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无人驾驶车辆高速公路行车轨迹规划与控制策略研究
| 论文题名： | 无人驾驶车辆高速公路行车轨迹规划与控制策略研究 |
| 关键词： | 无人驾驶车辆;高速公路;Frenet坐标系;轨迹规划;PID控制 |
| 摘要： | 高新技术的发展和人民对于生活水平要求的提高，促进了无人驾驶车辆的发展。无人驾驶技术的发展可以有效的改善交通拥堵以及减少交通事故的发生。目前无人驾驶技术主要针对结构化道路进行研究，因此在本文中，主要研究无人驾驶车辆在高速公路环境中的行车轨迹规划和控制策略。本文的研究内容主要包括以下几点: (1)在本文中，车辆的行驶环境为高速公路主道，因此首先对高速公路进行简化。在高速公路主道中行驶，主要包含巡航、跟车和换道三种行驶状态，基于不同的行车状态分别建立跟车行驶安全距离模型和换道安全距离模型。在行车决策方面，以安全距离作为行车状态切换的依据。 (2)高速公路存在弯道工况，世界坐标系下的轨迹规划在弯道工况中无法准确获取车辆相对于道路的信息，且规划方法较为复杂，为解决此问题，本文引入Frenet坐标系,并在Frenet坐标系下采用五次多项式进行轨迹规划。规划模块会在每一个规划时刻规划出针对不同行车状态的轨迹簇。通过轨迹评价函数对轨迹进行筛选，剔除掉违背约束条件的轨迹。之后通过对障碍车辆轨迹的预测，进行规划轨迹与障碍车辆预测轨迹的碰撞检测，最后将无碰撞的最优轨迹传输给控制模块。 (3)考虑到车辆行驶过程中速度的变化，本文采用PID实现对车辆纵向位置和速度的控制。首先搭建车辆纵向驱动动力学和纵向制动动力学模型，并借助Carsim与Simulink完成对车辆电动机油门和刹车的标定，最终完成纵向控制模块的搭建。 (4)本文中，行车环境为高速公路，其主要特点为行车速度快，基于此特点，控制器除保证控制精度外，还应具有较高实时性，因此本文中采用LQR实现横向控制。首先建立车辆二自由度动力学模型，并推导出Frenet坐标系下横向误差的线性微分方程。考虑到道路存在曲率，在LQR中引入前馈控制来消除道路曲率引起的稳态误差。另外在控制模块前加入预测模块来提高控制算法的实时性和控制精度。 (5)通过Carsim与Simulink搭建联合仿真平台，将规划模块与控制模块相结合，并分别在跟车、直道换道和弯道换道三种工况下进行仿真，结果表明本文设计的规划方法在弯道环境下依旧可以精确的规划出最优行车轨迹，LQR和PID相结合的横纵向控制算法具有较高的控制精度，且能保证车辆行驶过程中的稳定性。 |
| 作者： | 李晓旭 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 杨英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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