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。     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

无人驾驶车辆横向位置最优跟踪控制

通过适当的变换将无人驾驶车横向运动学模型简化成一种线性时变模型,且制定出相应的横向位置最优跟踪控制方案,采用该控制方案无论车体在正向和倒向开车的情况下,都得到较好的控制结果,且动态效果好、稳态精度高,并由仿真结果得到了证明.     

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.      

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。     

自动驾驶车辆轨迹跟踪横向偏差影响因素研究

车辆轨迹跟踪精度是目前智能驾驶技术发展的瓶颈问题之一.影响车辆轨迹跟踪精度的因素很多,从模型离散化处理参数-采样时间间隔和初始航向角入手,研究对自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度影响规律.采用车辆二自由度动力学模型,基于模型预测控制算法(the model predictive control,MPC)控制车辆进行轨迹跟踪.仿真结果表明,采样时间间隔对轨迹跟踪横向偏差影响较大,而航向角对跟踪偏差影响较小.     

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶PID控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,本文所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。     

无模型坐标补偿积分滑模约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为了解决四轮自动驾驶汽车轨迹跟踪的复杂控制问题，提出一种新的全格式无模型自适应坐标补偿积分滑模约束控制方案。控制方案只需要自动驾驶车辆轨迹跟踪的I/O数据，不涉及车辆模型信息，即前轮转角输入数据和车辆横摆角输出数据。因此，该方案对于不同车型均能实现轨迹跟踪控制。在轨迹跟踪过程中只针对车辆横摆角进行控制易造成跟踪轨迹偏差，本文在全格式无模型自适应控制的基础上加入坐标补偿算法；为了提高系统在运行过程中的鲁棒性，加入积分滑模控制；为了应对在滑模控制过程中系统运行在饱和区域，设计了动态补偿，使轨迹跟踪系统运行在滑模控制的线性区域。最后，对无模型自适应积分滑模约束控制方案、原型无模型自适应控制算法和PID算法进行仿真比较。仿真结果表明，所提算法比传统控制方法具有更好的控制性能，跟踪波动误差在0.09%以内，稳定时间在0.5 s以内，跟踪曲线平滑。     

基于视觉的无人驾驶车自主导航控制器设计

以DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车为研究对象,建立了基于视觉的无人驾驶车自主导航控制数学模型,应用根轨迹法分析了预瞄距离对该控制系统的影响.设计了由线性二次型最优跟踪控制理论得到的状态反馈控制律和用于补偿参考路径曲率扰动的前馈控制律组成的导航控制器.针对DUTIV-Ⅰ型无人驾驶车横向速度的不可测性,根据Kalman滤波理论构造了横向速度观测器.仿真和实验结果表明,该方法可保证无人驾驶车准确地跟踪参考路径,且具有较强的鲁棒性.     

基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制

针对铰接式自卸车的转向特性,提出了一种基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制方法.建立了以激光雷达、角度传感器为主要环境信息的采集系统,通过分析铰接式车辆转向特征建立铰接式自卸车运动学模型和动力学模型,利用ADAMS动力学软件建立车辆动力学模型并进行车辆稳态测试.建立基于最优预瞄控制的人工神经网络控制算法的驾驶员模型,通过ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真验证模型.最后搭建真实巷道环境进行直线路段回正实验和曲线路径跟踪实验,结果显示,该控制模型在变曲率路段中,横向位置偏差小于可通过路径宽度的10%,航向角偏差优化90%,表明该神经网络驾驶员控制模型收敛速度快,稳态特性好,具有良好的无人驾驶能力.     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。     

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器.考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器.采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响.结果 表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性.     

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

动力翼伞系统耦合补偿控制策略研究

动力翼伞系统是具有强非线性、强耦合特性的系统,其精确控制比较困难.动力翼伞系统具有两个控制通道,控制的难度在于纵向推力对下偏控制存在着非线性的强耦合作用,在受到风场干扰时会导致系统耦合加剧,从而在控制过程中引起较大偏差,甚至导致系统失速.本文提出了一种基于耦合补偿的自抗扰控制策略,并将该非线性耦合关系设计为扩张状态观测器中的已知扰动,从而提高了控制器的跟踪性能.在动态耦合补偿的基础上改进控制律,将非线性动力翼伞系统设计成易于控制的独立积分器,从而提高横向轨迹跟踪控制器的抗干扰性和控制跟踪性能.通过仿真实验可验证该控制策略优于传统的自抗扰控制（active disturbances rejection controller,ADRC）和PID控制.      

高速轮胎试验台的钢带主动跑偏规律研究

针对钢带式高速轮胎试验台运行时轮胎侧向力等引起的钢带不利的侧向偏移,采用了一种钢带主动跑偏方法,以实现传送钢带居中的目的. 分析了钢带的主、被动跑偏相关机理以及跑偏控制的重要性,根据欧拉伯努利梁模型建立了钢带主动跑偏的六阶状态空间方程,提出钢带与转鼓刚柔耦合滞后改进模型. 通过仿真与试验,验证了该模型分析的正确性,并给出了相关主动跑偏的一般规律.      

车辆变速轨迹跟踪横纵耦合控制方法

针对变化速度下车辆轨迹跟踪精度以及实时性差的问题,提出一种基于模型预测控制的横纵耦合控制方法。在三自由度车辆动力学模型中,将车轮驱动力与前轮转角作为控制量,以单控制器形式实现车辆横纵向运动的综合控制,并且在考虑耦合特性的基础上,设计目标函数与可变权重系数,求解最优横纵向控制量。并且基于五次多项式理论,设计一种变速双移线轨迹以验证控制器综合轨迹跟踪能力。实验结果表明,该控制器能有效跟踪变化车速并且保持高轨迹跟踪精度与良好的实时性。