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自动驾驶汽车高速超车路径规划与跟踪控制
| 论文题名： | 自动驾驶汽车高速超车路径规划与跟踪控制 |
| 关键词： | 自动驾驶汽车;高速超车;路径规划;轨迹跟踪;模型预测控制 |
| 摘要： | 自动驾驶技术被认为是提高交通安全性的重要措施，然而仍有很多关键技术瓶颈需要解决。自动超车涉及车辆的纵向运动和横向运动控制，特别是高速行驶时，容易发生碰撞事故和横向失稳。如何提高高速自动超车控制的轨迹跟踪精度，同时确保车辆的安全性和舒适性，是自动驾驶技术的关键技术。本文针对自动驾驶车辆高速超车控制难题，提出了新的路径规划方法和轨迹跟踪控制策略，具体包括: (1)提出基于不同驾驶风格的换道安全间距确定方法。利用Kmeans聚类算法对不同驾驶风格进行分析，根据不同驾驶风格的轨迹是否连续变化确定了换道起始点与结束点，对换道时间进行统计分析。根据换道时间，利用风险因子提出基于不同驾驶风格的换道安全间距。 (2)提出了基于极限安全间距的超车路径规划方法。将超车过程简化为五阶段的换道行驶和直线行驶过程。横向上，建立了混合函数换道模型，基于换道目标函数对换道曲线进行优化。纵向上，利用安全间距以及车速来规划每个阶段的行驶时间以及纵向加速度，确保超车车辆与周围车辆都不发生碰撞，同时保证一定的安全车距。 (3)提出了多目标可拓协同自适应轨迹跟踪模型预测控制。利用路径曲率、换道时间、纵向车速确定期望横摆角速度。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标，通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数，建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。 最后，针对基于极限安全间距的超车路径规划以及多目标可拓协同自适应模型预测控制搭建了联合仿真平台，然后将控制策略进行仿真验证。数值仿真结果表明，本文所提出来的多目标模型预测可拓协调控制策略不仅能在在低附着路面保证车辆的超车安全性，还能进一步提高车辆的横向稳定性，且在不同工况下的综合性能更好。 |
| 作者： | 龙凯 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 张志勇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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