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基于预瞄距离主动优化的智能车辆路径跟踪控制研究
| 论文题名： | 基于预瞄距离主动优化的智能车辆路径跟踪控制研究 |
| 关键词： | 智能车辆;路径跟踪;滑模控制;耦合机理;预瞄距离 |
| 摘要： | 随着汽车工业的不断进步及人们对于驾驶体验需求的提升，智能车辆已经成为当下的热门研究对象之一。其中，作为无人驾驶技术中的关键一环，路径跟踪控制技术也成为了重点的研究方向。目前大多数路径跟踪控制研究仅限于提升路径跟踪精度，而并未综合考虑到车辆的操纵稳定性及乘坐舒适性。针对上述研究不足，在分析多参数变化的仿真工况基础之上，本文提出了一种分工况式预瞄距离主动优化方法，保证了在满足智能车辆路径跟踪精度的同时兼顾乘坐舒适性。主要工作如下： 首先，以车辆横向运动特性为主要考虑范畴，基于模块化的思想建立了适用于本研究的七自由度整车动力学模型与非线性轮胎模型。同时以驾驶员模型为参考对象，建立了以预瞄距离与道路曲率为输入的预瞄误差模型。 其次，基于滑模变结构控制理论设计了横向运动控制器，并结合车辆单轨模型与预瞄误差模型，构建了路径跟踪控制系统。在验证了控制器跟踪效果前提下，设置了多种变参数对比工况，分析了车速、道路曲率和预瞄距离三者的变化对车辆路径跟踪精度与操纵稳定性的影响，以及两者之间的耦合机理。仿真结果表明：车速提升，路径跟踪精度无明显变化，操纵稳定性变差；道路曲率增加，路径跟踪精度下降，操纵稳定性变差；预瞄距离变长，路径跟踪精度下降，操纵稳定性提升。 然后，设计了一种分工况式预瞄距离主动优化方法。考虑到智能交通系统中的“人-车-路”体系，设置了碰撞临界值、失稳临界值与舒适性临界值，并结合表征路径跟踪精度的横向位移与方位偏差、表征操纵稳定性和人体舒适性的横向加速度，将所有仿真的车速、道路曲率工况分为了三组区域：安全区域（S）、可调节区域（C）和危险区域（D），与此同时得出了对应区域的道路曲率与车速的阈值区间。根据路径跟踪精度与操纵稳定性的耦合机理，利用粒子群优化算法对可调节区域（C）工况内的预瞄距离进行优化。仿真结果显示，优化后的车辆跟踪精度明显提升，同时保证了乘坐舒适性处于可接受的范围之内。 最后，进行了HIL平台试验。将控制算法和被控模型导入控制器和NI仿真机中，对比仿真结果与试验结果，验证了控制器的实时性和有效性。同时，进行了两组优化预瞄距离前后的工况对比试验，验证了优化算法的可行性。 仿真和试验表明，预瞄距离主动优化方法能够实现智能车辆路径跟踪精度与乘坐舒适性的综合性能最优。其中HIL试验结果表明，该方法使两组工况下的路径跟踪精度分别提升了71%与48%，乘坐舒适性均恶化了不到10%，证明了预瞄距离主动优化方法的优越性。 |
| 作者： | 李炜 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 吴麟麟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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