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原文传递无人驾驶汽车超车功能算法研究

论文题名：	无人驾驶汽车超车功能算法研究
关键词：	超车决策;无人驾驶汽车;轨迹规划;目标跟踪
摘要：	超车是车辆在行驶过程中会经常遇到的工况，超车行为也对驾驶员的观察能力、判断能力以及驾驶操作能力提出了较高的要求，观察判断不及时或是操作的失误是超车过程中发生交通事故的重要原因。无人驾驶汽车的超车功能是当下汽车走向智能化的研究热点之一，为了让无人驾驶汽车在超车过程中更加安全平稳，本文围绕无人驾驶汽车超车功能的决策规划以及运动控制进行了研究。　　超车一般被划分为三个过程，分别是换道、超车与并道，本车需要安全平稳的超越前方车辆后再次回到原车道。当前方车辆的行驶速度较低或者驾驶员期望以更高的速度行驶时一般会采取超车操作，基于此背景，在常用的超车意图判断方法的基础上提出一种新的基于速度不满度累积的超车意图判断方法，并利用本车与周围车辆的最小安全距离模型对超车可行性进行判断。通过对比几种不同的轨迹规划的方法之后，本文选用更为平滑且计算简单的五次多项式作为轨迹规划方法，同时由于换道轨迹的时间长度对换道效率以及换道过程中的乘坐舒适性具有重要影响，本文提出一种基于模糊规则的换道轨迹时间确定方法。　　针对无人驾驶汽车超车过程中的轨迹跟踪问题，本文基于Frenet坐标系将运动控制解耦为纵向与横向两个维度的控制，在纵向控制方面采用了分层控制的方法，并且设计了两种上层控制器，第一种为借助模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）算法设计的集成式MPC控制器，可对纵向位置以及纵向速度同时进行跟踪，第二种是在总结PID控制与MPC的基础上，设计的一种带PID位置修正的MPC控制器，其中PID控制器负责位置修正，MPC控制器负责速度跟踪。根据上层控制器输出的期望加速度，下层控制器再通过合理的加速/制动切换逻辑来输出对应的节气门开度或制动器压力。　　针对横向控制，考虑到超车算法在应用过程中的实时性与运算量的因素，本文采用了车辆二自由度模型行作为跟踪控制算法的车辆动力学模型，并在二自由度模型的基础上推导出横向控制偏差模型作为控制器的预测模型，同时将轮胎力的耦合转化为对控制量的约束，将侧向位移偏差以及横摆角偏差最小为目标设计了MPC横向控制器的目标函数，然后将MPC的求解转化为二次规划问题，以实现通过对前轮转角的控制达到消除侧向偏差的目的。　　最后利用CarSim/Simulink搭建联合仿真环境，对本文的超车算法进行仿真分析。
作者：	吴海博
专业：	车辆工程
导师：	林国庆
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长安大学
学位年度：	2022