详情

原文传递智能车辆路径跟踪控制研究

论文题名：	智能车辆路径跟踪控制研究
关键词：	智能车辆;路径跟踪;预瞄控制;线性二次型调节器;LQR控制器
摘要：	路径跟踪控制是智能驾驶车辆的关键技术，为了适应复杂的行驶工况，车辆路径跟踪需考虑不同的车辆行驶状态和环境因素，特别是当车辆在低附着路面上高速行驶时，由于轮胎附着力不足导致车辆容易发生滑移和甩尾等失稳工况。路径跟踪控制不仅要确保对期望路径跟踪的准确性，还要考虑车辆在复杂工况下的稳定性和安全性。针对路径跟踪的稳定性控制问题，本文通过设定稳定性状态目标，提出结合前轮主动转向和四轮转矩协调控制的分层架构路径跟踪控制算法，提高了车辆路径跟踪过程中的横向稳定性，主要研究内容如下：　　建立自然坐标系二自由度车辆跟踪误差模型，结合预瞄控制和线性二次型调节器(LinearQuadraticRegulator,LQR)前馈+反馈控制设计了以前轮转角为控制量的路径跟踪控制器，将预瞄误差作为LQR控制器的状态反馈偏差，通过控制器求解得到最优前轮转角控制量。不同车速工况下的仿真试验结果表明：预瞄LQR路径跟踪控制算法相比于预瞄控制和LQR控制，在常规工况下可有效提高车辆横向稳定性和跟踪精度。　　提出基于前轮主动转向和四轮转矩协调控制的分层架构车辆路径跟踪控制算法，上层控制器中包含稳定性参数期望值设定，通过路径跟踪横向偏差和车辆稳定性控制偏差控制器求解得到前轮转角和附加横摆力矩控制量，下层根据附加横摆力矩和整车纵向力需求实现基于轮胎力利用率的车轮转矩优化分配。不同路面附着系数工况下的仿真试验结果表明：加入四轮转矩协调控制的分层结构路径跟踪控制器在高速低附等复杂工况下能够保证路径跟踪控制精度并改善车辆横向稳定性。　　搭建Speedgoat快速控制原型实车平台，通过摄像头感知车道线采样点拟合得到的多项式参数，计算车辆相对于车道中心线的侧向误差和航向角误差作为LQR路径跟踪控制的反馈输入。Speedgoat原型控制器将计算得到的助力转向力矩发送至电动助力转向（ElectronicPowerSteering,EPS）执行器，实现车辆以车道中心线为期望路径的横向控制。实车测试结果表明：预瞄LQR算法能够将横向偏差控制在0.1m之内，满足车辆横向控制性能要求。
作者：	王东
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