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智能车辆避障路径规划及横向控制研究
| 论文题名： | 智能车辆避障路径规划及横向控制研究 |
| 关键词： | 智能车辆;横向控制;路径规划;模糊控制 |
| 摘要： | 智能车辆是一个集各种高新技术于一体的综合体，同时也是智能交通系统的重要组成部分。当前社会对于交通安全问题关注度越来越高，对智能车辆的研究也起到了极大地促进作用，本文以视觉式导航智能车为研究对象，对其路径规划和运动控制关键技术开展研究。 针对智能车辆运动控制的特点，建立具有纵向、横向、横摆三自由度的车辆动力学模型，在充分考虑轮胎侧偏对于车辆运动影响的基础上，将两者相结合获得车辆横向动力学模型，同时增加视觉预瞄，以便保证车辆在行驶过程中能预先判断前方路径并获取偏差信息，将视觉预瞄运动学模型与简化后的车辆横向动力学模型组合构成车辆状态方程。 在信息未知的环境中，智能车辆需要规划一条无碰撞的安全路径，以确保车辆能够准确无误的到达目的地，因此本文针对避障路径的规划开展研究，并采用人工势场法开展路径规划算法研究。人工势场法结构简单，时效性比较好，能够很好的满足智能车对于路径规划实时性的要求，基于车辆的转向特性，对人工势场法进行改进以满足智能车辆对所规划路径的行驶要求。 采用滑模变结构控制与模糊控制相结合的方式来设计智能车辆的横向控制器，将所采集到的车辆横向偏差和方位偏差融合，选用融合后的集成偏差来构成滑模函数，将所设计的滑模函数及其变化作为模糊控制输入，减少模糊控制的维数，有效降低模糊控制的复杂程度，同时减弱抖振，柔化控制信号的输入，保证转向盘转动的稳定性。 针对具有不同道路曲率的路况，在Matlab/Simulink环境中对智能车辆的横向控制器进行了仿真分析研究，主要研究对于不同曲率路径智能车辆跟踪效果，尤其是对于曲率突变的道路进行了跟踪，对采用改进后的人工势场法所规划的路径进行路径跟踪控制;根据车辆速度等参数的变化对车辆横向控制的影响进行了鲁棒性分析，仿真结果表明，模糊滑模横向控制器具有很好的路径跟踪效果，并且具有较好的鲁棒性，保证智能车辆自主驾驶的稳定性。 |
| 作者： | 李明 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 李琳辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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