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原文传递基于改进RRT的自动驾驶路径规划与跟踪控制方法研究

论文题名：	基于改进RRT的自动驾驶路径规划与跟踪控制方法研究
关键词：	无人驾驶;路径规划;跟踪控制方法;跟踪精度
摘要：	伴随着近年来城市如火如荼的发展，作为城市脉搏的交通正面临着巨大压力，无人驾驶技术的革新迫在眉睫。路径规划和跟踪控制作为其中的关键技术具有重要研究意义，目前存在一些全局路径规划和轨迹跟踪算法，但都存在一些缺陷因此无法应用于实际，如路径规划中常用的A算法，在规划路径是存在大量尖锐点、计算量大、规划时间长，严重影响行车效率，基于仿生思想的蚁群算法存在迭代速度慢、初期探索无序性的问题，近年比较热门的人工势能算法，具有不可避免的容易陷入极小值的缺陷，在无人驾驶领域始终停留在理论阶段。因此本文针对全局路径规划提出一种改进RRT算法，有效减少了规划时间、采样点数、尖锐点数量，提高通过复杂区域的能力，使规划路径始终满足车辆运动学和动力学约束。针对轨迹跟踪算法，本文对MPC控制器提出改进，融合模糊自适应控制算法解决轨迹跟踪时大曲率路段舍弃平顺性提高跟踪精度的问题。　　本文主要针对全局路径规划，横纵向控制和航向角控制进行了研究。全局路径规划即给定起始点与目标点，考虑周围环境找到两点之间最优的行车路径，为之后的局部路径规划和跟踪控制提供基础，对于已经规划好的路径，利用轨迹跟踪算法对参考轨迹进行跟踪，达到满足实际行车要求的效果。具体研究内容如下：　　(1)车辆运动学模型研究。以无人驾驶车辆本身作为研究对象，考虑车辆运动学、障碍物碰撞检测机制，简化车辆模型并引入阿克曼转角，设计基于外接圆的快速碰撞检测模型，为全局路径规划和跟踪控制提供先决条件，以达到真实世界无人驾驶车辆的行车要求。　　(2)无人驾驶的全局路径规划研究。针对传统RRT算法重复探索区域、无法快速绕过障碍物、最终规划路线尖锐点过多、转角不满足车辆动力学要求、最终收敛时在终点处震荡、狭长环境无法快速通过等问题提出改进，采用目标偏执策略、自适应步长策略、节点丢弃策略、最小转角限制策略、改进算法收敛条件、贪心策略加入一系列改进措施对上述问题一一改进，通过四种典型场景于RRT、RRT、Bi-RRT三种算法对比验证改进算法路径规划的效果。　　(3)基于参考轨迹的跟踪控制器研究。在已获得无人驾驶所需全局路径规划的轨迹的条件下，设计一种基于MPC和模糊自适应控制的跟踪控制器，使用离散线性化的方法对MPC目标函数进行二次规划，并对设计约束条件，考虑到MPC跟踪轨迹时会出现舍弃平顺性以达到跟踪精确度的问题，将模糊自适应控制算法与MPC相结合，对控制器输入量的权重施加控制，最后使用Carsim-Simulink联合仿真平台搭建车辆模型与道路模型，以参考轨迹与实际轨迹对比、横纵向误差、航向角误差为评价标准验证路径规划的合理性和跟踪控制的准确性。
作者：	雷俊廷
专业：	车辆工程
导师：	殷时蓉
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023