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面向复杂园区场景的自动驾驶车辆运动控制技术研究
| 论文题名： | 面向复杂园区场景的自动驾驶车辆运动控制技术研究 |
| 关键词： | 自动驾驶车辆;轨迹跟踪;冗余控制;复杂园区场景 |
| 摘要： | 汽车自诞生以来极大地方便了人类的出行，提高了生活和工作的效率，但由人类驾驶员驾驶汽车衍生的交通拥堵、道路安全事故等问题不容忽视。自动驾驶车辆可以很好的解决上述问题，避免驾驶员的操作失误，使交通出行变得安全可靠。自动驾驶车辆通常配备视觉传感器进行环境感知，采用车载高性能计算机计算车辆与目标轨迹的距离，控制车辆底盘的执行器执行运动指令，车辆的运动控制技术是其核心技术之一，车辆运动控制的相关研究有助于提高自动驾驶系统的稳定性和安全性。 面向复杂园区场景的自动驾驶车辆是目前自动驾驶领域的研究热点。园区自动驾驶车辆的车速较低，行驶路线相对固定，且应用场景丰富，是自动驾驶技术最先实现落地应用的重要方向。本文对园区自动驾驶车辆的运动控制系统进行研究。全文从车辆的实车实验平台、车道保持控制算法设计、冗余联合控制系统三个方面进行阐述，重点研究了与车道保持功能相关的车辆的横向运动控制技术。主要研究内容如下: 首先，为了实现自动驾驶车辆的运动控制，设计了园区自动驾驶实验平台。平台由一辆SUV为车辆作为主体，搭载了由线控制动、线控转向、线控档位和线控驱动多模块组成的线控底盘，各个模块通过CAN通信网络实现数据传输。另外，采用单目工业相机作为平台的视觉传感器，用于采集路面图像，同时采用高性能工控机作为自动驾驶算法的运算处理单元。 其次，对自动驾驶车辆的轨迹跟踪进行了控制算法设计。利用二自由度模型建立横向误差微分方程，设计一种带有前馈控制结构的线性二次型最优(LQR)轨迹跟踪控制方法。将LQR算法作为主控制方法，同时设计了一种基于比例积分微分(PID)算法的冗余控制方法，PID算法使用车辆相对于目标轨迹的横向偏移量作为输入，该算法具有结构简单，响应速度快的特点。 然后，采用LQR与PID控制算法组成冗余联合控制系统。使用CarSim与MATLAB软件进行试验设计，开展了冗余联合控制算法的车道保持仿真试验。试验结果表明，控制系统一旦发生故障会引起车道偏离现象，存在一定风险，相比单一控制系统，冗余联合控制系统具有更高的鲁棒性和安全性。 最后，为了实现自动驾驶车辆在非结构化道路场景中的安全行驶，在校园道路中选取了具有代表性的路段作为试验道路，采用单目视觉导航的PID控制算法，开展了自动驾驶低车速车道保持的实车试验。实验结果表明控制算法的性能稳定，适用于各种非结构化道路场景。实车试验的结果对自动驾驶技术的应用落地具有一定的参考价值。 |
| 作者： | 高源 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王昌龙;薛巨峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 扬州大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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