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基于变步长权重系数MPC的自动驾驶车辆路径跟踪研究
| 论文题名： | 基于变步长权重系数MPC的自动驾驶车辆路径跟踪研究 |
| 关键词： | 自动驾驶;模型预测控制;路径跟踪;避障行为;B样条 |
| 摘要： | 自动驾驶是汽车技术未来发展的主要趋势，而路径跟踪是实现自动驾驶车辆智能驾驶功能的核心技术之一。模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)能够解决多约束、非线性模型的求解问题，处理车辆跟踪控制问题时具有较大的优势，成为自动驾驶车辆路径跟踪控制的重要研究方向，但在复杂道路情况和较高车速下，存在着跟踪精度较低的问题。为改善自动驾驶车辆路径跟踪的性能，本文针对基于MPC的自动驾驶车辆路径跟踪精度提升展开研究，主要研究内容如下： 搭建了车辆三自由度动力学模型及魔术公式轮胎模型，确定轮胎的线性区约束范围，基于模型预测控制理论推导误差模型、设计目标函数及其约束并进行求解。选取双移线作为参考路径，在不同车速下进行了仿真试验，仿真结果表明基于MPC的路径跟踪控制器能够完成双移线路径下的跟踪任务。 由于通常驾驶员注意力会更集中于靠近自身的目标，针对传统目标函数时域内不同步长对应的目标函数权重均相同的问题，设计了多个随步长变化的权重系数函数，通过联合仿真，对目标函数误差项步长权重的选取与跟踪效果之间的关系进行研究。仿真结果表明权重逐渐变小能够提升跟踪的精度，权重逐渐增大能够提升车辆的稳定性。基于以上结论，综合曲率和车速设计了变步长权重的MPC路径跟踪控制器，并进行仿真验证，结果表明改进后的控制器能够兼顾不同驾驶环境下车辆的跟踪精度和行驶稳定性，车辆在30km/h车速，双移线路径下行驶时的平均横向偏差减小了约29.41%。 为验证改进后的跟踪算法在一般行驶路径下的适用性，采用B样条进行避障路径规划算法设计。基于两段B样条曲线构造避障路径并根据要求生成曲线簇，通过添加曲率约束、碰撞约束，设定最优曲线标准，在生成的曲线簇中选取出一条最优路径，仿真验证了B样条算法可规划出实现避障功能的曲率连续的路径。 集成设计基于变步长权重系数MPC的路径跟踪控制器和避障路径规划器，构建规划、跟踪双层结构，搭建联合仿真平台，验证改进后的MPC路径跟踪控制器在避障路径下的性能。联合仿真结果表明改进的路径跟踪控制器在保证车辆行驶稳定性的同时，对车辆跟踪精度有所改善。 |
| 作者： | 潘绍飞 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 李耀华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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