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基于动态规划和二次规划的无人车局部路径规划和控制研究
| 论文题名： | 基于动态规划和二次规划的无人车局部路径规划和控制研究 |
| 关键词： | 无人车;局部路径规划;路径跟踪;行驶安全性 |
| 摘要： | 随着我国汽车保有量的逐年增长，交通拥堵问题越发明显，驾驶员操作失误造成的交通事故也越来越多，在此背景下，无人驾驶技术的研究成为行业的研究热点，路径规划和路径跟踪控制是研究无人驾驶技术的关键技术，直接影响到无人车的行驶安全性和舒适性，规划出安全的避障路径和精确的路径跟踪控制对无人车的研究和应用具有重要意义。本文的主要研究内容如下： 首先介绍了国内外无人驾驶汽车的发展现状，并针对无人驾驶汽车技术的路径规划和跟踪控制的研究现状，对常用的路径规划和跟踪控制算法进行理论分析，为后续研究提供了理论基础。 其次本文采用动态规划和二次规划相结合的方法进行路径规划。在动态规划中，基于Frenet坐标系在路径的横纵向上等间隔撒点离散化自动驾驶连续空间，并通过仿真实验选取了合适的横纵向离散间隔。再使用五次多项式平滑连接各采样点，形成路径簇，根据路径与障碍物的距离、与参考线的距离、平滑性设置成本函数，动态规划正向求解每条路径的成本值，逆向寻求成本值最小的路径，作为路径规划的粗路径，然后基于道路边界约束和无人车在行驶过程中的可行性约束，依据路径的平滑性和动态规划的粗路径设置目标函数，采用二次规划对粗路径进行平滑，得到安全、平滑的规划路径。 然后建立了车辆动力学模型和无人车路径跟踪误差模型，对线性二次调节器（LinearQuadraticRegulator，LQR）的理论进行研究，并设计了基于前馈-反馈的线性二次最优控制器，以提高无人驾驶车辆路径跟踪控制精度。 最后建立了基于PreScan-CarSim-Matlab/Simulink的联合仿真平台，并搭建了6个仿真场景，对路径规划和路径跟踪控制算法进行了验证，结果表明，基于动态规划和二次规划的路径规划算法在所有场景中都能成功规划出安全平滑的路径，同时路径跟踪过程中最大横向误差为0.25m，最大航向误差为0.05rad，都在可接受范围内，具有较好路径跟踪控制效果，能够满足无人驾驶车辆的行驶安全性和舒适性。同时实车验证了LQR算法具有较高的路径跟踪控制精度，能够保证车辆的行驶安全性。 |
| 作者： | 冯招松 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 胡博 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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