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无人驾驶车辆局部路径规划与跟踪控制算法研究
| 论文题名： | 无人驾驶车辆局部路径规划与跟踪控制算法研究 |
| 关键词： | 城市快速路;模型预测控制;快速随机树搜索;有限状态机;控制系统 |
| 摘要： | 无人驾驶技术随着5G技术和车联网技术的发展，已经逐渐走进人们的视野，目前国内外有很多的科技公司、整车制造企业和科研院所也都在加大对无人驾驶技术的研究。许多造车企业已经在投产的商用车上配置了L2级别的辅助驾驶，甚至近期东风汽车、奥迪汽车等企业已经陆续开始配置L3级别的自动驾驶技术。当前无人驾驶技术商用的主要应用场景还是高速公路场景，考虑到下一个最先被应用城市场景是城市快速路，本文围绕着城市快速路场景设计无人驾驶局部路径规划和跟踪控制系统，具体的研究内容如下所示： 1）首先深入地分析了国内外当前无人驾驶技术发展的现状，着重对比了国内外的汽车企业、科技公司和高校研究院所之间存在的差距。同时又详尽地分析了无人驾驶车辆在决策、路径规划和跟踪控制等方面的研究现状，通过查阅资料分析了各个算法的利弊，提出本文城市快速路场景下适合的算法。 2）通过本文的试验车辆对无人驾驶的体系结构做了分析，提出了城市快速路场景下无人驾驶车辆将会面临的问题和无人驾驶车辆决策层的设计准则；本文提出使用有限状态机设计决策模块，并设计了局部路径目标规划器。 3）提出改进后的RRT-Connect算法，在算法中增加了车辆形状约束，提高了无人驾驶车辆在局部路径规划时的可通过性。针对规划后的路径不适合车辆行驶的问题，本文提出增加路径点剪枝处理和基于二次B样条曲线对路径点进行平滑处理，此外本文还针对车辆的动态规划做了改进。 4）本文的跟踪控制器是基于模型预测算法来实现的，因此首先需要搭建预测模型。在建立完成车辆动力学模型和轮胎模型后，需要针对设计需求对模型进行线性简化；增加了动力学约束和目标函数设计，完成后的跟踪控制器能够精确的跟踪期望轨迹，满足城市快速路场景的设计需求。 5）针对改进后的RRT算法在MATLAB软件中进行了仿真对比实验，结果表明改进后的算法在规划时间、迭代次数上都存在优势。本文通过Prescan和Simulink联合仿真器进行了仿真验证，发现MPC跟踪控制器在双移线工况和连续弯道工况下都有很好的跟踪效果，最后还验证了决策规划和动态避障。 |
| 作者： | 刘海威 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 刘清河 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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