详情

原文传递基于MPC的智能车辆避障路径规划与跟踪控制研究

论文题名：	基于MPC的智能车辆避障路径规划与跟踪控制研究
关键词：	智能车辆;避障路径;动态规划;人工势场法;模型预测控制
摘要：	智能车辆产业化的发展，为解决城市交通拥堵、降低交通事故提供了有效的解决方案。研究智能车辆不仅能够优化交通环境，而且能够促进其他行业的发展，成为了近年来的研究热点。目前，路径规划与跟踪控制作为其核心技术，已经进行了很多研究，但是在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差，同时在面对复杂工况和曲率较大的路况时，跟踪控制的效果仍然不理想。因此，本文以智能车辆为研究对象，针对避障路径动态规划和路径跟踪控制等方面展开了研究。　　针对避障路径动态规划问题，采用改进APF进行路径动态规划，运用椭圆形障碍物斥力势场代替原斥力势场，并引入碰撞危险系数，建立道路边界约束及车道引力约束，同时增添速度斥力势场。经过仿真试验，证明了改进APF能够在动静态障碍物环境下合理地规划出安全的避障路径。为考虑车辆的动力学特性，将APF建立的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中，设计了基于MPC和改进APF的避障路径动态规划器，在每一时刻进行最优路径求解，实现整个预测时域内路径规划的更新。　　针对路径跟踪控制问题，建立了基于MPC的车辆横向路径跟踪控制器，分别进行30km/h、60km/h和90km/h速度下的仿真试验，得出目标函数中的权重系数对跟踪性能有影响，并对不同权重系数进行仿真试验分析。然后建立了基于模糊MPC的车辆横向路径跟踪控制器，并在与MPC相同的速度工况下进行仿真试验，对比分析MPC和模糊MPC路径跟踪控制器的控制效果;三种速度工况对应的最大横向偏差分别为0.217m、0.283m、0.759m。结果表明，在不同速度工况下，两者都能够较为精确地跟踪参考路径，但模糊MPC路径跟踪控制器的控制效果更好。最后采用分层结构建立纵向PID速度跟踪控制器，并在恒速与变速工况下进行仿真分析。结果表明，纵向PID速度跟踪控制器能够较好地跟踪期望速度。　　针对跟随与避障模式的辅助驾驶系统问题，设计了具有跟随和避障模式的智能车辆自主跟随与避障系统。采用分层结构控制，上层控制器根据传感器感知到前方车辆的运动状态信息，进行两种模式的判定与切换，计算相应模式下的期望加速度;下层控制器根据期望加速度和速度，确定需求节气门开度或制动压力，同时避障路径规划器和跟踪控制器根据被控车辆的运动状态信息，进行路径规划与跟踪。最后将所有的信息发送到车辆模型进行控制，进行两种典型行车场景的仿真试验。避障模式下，横摆角、横摆角速度及侧向加速度的最大值为1.24deg、0.437deg/s、0.189m/s2。结果表明，设计的自主跟随与避障系统能够有效地进行跟随与避障，并且规划出合理的安全避障路径，同时车辆也具有良好的稳定性和跟踪性。　　为了验证设计的避障路径动态规划与跟踪控制策略的有效性和稳定性，基于MATLAB/Simulink与Carsim软件进行联合仿真试验，建立避障路径规划及跟踪控制联合仿真模型，在静态障碍物、动态障碍物及动态障碍物不同速度下进行仿真验证。结果表明，规划的路径能够安全地避开障碍物，并且避障过程中车辆有良好的跟踪性和稳定性。选择直线工况进行障碍物路径动态规划及跟踪控制的实车测试;规划路径的最大横向距离大于2.5m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物;同时跟踪过程中车辆的方向盘转角、横摆角速度、质心侧偏角最大值分别为159.8deg,0.249deg/s、0.847deg。结果表明，设计的避障路径动态规划器与跟踪控制器均具有良好的跟踪性和稳定性。
作者：	严涛峰
专业：	机械
导师：	张丽霞
授予学位：	硕士
授予学位单位：	青岛理工大学
学位年度：	2023