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基于预瞄滚动时域LQR的无人驾驶汽车路径跟踪研究
| 论文题名： | 基于预瞄滚动时域LQR的无人驾驶汽车路径跟踪研究 |
| 关键词： | 无人驾驶汽车;转向系统;转向盘控制;路径跟踪 |
| 摘要： | 无人驾驶汽车能够解放人类的双手，降低发生交通事故的频率，保证人们的安全，故无人驾驶作为汽车未来的发展方向，对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远影响。同时随着人工智能、传感器检测等核心技术的突破和不断发展，无人驾驶必将更加智能化，也能够实现无人驾驶汽车的产业化，因此无人驾驶汽车已逐步成为世界汽车研究的热点。路径跟踪控制是无人驾驶关键技术之一，其主要目的是跟踪期望路径，同时保证运行车辆的安全性、稳定性和舒适性。它属于汽车控制系统中的上层控制，而下层控制则是通过电机来控制转向盘转角，上层控制与下层控制设计的好坏直接影响着无人车智能行为的好坏，因此研究无人驾驶汽车路径跟踪控制具有重大意义。 论文的主要研究工作有: 为了获得转向系统参数（转动惯量J、阻尼系数B和刚度系数K），首先详细研究了系统辨识的常用方法，然后对常用的辨识方法从辨识精度、抗干扰能力及收敛性方面做了仿真对比，最终选用带遗忘因子的递推最小二乘法来辨识转向系统参数并采用MATLAB/GUIDE软件编写了可视化界面。 研究了转向盘控制。在无法准确获得转向系统参数的情况下，采用传统的PID控制转向盘转角，控制效果无法满足工业要求。本文利用辨识的转向系统参数，搭建了鲁棒反演滑模控制器，实验表明该控制器具有很好的鲁棒性，控制的精度也达到期望目标。 研究了路径跟踪控制。以多点预瞄驾驶员模型结合线性二次型最优控制(LQR)为基础，采用滚动时域(Receding Horizon)方法推导转向控制策略，利用双移线和蛇形线两种常用工况进行了仿真，仿真结果表明，该算法在跟踪精度和稳定性方面控制理想。为了验证仿真的结果，将路径跟踪控制与电机控制相结合搭建了闭环控制系统，利用dSPACE/MicroAutoBox硬件设计了路径跟踪的硬件在环(Hardware In Loop，HIL)实验，实验结果表明，路径跟踪控制算法具有很好的抗干扰能力，跟踪精度与稳定性方面也达到预期效果。 |
| 作者： | 周东昇 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 李伟;季学武 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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