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基于非线性动力学模型的无人驾驶汽车横向控制算法研究
| 论文题名： | 基于非线性动力学模型的无人驾驶汽车横向控制算法研究 |
| 关键词： | 无人驾驶汽车;非线性模型;虚拟势场;NMPC;传感器 |
| 摘要： | 近年来，随着传感器技术、计算机数据处理能力和5G通信技术等方面的突破，无人驾驶技术正在迈入蓬勃发展的时期，无人驾驶技术的出现为解决交通问题提供了一种新的途径。无人驾驶运动控制算法的优劣直接关系到无人驾驶车辆行驶的安全性与可靠性，一直以来都是无人驾驶技术的核心研究方向。本文将针对车辆的路径跟踪横向控制过程开展研究，在建立的车辆非线性动力学模型基础上，基于主流控制方法对横向控制器进行设计，并通过实验对比不同算法间的优劣，探究进一步提高控制器性能的方法。主要内容如下： (1)基于被控对象的动力学特性，构建轮胎非线性动力学模型、车辆运动学模型以及车辆二自由度动力学模型，并基于实车试验数据对线性化后的轮胎模型相关参数进行辨识。 (2)基于建立的车辆动力学模型，分别通过线性模型预测控制算法（LinearModelPredictiveControl,LMPC）以及非线性模型预测控制算法（NonlinearModelPredictiveControl，NMPC），对车辆横向控制器进行设计；针对NMPC算法中轮胎的非线性问题，通过遗传算法来对非线性轮胎模型的关键参数进行辨识；搭建CarSim/Simulink联合仿真试验平台，并基于仿真平台对两种控制器进行对比试验分析。 (3)基于自抗扰控制（ActiveDisturbanceRejectionControl，ADRC）算法设计车辆横向控制器，并通过仿真试验与前文的两种模型预测控制算法进行比较分析。探究传统模型控制方法中车辆模型参数的变化对控制器控制效果的影响，以及模型控制方法与经典无模型控制方法的优缺点。 (4)提出基于预期轨迹以及边界约束的虚拟安全行驶场域生成方法，并通过微分同胚映射理论生成虚拟势场；基于虚拟势场约束对传统NMPC横向控制器进行改进，最后通过仿真以及实车试验对虚拟场域约束控制器的有效性进行验证。 |
| 作者： | 王开峰 |
| 专业： | 机械 |
| 导师： | 隗寒冰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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