基于LQR和PID的智能车轨迹跟踪控制算法设计与仿真

为了提高智能车轨迹跟踪的精度及鲁棒性，提出了基于线性二次调节器(LQR)和比例-积分-微分(PID)算法的横纵向控制策略。首先建立了车辆二自由度动力学模型和轨迹跟踪误差模型；其次设计了横向LQR控制算法的轨迹跟踪控制器和纵向双PID控制算法的速度跟踪控制器，并采用遗传算法对横向LQR控制的关键参数进行了确定。通过CarSim和Simulink对其控制算法进行低速、中速和高速三种工况的仿真，仿真结果表明：该横纵向控制算法在轨迹跟踪时的距离偏差小于0.05 m,前轮转角以及横摆角速度变化较为平稳，保证了轨迹跟踪的精度和较好的稳定性，在一定程度上提升了乘员的舒适性。