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无人驾驶车辆的局部路径规划与轨迹跟踪控制研究
| 论文题名： | 无人驾驶车辆的局部路径规划与轨迹跟踪控制研究 |
| 关键词： | 无人驾驶;局部路径规划;轨迹跟踪;模型预测控制 |
| 摘要： | 无人驾驶是一种可以降低交通事故发生率，提升车辆智能化水平的技术。它是当今汽车工业发展的重点方向，也成为了各大研究机构和高校的热门研究领域。而路径规划和轨迹跟踪是无人驾驶系统不可或缺的重要组成部分。 本文主要研究内容为无人驾驶车辆局部路径规划和轨迹跟踪问题。针对结构化道路场景下的局部路径规划问题，通过先求解最优路径的近似解，再基于近似解进行二次寻优的方式获得最优路径。然后，为了对规划出的路径进行可靠的轨迹跟踪，本文设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。具体研究内容如下： （1）局部路径规划。针对结构化道路场景下的局部路径规划问题，在Frenet坐标系下通过动态规划的方法在离散采样空间中找到代价最小的路径，并生成车辆安全避障的可行区域。对经典障碍物代价函数进行改进，引入障碍物形状信息，使路径规划器能够满足不同大小的障碍物避障需求。接着在可行区域中，基于二次规划算法构建了考虑参考线距离、可行区域中心线距离和路径平滑度等因素的代价函数，并求得满足车辆动力学要求和避障约束的最优路径。最后通过仿真验证，在单一障碍物避障和连续障碍物避障场景中验证了局部路径规划算法的有效性。 （2）轨迹跟踪。将车辆的轨迹跟踪控制分成横向和纵向两个方向，简化了控制器的设计。在横向控制方面，考虑轮胎的侧偏现象，建立基于车身坐标系的横向动力学模型和基于Frenet坐标系的横向动力学模型。在纵向控制方面，建立速度跟踪模型。然后分别在横向和纵向方向采用模型预测控制算法，通过将状态方程离散化，构建目标函数，设置车辆动力学约束等步骤，完成了轨迹跟踪控制器的设计。最后在双移线场景和低中高三种车速跟踪五次多项式曲线的场景中进行仿真验证，并与传统基于车辆运动学模型的纯跟踪算法进行对比。仿真结果验证了轨迹跟踪算法的跟踪精准度和稳定性。 （3）搭建包含感知，定位，全局路径，局部路径规划和轨迹跟踪等模块的联合仿真系统，对局部路径规划和轨迹跟踪算法协同工作的场景进行了仿真。在连续静态障碍物避障，连续弯道和动态障碍物避障场景中验证了局部路径规划和轨迹跟踪算法协同工作的效果，仿真实验的结果证明了算法的有效性。 |
| 作者： | 陈永添 |
| 专业： | 电子信息 |
| 导师： | 李鸿一;葛海龙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广东工业大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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