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原文传递无人驾驶矿车线控主动转向控制策略研究

论文题名：	无人驾驶矿车线控主动转向控制策略研究
关键词：	无人驾驶矿车;转向控制;线性二次调节器;模型预测控制
摘要：	随着科学技术的不断发展，无人驾驶技术正在成为智能交通领域的研究热点。近些年来，矿区无人驾驶备受瞩目，是最有可能实现商业化应用的场景之一，同时也面临着许多实际运用中的困难。本文着重研究了无人驾驶矿车的转向控制，用以实现对参考路径的精确跟踪，并且还考虑到了实际转向系统存在的执行延时对控制算法的影响，对算法进行了优化设计，以满足实际应用中的需求。针对矿车的结构特性，本文建立了矿车运动学和动力学模型。为了模拟转向执行延迟，建立了时滞转向系统。基于预瞄理论、全状态反馈理论和模型预测理论，设计了多种转向控制器，在TruckSim/Simulink联合仿真平台上进行了仿真验证。最后，对部分算法进行了实车测试验证。　　本文首先进行了系统建模，针对矿车多轮双组的结构特性，建立了平面运动的动力学模型，在不考虑载荷转移的前提下，对矿车动力学模型进行了简化，并推导了车辆误差控制方程。为了模拟执行机构延时，建立了时滞转向系统，采用二阶系统模拟矿车转向系统执行过程。　　基于预瞄控制理论，描述了预瞄PID控制算法，在引入矿车模型后，设计了优化后的自适应预瞄控制算法。基于搭建的矿车动力学模型，设计了用于转向控制的线性二次调节器(LinearQuadraticRegulator，LQR)和模型预测(ModelPredictiveControl，MPC)控制器。针对时滞转向系统，对LQR控制器进行优化，分别设计了预瞄式LQR控制器、预测式LQR控制器和级联式LQR-PID控制器。结合模型参考自适应控制(Model-ReferenceAdaptiveControl，MRAC)，对MPC控制器进行优化，设计了MPC-MRAC控制器。　　搭建了TruckSim/Simulink联合仿真平台，描述了HIL测试平台。结合实际测试数据，对搭建的矿车动力学模型和时滞转向系统进行了模型验证，验证结果表明搭建的系统模型具有较好的准确性。在双移线工况下，对设计的控制器进行了仿真验证。仿真结果表明，在时滞转向系统下，当车速增加时，优化后的控制器能够显著降低路径跟踪的最大误差和平均误差，提高了车辆的稳定性，具有更好的表现性能。此外，在实际道路轨迹下，对优化的自适应预瞄控制算法、LQR-PID控制器和MPC-MRAC控制器进行了仿真对比验证，结果表明MPC-MRAC控制器整体误差最小，具有最好的性能。　　最后，描述了本文中无人驾驶矿车系统的整体架构，采路规划以及坐标转换原理。在矿区弯道工况和直线工况下，对本文设计的优化后的自适应预瞄控制算法进行了实车测试。测试结果验证了优化后的自适应预瞄控制算法的可行性，以及预瞄点数大小对跟踪性能的影响。测试误差结果表明，在车速较低时，优化后的自适应预瞄控制算法的跟踪误差能够满足实际应用的要求。　　本文制定的转向控制策略考虑了算法在实际应用中存在的问题，主要采用仿真的方式对其进行验证，并对部分算法进行了实车测试，其中的研究成果，具有一定的理论研究和实际应用价值。
作者：	董帅
专业：	动力工程及工程热物理
导师：	田韶鹏
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2022