详情

原文传递基于模型预测控制的智能车局部运动规划方法研究

论文题名：	基于模型预测控制的智能车局部运动规划方法研究
关键词：	智能车;局部轨迹规划;模型预测控制;高斯伪谱法;轨迹跟踪控制
摘要：	随着通讯技术、人工智能、大数据分析等科学技术的发展，智能网联汽车将是未来汽车产业发展的趋势。而智能车的运动规划技术作为智能车的重要组成部分，对其的研究具有重要的意义。对于自动驾驶车辆而言，轨迹规划模块输出的轨迹需要满足环境约束，轨迹的舒适性约束和安全性约束，这要求规划系统能够以简便的方式处理这些约束；此外，选用复杂的模型虽然能够较好地考虑车辆动力学特性，提高模型预测控制算法的精确度，但问题的复杂程度也随之上升，如何简化优化问题也十分重要。　　高斯伪谱法是一种利用数值法求解最优控制问题的方法，先将优化问题转换为非线性规划问题，然后通过内点法迭代求解可以快速得到优化问题的解。本文使用模型预测控制算法搭建轨迹规划问题，利用高斯伪谱法离散求解每一小步的优化问题；随后利用PID与LQR控制器实现车辆对参考轨迹的跟踪。本文主要研究内容如下：　　一，针对局部轨迹规划方法使用的不同坐标系进行介绍与分析，以及基于模型的轨迹预测方法对周车轨迹进行预测。首先针对道路参考线离散点进行了贝塞尔曲线拟合，依据拟合后的道路参考线将道路点与轨迹点进行了坐标变换；为了令预测轨迹更加准确，在周车未来操作意图已知的条件下，使用两种方法进行了轨迹预测，分别对应于不同的操作意图，预测的轨迹用于本文之后的轨迹规划模块。　　二，针对基于模型预测控制的局部运动规划方法进行详细叙述。首先介绍了本章使用的预测模型。轨迹规划模块以时间最优为目标函数，以本车动力性约束、轮胎力约束、周车未来轨迹约束与道路信息约束建立起模型预测控制问题，其中周车的几何模型选择椭圆模型。在建立该优化问题时，将时域上的优化问题转换为距离域上的优化问题从而将周车信息与道路信息直接反应在控制问题中。在求解每一步的优化问题时，使用高斯伪谱法进行求解，为了对状态轨迹进行插值，将配置点选取为勒让德多项式的零点，并将目标函数与约束也转换到距离域上。最终将每一步的最优控制问题转换成为非线性规划问题，通过对该问题的决策变量进行迭代求解即可得到未来一段距离域内的轨迹点序列。　　三，针对轨迹跟踪方法进行阐明。首先将跟踪控制问题解耦为横向与纵向两个方向上的控制问题，纵向使用位置PID控制器与速度PID控制器,横向控制使用LQR控制器，其中控制器使用的车辆模型为车辆横向误差模型。同时为了消除由于轨迹曲率导致的稳态误差，引入前馈控制。为了验证控制器的效果，设计了单、双移线轨迹跟踪仿真实验，最终的仿真结果证明本文设计的控制器具备优良的跟踪精度。　　四，基于MATLAB/Simulink-Carsim搭建仿真工况，分别设计了直线道路避障、弯曲道路避障、障碍物换道避障三种不同的仿真实验，验证了本文设计的局部运动规划系统的正确性和先进性，体现出了本文设计的局部运动规划系统可以满足车辆安全、舒适行驶的需求。
作者：	王锦坤
专业：	车辆工程
导师：	王云成
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023