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自动驾驶车辆在极限工况下的运动控制
| 论文题名： | 自动驾驶车辆在极限工况下的运动控制 |
| 关键词： | 自动驾驶;极限工况;运动控制;模型预测控制 |
| 摘要： | 运动控制是自动驾驶最核心的技术模块之一，因为该模块直接影响车辆的运动表现和行车安全性，而安全性是自动驾驶技术成熟与否的最关键的指标。主流的运动控制研究工作主要面向常规、稳定的车辆工况，传统的底盘主动安全系统也致力于将车辆状态控制在常规工况下。当车辆进入极限工况时，现有系统的控制能力十分有限，甚至可能失效，导致危险。这里的极限工况指的是车轮摩擦力达到饱和、车身发生滑移运动的情况。 对极限工况下运动控制问题的研究可以拓展车辆的动力学控制边界，使自动驾驶车辆在极端情况下仍具有自主控制的能力，具有明显的研究价值。然而，该工况下车辆的横纵向动力学相互耦合，运动状态不稳定，对控制系统设计提出了很高的要求。目前学界和业界对于该问题的研究尚不成熟。因此，本文面向极限工况中的漂移运动场景，提出了用于稳定漂移状态的控制器和用于在漂移状态下跟踪路径的控制器，并进一步设计了同时具有车道保持和漂移过弯能力的自动驾驶运动控制系统，同时设计、搭建了智能漂移车平台，以进行算法的开发、验证。 首先，提出了基于模型预测控制技术的稳态漂移控制器。建立用于漂移的车体动力学模型和轮胎力学模型，并对漂移平衡态和漂移运动特性进行了分析。在此基础上，面向稳态漂移的状态跟踪问题，应用线性模型预测控制技术设计控制器，以优化的方式来解决这一多目标、多约束的控制问题，同时兼顾了计算实时性，具有可拓展性强的优势。控制器的性能在仿真实验和实车平台中得到了验证。 然后，提出了漂移跟踪控制器和具有漂移能力的自主控制系统。建立漂移跟踪模型，从轨迹角度分析漂移平衡，并针对漂移跟踪问题提出了“切换期望平衡点”的解决思路。基于这一思路，设计“状态规划器+跟踪控制器”的双层控制结构。其中状态规划器负责根据位姿偏差信息计算期望平衡态，而跟踪控制器使用线性模型预测控制技术进行状态跟踪和路径跟踪。进一步地，整合漂移跟踪控制与常规工况控制，形成一个具有车道保持和漂移过弯能力的自动驾驶运动控制系统，该系统可以根据道路状况在常规控制模式和漂移控制模式之间切换。控制方案的有效性与鲁棒性在仿真实验和实车平台中得到了验证。 最后，设计、搭建了专门面向极限工况场景的智能平台，并在其上开发了自主漂移功能。在1/10比例的专业遥控赛车底盘的基础上进行了感知模块、控制模块、执行模块的软硬件设计和搭建，并进行实车的模型拟合与参数辨识。基于ROS系统，在该实车平台上开发了稳态漂移和漂移跟踪的自主控制功能。实车实验结果展现了所提出的控制算法的可行性。 |
| 作者： | 齐遇 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 谢磊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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