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原文传递基于状态估计的轨迹跟踪系统设计与横摆稳定性研究

论文题名：	基于状态估计的轨迹跟踪系统设计与横摆稳定性研究
关键词：	轨迹跟踪;状态估计;线性二次调节器;模型预测控制;横摆稳定性控制
摘要：	汽车保有量的急剧增长引发了一系列的社会问题，交通堵塞现象比以往更加严重，降低了人们的出行效率。自动驾驶车辆能够在无需人工干预的情况下，安全高效地完成提前设定的驾驶任务，从而减少由于驾驶员误操作而造成的交通事故和经济损失。精确稳定的轨迹跟踪控制系统是实现自动驾驶最重要的任务之一，轨迹跟踪包括横向路径跟踪和纵向速度跟踪两部分。横向运动控制是轨迹跟踪控制系统的基础，必须保证车辆的路径跟踪精度和在恶劣路况下车辆的稳定性。同时，由于车辆的横、纵向运动之间存在强烈的耦合关系，车辆在转弯的时候，纵向速度的变化会不可避免地影响横向控制器的精度，因此有必要设计速度跟踪控制器，并对无人驾驶车辆的横、纵向综合控制进行研究。此外，车辆在行驶过程中，横摆角速度和纵向速度会随时间变化，并且很难由常见的车载传感器测得，因此车辆状态参数的不确定性也是一个亟待解决的问题。本文针对以上问题进行了基于状态估计的轨迹跟踪系统设计与横摆稳定性研究，主要研究内容如下：　　（1）首先通过合理假设，建立了车辆动力学模型和基于“魔术公式”的轮胎模型，并对轮胎动力学特性进行了仿真分析，得到轮胎处于线性工作区域时的侧偏角范围。针对车辆行驶过程中横摆角速度和纵向速度随时间变化并且难以测量的问题，建立三自由度非线性车辆模型反映车辆的动力学特性，基于扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）设计了车辆行驶状态观测器，分别对车辆的横摆角速度和纵向速度进行估计。　　（2）其次，在车辆动力学模型的基础上，结合对跟踪误差的分析，建立了轨迹跟踪误差动力学模型，基于该模型设计了线性二次调节器（LinearQuadraticRegulator，LQR）横向跟踪控制器，将横向跟踪问题转化为一个考虑误差动力学约束的线性二次规划问题，并求解得到最优前轮转角输入；为了有效消除横向稳态偏差，在反馈控制中加入前馈控制模块；同时，为了减小由于汽车的不足转向特性而产生的横向偏差，提出了加入前轮转角补偿的“反馈+前馈+前轮补偿”LQR路径跟踪控制器；另外，为了解决车辆在低附着系数路面行驶时稳定性下降的问题，基于滑模变结构控制理论（SlidingModelControl,SMC）设计了后轮横摆稳定性控制器，将横摆角速度和质心侧偏角的理想参考值与实际值之间的偏差作为输入，采用指数趋近率，求解得到后轮转角作为输出。　　（3）此外，为了解决由于纵向车速的变化而引起横向偏差增大的问题，设计了基于模型预测控制算法（ModelPredictControl，MPC）的速度跟踪控制器。采用分层控制结构，上层控制器采用基于MPC的速度跟踪控制器以达到在平坦路面上跟踪期望加速度的目的，设计了包含对期望加速度跟踪误差最小化、控制量和控制增量最小化的优化目标函数，并考虑了相关的车辆动力学约束；下层控制器基于比例积分微分（PID）控制方法，将上层控制器输出的加速度转化成车辆的油门开度和制动主缸压力，最终实现精确的纵向速度跟踪控制。　　（4）最后，为了验证所提出的基于状态估计的轨迹跟踪控制系统与横摆稳定性控制策略的有效性，搭建了基于CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真平台，在低附着系数路面上，分别对比了低速、中速和高速换道工况下车辆的横向跟踪偏差、横摆角速度和质心侧偏角的变化情况。仿真结果显示，本文所设计的EKF观测器能够较准确地估计车辆状态参数，所提出的轨迹跟踪控制器在不同的工况下都能准确地完成轨迹跟踪任务。此外，相比于未加入横摆稳定性控制的轨迹跟踪控制器，施加横摆稳定性控制之后，车辆在牺牲了较小的横向跟踪精度的前提下，操纵稳定性得到了明显的提高，具有较高的应用价值。
作者：	袁腾飞
专业：	机械工程;车辆工程
导师：	赵容晨
授予学位：	硕士
授予学位单位：	贵州师范大学
学位年度：	2023