次優(yōu)化問(wèn)題,并加上控制量約束,對(duì)該二次優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,滾動(dòng)求得軌跡跟蹤控制的...
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)況
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與方法
2 模型構(gòu)建
2.1 道路模型
2.1.1 笛卡爾坐標(biāo)系和Frenet坐標(biāo)系
2.1.2 參考路徑的建立
2.1.3 軌跡的建立
2.1.4 在Frenet坐標(biāo)系下的車(chē)輛軌跡狀態(tài)計(jì)算
2.2 車(chē)輛模型
2.2.1 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
2.2.2 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型
2.3 本章小結(jié)
3 車(chē)輛軌跡跟蹤的模型預(yù)測(cè)控制
3.1 模型預(yù)測(cè)控制理論基礎(chǔ)
3.2 軌跡跟蹤的模型預(yù)測(cè)控制
3.2.1 預(yù)測(cè)模型
3.2.2 滾動(dòng)優(yōu)化
3.2.3 反饋校正
3.3 本章小結(jié)
4 車(chē)輛控制仿真
4.1 ROS和Gazebo簡(jiǎn)介
4.2 仿真軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.3 測(cè)試結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)體車(chē)輛平臺(tái)
5.1 實(shí)體車(chē)系統(tǒng)框架
5.1.1 車(chē)體
5.1.2 NVIDIA Jetson TX2開(kāi)發(fā)平臺(tái)
5.1.3 RPLIDAR A2激光雷達(dá)
5.1.4 ARM Cortex-M4微控制器
5.1.5 姿態(tài)傳感器MPU6050
5.1.6 霍爾測(cè)速傳感器AS5040
5.1.7 其它
5.2 實(shí)體車(chē)搭建
5.3 測(cè)試結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 上下層通信協(xié)議
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號(hào):3960658
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)況
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與方法
2 模型構(gòu)建
2.1 道路模型
2.1.1 笛卡爾坐標(biāo)系和Frenet坐標(biāo)系
2.1.2 參考路徑的建立
2.1.3 軌跡的建立
2.1.4 在Frenet坐標(biāo)系下的車(chē)輛軌跡狀態(tài)計(jì)算
2.2 車(chē)輛模型
2.2.1 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
2.2.2 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型
2.3 本章小結(jié)
3 車(chē)輛軌跡跟蹤的模型預(yù)測(cè)控制
3.1 模型預(yù)測(cè)控制理論基礎(chǔ)
3.2 軌跡跟蹤的模型預(yù)測(cè)控制
3.2.1 預(yù)測(cè)模型
3.2.2 滾動(dòng)優(yōu)化
3.2.3 反饋校正
3.3 本章小結(jié)
4 車(chē)輛控制仿真
4.1 ROS和Gazebo簡(jiǎn)介
4.2 仿真軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.3 測(cè)試結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)體車(chē)輛平臺(tái)
5.1 實(shí)體車(chē)系統(tǒng)框架
5.1.1 車(chē)體
5.1.2 NVIDIA Jetson TX2開(kāi)發(fā)平臺(tái)
5.1.3 RPLIDAR A2激光雷達(dá)
5.1.4 ARM Cortex-M4微控制器
5.1.5 姿態(tài)傳感器MPU6050
5.1.6 霍爾測(cè)速傳感器AS5040
5.1.7 其它
5.2 實(shí)體車(chē)搭建
5.3 測(cè)試結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 上下層通信協(xié)議
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號(hào):3960658
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