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原文传递基于模型预测的智能车换道轨迹规划与跟踪控制研究

论文题名：	基于模型预测的智能车换道轨迹规划与跟踪控制研究
关键词：	智能车;车辆换道;轨迹规划;模型预测控制;目标跟踪
摘要：	近年来，全国汽车保有量迅猛增长，道路上行驶的汽车越来越多，极大地增加了车辆换道的频率，给道路通行效率和安全性带来了极大挑战。由车辆换道引起的交通事故比例在不断增高，其绝大部分事故原因是因为驾驶员决策失误或疲劳驾驶。因此，开展智能车换道轨迹规划与跟踪控制的研究，不仅可以解放驾驶员双手，降低因人为因素引发交通事故的概率，提高道路的通行效率，更有利于推动智慧交通系统的进步。本文充分考虑换道高效性和乘坐人舒适性，优化了行车轨迹规划方案，设计了适用于不同车速、不同附着系数的变时域线性模型预测控制器，搭建了CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台，采用了变时域线性模型预测控制器对多工况换道轨迹规划和跟踪控制进行仿真实验验证，仿真实验结果显示本文设计的控制器具有较强的鲁棒性;具体内容包括: 　　首先，本文设定车辆沿x、y轴平动以及绕z轴做横摆运动，建立了车辆三自由度动力学模型，选择了拟合精度高且普遍使用的魔术公式轮胎模型。通过对轮胎力特性进行模拟，探明了轮胎力在小角度范围内呈线性关系。为了降低模型计算的复杂程度，基于小角度假设和线性轮胎模型进一步简化了车辆模型，为轨迹跟踪控制器的设计奠定基础。　　其次，本文基于智能车行车轨迹的规划问题，分析了智能车换道行为和过程中的性能指标;通过保持自车与周围车辆的安全距离，确保了换道过程中不会发生碰撞等危险行为。本文对等速偏移、圆弧、梯形加速度、正弦、多项式等常见的换道轨迹进行了对比分析，最终选取了五次多项式函数进行换道轨迹的规划，确定了换道轨迹函数。　　然后，本文基于换道轨迹函数和模型预测控制原理，设计了变时域线性模型预测控制器;将车辆的动力学模型进行线性化和离散化处理，得到控制器所需的预测模型，明确出车辆换道过程中的各种约束条件，选择用于优化求解控制量的目标函数，并将目标函数转化成了计算机易于求解的二次规划问题;通过求解每个周期内的最优控制量，实现了对轨迹的跟踪控制。通过仿真实验发现，同组控制器参数并不适用于所有的行驶速度工况，通过大量仿真实验确定了一定速度范围之内的最佳控制参数，进而实现不同车速下换道轨迹的最佳跟踪控制。　　最后，本文搭建了CarSim/MATLAB联合仿真平台，进行了简化场景下的换道仿真实验，采用了变时域线性模型预测控制器对智能车换道轨迹跟踪控制进行了不同速度、路面附着系数等多种工况下的仿真验证比较。仿真结果证明，智能车均能够安全平稳的完成换道，而且本文设计的变时域线性时变模型预测控制器在不同的工况下，都具备更好的精度和鲁棒性，能够平稳的控制车辆沿规划轨迹行驶。并且通过实车试验验证了控制器的性能，结果表明参数信息均在约束范围之内，控制器的换道跟踪效果较好，行驶过程稳定且满足乘坐人的舒适性。
作者：	王笑
专业：	机械
导师：	王东;王伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	青岛理工大学
学位年度：	2023