基于自适应MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶汽车轨迹跟踪精度和稳定性,设计一种基于模型预测控制(MPC)的自适应轨迹跟踪控制器.利用遗忘因子递推二乘算法在线估计轮胎侧偏刚度,实时更新控制器预测模型;设计控制参数选择器,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行在线优化,实现预测时域能根据横向和纵向车速自适应的选择.通过Simulink/Carsim进行联合仿真分析,结果表明所设计的控制器提高了轨迹跟踪的精度和稳定性,尤其是高速阶段的行驶稳定性.     

无人驾驶车辆横向位置改良单神经元PID控制

根据无人驾驶车辆横向运动学模型高非线性、时变的特点,设计了改良单神经元PID控制器,进而制定出相应的横向位置跟踪控制方案.采用该控制方案即使车体在速度时变的情况下,仍得到较好的控制效果,提高了在不确定环境中轨迹跟踪的鲁棒性.经VRML语言建立起的三维动画仿真,验证了该控制方法的正确性,为无人驾驶车辆轨迹跟踪的实用控制方案提供了理论依据.     

低速无人驾驶车辆双向行驶控制方法

针对无人驾驶车辆在复杂景区场景低速双向行驶的问题,概述了正向行驶的运动学模型及其跟踪结果,并且在分析车辆倒车运动学模型的基础上,提出一种基于模型预测控制理论的无人驾驶车辆双向轨迹跟踪控制方法。对该双向轨迹跟踪控制方法使用MATLAB工具进行仿真,并在实车上进行验证。结果表明,该方法可以保证无人驾驶车辆稳定地进行双向跟踪参考轨迹行驶。     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

基于状态感知的UGV 事件触发路径跟踪控制

针对通信受限下的无人驾驶车辆路径跟踪控制问题，提出了一种基于状态感知的H∞事件触发路径跟踪控制策略.首先，根据车辆的动力学行为建立了相应的路径跟踪控制模型；其次，基于对路径跟踪控制系统的状态实时感知，设计了一种新型的基于状态感知的事件触发通信策略（SS-ETC），可根据控制系统的状态对事件触发阈值进行动态自适应的调整；然后，在该动态事件触发通信策略下，结合时滞系统建模方法与Lyapunov 稳定性理论，设计了基于状态感知的事件触发H∞控制器.本文所提出的基于状态感知的动态事件触发通信策略能够根据控制系统的量测状态进行通信阈值的动态调整，有效地实现了自主车辆通信与控制的自适应协同设计.最后，通过仿真实验验证了所提出的动态事件触发控制策略的有效性.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

融合改善型可行性检验模型的换道跟踪方法

现有的最小安全距离换道可行性检验模型通常默认周围车辆处于车道保持状态,且只考虑本车道和目标车道车辆对本车换道的影响,未讨论周围车辆处于车道变换状态或者相间车道车辆变道的影响。为建立更加安全、全面的换道可行性检验模型,实现安全自主换道,分析了车道变换的逻辑架构,重点研究了一种全面考虑周围（包括相邻车道和相间车道）车辆处于车道变换和车道保持状态的改善型换道可行性检验模型,保障车辆换道过程中不与周围车辆发生碰撞。使用基于模型预测控制（MPC）方法实现换道轨迹跟踪控制,设计仿真对比试验,通过PreScan和Simulink联合仿真对所研究的模型和方法进行验证。仿真结果表明提出的改善型换道可行性检验模型比对比模型更加安全高效,MPC控制方法的横向轨迹跟踪误差在1 cm以内,具有很高的跟踪精度。     

四轮独立转向无人车辆斜向行驶轨迹跟踪控制方法

针对四轮独立转向电动汽车转向系统成本高、但功能开发程度低的问题,提出一种车辆斜向行驶控制策略,优化四轮独立转向电动汽车换道过程中的行驶稳定性. 基于四轮独立转向电动汽车横向、纵向二自由度车辆模型,提出一种横纵向耦合轨迹跟踪控制方法,该方法基于线性时变模型采用模型预测控制（MPC）算法,对横向偏差、航向角偏差及纵向速度偏差进行闭环控制. 设计车辆稳定性控制器,包括横摆力矩控制器和转矩分配控制器,同时提高车辆轨迹跟踪精度和行驶稳定性. 最后搭建Simulink/Carsim/Prescan联合仿真平台,对四轮独立转向电动汽车双移线工况进行模拟换道仿真,仿真结果证明了斜向变道的可行性和横纵向耦合轨迹跟踪控制方法的有效性.      

采用余弦相似度和变预测时域的汽车轨迹追踪控制

为提高自动驾驶汽车在不同车速下轨迹追踪精度、行驶稳定性和控制器的自适应能力,提出一种基于余弦相似度和变预测时域的轨迹追踪控制器。基于传统MPC的轨迹追踪控制器,提出以矩阵的余弦相似度来度量预设状态和实际状态两个矩阵的差异程度,确定预测模型的优化节点,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行优化。通过计算机仿真对比试验,结果表明与传统MPC的轨迹追踪控制器相比,所提出的MPC控制器在不同车速下的轨迹追踪精度和车辆稳定性均有明显的提升。     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于双体结构的无人测绘艇航向控制

无人艇在海洋测绘中的应用越来越广泛,而航向稳定性是实现其自主航行的重要基础。设计了一种双体结构的无人测绘艇,用于搭载测量设备并实现测绘功能。为了实现无人艇的航向控制,将RBF(radial basis function)神经网络与PID(proportion integration differentiation)算法相结合,利用RBF神经网络的自学习能力实现对PID控制器参数的整定。在仿真过程中,将RBF-PID自适应模型、单一PID模型以及作为对照组引入的BP-PID自适应模型分别仿真,并在同一时刻加入随机扰动,观察系统响应效果。结果表明,基于RBF-PID算法的无人艇航向控制器的超调量为零、稳态时间最短,同时能够及时有效地纠正随机扰动的影响,保障无人测绘艇的航向稳定性。