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原文传递基于主动换道的智能车避障轨迹规划与跟踪控制研究

论文题名：	基于主动换道的智能车避障轨迹规划与跟踪控制研究
关键词：	智能汽车;主动换道避障;轨迹规划;跟踪控制;仿真分析
摘要：	近年来，汽车工业快速发展，智能驾驶渗透生活的方方面面，行车安全在智能驾驶的发展中占据着重要地位。当智能车因外界环境变化可能发生碰撞时，可以采取转向、制动或两者联合的操作进行避障。并且，在紧急制动无法保障车辆安全的条件下，依然可以通过转向操作进行横向避障。因此，本文采用转向控制的避障原理，基于智能车主动换道行为，在直道场景下，探究如何实现精准避障，并设计智能车换道避障系统，对换道避障决策、换道避障轨迹规划、换道避障轨迹再规划和换道避障轨迹跟踪控制等基础理论和关键技术进行了研究。　　首先，建立“二自由度”车辆动力学模型，用于实现换道避障轨迹规划和换道避障轨迹跟踪控制算法的设计。研究智能车换道避障决策策略，通过分析智能车换道避障的需求，建立三种典型场景，并分析每种场景下的换道决策过程，确定智能车换道避障决策策略的逻辑结构和设计算法。设置Carsim车体模型等参数，搭建Carsim/Matlab联合仿真实验平台，方便后续智能车换道避障系统的效果验证。　　其次，对智能车换道避障轨迹规划方法进行研究。根据智能车换道避障过程是否受到二次干扰，设计常规换道避障轨迹规划模块和换道避障轨迹再规划模块。(1)常规换道避障轨迹规划模块。设计基于车辆动力学特性和纵向安全距离的换道避障风险评估算法和以换道时间为变量的多项式换道轨迹簇算法，推导基于车辆横摆角和质心侧偏角的换道轨迹稳定性判定条件，设计多目标最优换道轨迹选择算法，通过换道轨迹舒适性、换道燃油经济性和换道效率三个指标，筛选出一条最优换道轨迹。(2)换道避障轨迹再规划模块。设计换道避障轨迹碰撞检测算法，对智能车是否需要进行换道避障轨迹再规划进行实时判断;设计基于模型预测的换道避障轨迹再规划算法，借助风险场理论，将环境因素抽象为包含基于跨道时间的车道保持风险场模型、基于高斯分布的障碍躲避风险场模型和目标趋向风险场模型，并利用改进的有效集算法提高控制器的求解速度，从而得到换道避障再规划轨迹。同时，利用仿真实验单独验证了换道避障轨迹再规划算法的安全性和可行性。　　再次，设计换道避障轨迹跟踪控制算法。结合车辆二自由度模型和转角优化的轮胎刚度预测法，推导线性时变模型，提高了模型精确度，采取变步长离散法，设计基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器，提高了轨迹跟踪实时性，并通过跟踪给定轨迹，验证该算法的有效性。　　最后，通过Matlab/Simulink和CarSim软件仿真平台，在不同场景、车速下，对设计的智能车换道避障系统进行仿真验证。结果表明，所设计的智能车换道避障系统能有效保证行车安全，具有较强的适应性和稳定性。
作者：	王广宇
专业：	机械工程
导师：	李玉善
授予学位：	硕士
授予学位单位：	山东科技大学
学位年度：	2021