详情

原文传递自动驾驶车辆的主动避障路径规划与轨迹跟踪控制研究

论文题名：	自动驾驶车辆的主动避障路径规划与轨迹跟踪控制研究
关键词：	自动驾驶车辆;主动避障;路径规划;轨迹跟踪
摘要：	进入二十一世纪以来随着科学技术的飞速发展，汽车产业也随之带来全新的技术变革，相对于传统汽车，如今的汽车也更加智能化、现代化，车企的重点研究方向都集中在自动驾驶技术上。自动驾驶技术主要包含环境感知、路径规划和跟踪控制三个研究方向。本文主要对自动驾驶车辆技术中的路径规划和跟踪控制两个方向进行研究，前者又包括全局路径规划和局部路径规划。　　论文主要内容说明如下：　　（1）为了提高自动驾驶车辆在路径规划中的全局搜索能力和精度，提出了一种基于麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)、伯努利（Bernoulli）映射和禁忌搜索算法（TabuSearch）的改进麻雀搜索算法。该算法解决了麻雀搜索算法后期容易早熟、易陷入局部最优后搜索能力下降的不足。改进麻雀搜索算法在初始化阶段，使用伯努利映射初始化种群位置，取代传统算法初始化阶段采用随机数的方式，优化了种群分布不均、搜索范围不足的问题。同时，当超过一定迭代次数全局最优值仍没有更新时，再次使用伯努利映射对种群进行扰动增强全局搜索能力。在算法进入后期寻优阶段时，使用禁忌搜索算法，应用其禁忌准则和特赦准则的结构实现良好的全局搜索能力。经过实验验证，改进后的麻雀搜索算法拥有更好的全局搜索能力和更高的精度。　　（2）为了提高自动驾驶汽车在复杂路况下轨迹跟踪的精确度、乘员舒适度和车辆稳定性，设计了一种基于车辆动力学模型和模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)的自适应轨迹跟踪控制器。该控制器主要根据在不同路况下的横向车速与纵向车速的变化不同，在模型预测控制前加入模糊控制环节，对模型预测控制中的权重系数矩阵进行实时在线优化。在跟踪轨迹变化较大时，使控制器能够快速减小跟踪误差，保证轨迹跟踪的精度。在跟踪轨迹变化较小时，能够减小车辆的前轮转角的变化，在保证车辆稳定性的同时，提高了乘员舒适度。搭建了Matlab/Simulink/Carsim联合仿真模型，对该控制器进行验证，结果表明该控制器可跟随车速变化实时更新权重系数，提高了车辆轨迹跟踪精度及稳定性。　　（3）为了更符合现实的车辆行驶环境，在轨迹跟踪控制器前加入轨迹重规划层，设计了一个具有主动避障轨迹跟踪控制功能的分层控制器。该分层控制器中的重规划层依然使用模型预测控制理论，接受来自所建环境模型中的静态、动态障碍物信息以及原始参考路径信息，通过模型预测控制算法计算，给出局部参考路径。将该局部参考路径给到轨迹跟踪控制器，使后者根据动态变化的参考路径实现实时避障。搭建了Matlab/Simulink/Carsim联合仿真模型进行实验验证，结果表明该分层控制器具有较好的跟踪精度和稳定性，可以使目标车辆在不同工况下进行实时避障。
作者：	葛唱
专业：	控制科学与工程
导师：	钱素琴
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东华大学
学位年度：	2023