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原文传递坡面条件下无人驾驶车辆的路径规划与跟踪控制研究

论文题名：	坡面条件下无人驾驶车辆的路径规划与跟踪控制研究
关键词：	无人驾驶车辆;坡面地形;路径规划;跟踪控制;模型预测控制
摘要：	随着人民群众对美好生活需求的升级，车辆行业逐渐转向智能化发展，而无人驾驶是车辆智能化的重要方向之一。无人驾驶车辆集规划、控制等技术于一体，对驾驶安全性、系统准确性、稳定性和乘坐体验感都有较高要求。路面条件是车辆稳定性的重要影响因素之一，车辆行驶环境复杂多样，不可避免的会途经斜坡等地段，在坡面上行驶的车辆，其规划和控制性能的好坏直接影响到无人驾驶车辆的行驶安全性和稳定性，因此研究坡面条件下的路径规划和车辆动力学跟踪控制对提高车辆自主行驶能力是有必要的。本文以四轮独立驱动车辆为对象，主要对坡面条件下车辆的路径规划、动力学模型、轮胎驱动转矩分配方式和跟踪控制进行了研究。　　首先，在坡面条件下进行了路径规划及优化研究。通过改进入工鱼群算法，提高了算法的效率和全局收敛性，同时加入高度因素作为最优化指标之一，减少了车辆的频繁加减速，提高了经济性和乘坐舒适度。使用改进的人工鱼群算法规划出路径点后，对其进行两次平滑处理，先剔除冗余点以缩短行驶距离，再使用贝塞尔曲线连接路径点以获得平滑且连续的曲线路径。　　其次，由于车辆在坡面上行驶时载荷分布不均匀，为了分析坡面道路对无人驾驶车辆载荷分布的影响，建立了三自由度车辆动力学模型和近似线性轮胎模型。为了提高控制的实时性，提出了一种具有实时参数更新特性的跟踪控制器，通过实时更新控制器的状态参数，该控制器可以最小化外部扰动对结果输出的影响。对轮胎转矩分配进行了分析，设计了坡面转矩优化分配控制器以提高行驶稳定性。通过控制前轮的转向角和每个轮的驱动转矩，可以跟踪期望轨迹的横向位置、纵向位置、横摆角和速度。对设计的跟踪控制器进行了数学模型仿真验证，分别跟踪直线和双移线两种轨迹路线，验证了理论的正确性和计算机程序的可行性。本文还利用动力学仿真软件CarSim和Matlab针对不同坡度的坡面进行了联合仿真实验，利用CarSim建立了外部输入驱动转矩、车轮转向角的车辆模型和坡面道路环境，在Matlab中搭建了基于线性变参数模型预测算法和转矩优化分配算法的跟踪控制器。仿真结果表明使用本文设计的控制器能够稳定、有效地跟踪上不同坡度坡面上的期望路线，与不考虑坡度因素的控制器相比，坡度越大，本文设计的控制器的控制效果越好。　　最后，为了验证本文所规划出的路径的可跟踪性，将路径规划部分与跟踪控制器部分结合起来，用所提出的跟踪控制器对规划出的曲线进行了跟踪仿真实验。当贝塞尔函数按普通定义式比例系数取点时，曲线上所取点之间长度会不相等，针对此问题，提出了校正后均匀时刻比例系数，进而得到普通比例系数对应的匀速运动点，以保证轨迹上各点速度相对稳定。联合仿真结果表明，采用本文方法规划出的贝塞尔曲线路径可以用本文提出的控制器进行跟踪，且跟踪效果良好。
作者：	陈翌迪
专业：	车辆工程
导师：	梁忠超
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东北大学
学位年度：	2021