基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究

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1、基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究第1章绪论1.1课题研究背景和意义随着高速公路迅速发展以及车辆保有量的增加，因雨雪恶劣天气造成的滑移、超速行驶偏离车道产生碰撞和侧翻以及高速疲劳驾驶等因素造成的交通事故持续增加。虽然目前大部分民用车辆广泛应用了主动安全技术，如智能刹车辅助、电子稳定系统等，但在高速路滑等极端条件下并不能保证车辆的安全。显然，传统的车辆被动安全和常规主动安全技术并不能满足现代交通日益发展的要求。随着计算机信息处理技术、传感器技术和车辆控制技术的进展，基于高效环境感知的辅助驾驶技

2、术或全自动驾驶技术迅速发展，以主动控制为核心的先进车辆安全技术必将是现代交通系统和未来高度智能化交通系统的核心技术之一。未来智能车辆的发展目标之一是在高速条件下保证车辆具有良好的稳定性和安全性。实现全自主无人驾驶车辆在高速和冰雪等复杂路面安全稳定的轨迹跟踪控制具有十分重要的意义。轨迹跟踪控制系统是无人驾驶车辆实现智能化和实用化的必要条件。现有的绝大部分无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法仅考虑了车辆在常速下的非完整约束，这显然无法满足未来无人驾驶车辆高速行驶的控制需求。高速行驶时车辆在紧急转向或低附着路面上变道、紧

3、急避障时，轮胎附着力常常达到饱和，轮胎侧偏力接近附着极限；在弯道行驶中易发生因前轴侧滑而失去轨迹跟踪能力的车道偏离现象或因后轴侧滑甩尾而失稳现象，是经常发生的危险状况，如图1.1所示。当大多数滑移事故发生时，即使熟练的驾驶员也经常无法控制车辆稳定行驶。如果轨迹跟踪控制系统能通过预测来满足滑移、侧倾等动力学约束，并通过主动前轮转向控制车辆，在保证车辆稳定性的前提下跟踪规划轨迹，则可有效地避免事故。而这种预测的有效性必须建立在以车辆动力学模型和轮胎动力学模型为基础的控制方法上。车辆动力学模型和轮胎模型的分析对解

4、决上述问题具有十分关键的作用。以6自由度车辆动力学模型和轮胎模型作为预测模型，在保证车辆稳定性的前提下，充分利用车辆在极限工况下的横向操纵能力，实现轨迹跟踪。..1.2无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究概述无人驾驶车辆是未来智能交通系统的有机组成部分，而车辆自动转向系统在无人驾驶车辆控制中占有非常重要的地位[3]。轨迹跟踪控制是自动转向过程中的基本控制问题之一，它要求无人驾驶车辆在指定的时间到达给定的或规划的轨迹点。由于车辆是一个强非线性、高度耦合的复杂系统，很难建立精确的车辆动力学系统模型，因此无人驾驶车辆

5、的轨迹跟踪控制始终是一个难点。目前，已有众多学者对这一问题进行了深入研究，提出了诸多方案。文献[4]中较为全面地总结了地面无人车辆在轨迹跟踪控制方面研究的相关技术成果。目前所用的跟踪控制系统通常采用的是分别对横向和纵向控制，主要有：比例-积分-微分（ProportionIntegrationDifferentiation,PID）控制、纯跟踪控制、前馈-反馈控制、预瞄跟踪最优控制、线性二次型调节器LQR跟踪控制器和模型预测控制（ModelPredictiveControl,MPC）跟踪控制器等方法。PID控

6、制器是一种在工程上广泛应用的线性控制器[5,6]。其优点是无需建立系统模型，控制参数可通过试凑法得出；其缺点是试凑控制参数耗时，需大量试验工作。其中PI控制器通常应用于无人驾驶车辆的纵向跟踪控制[7]；PD控制器通常应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制，即横向跟踪控制[8]。PID控制器算法简单，但控制参数对车辆参数变化非常敏感，例如当车速变化时，需要设置不同的PID参数，车辆其它状态参数或者参考路径参数的变化也会引起控制效果的变化。第2章车辆动力学和轮胎模型2.1车辆动力学模型本文研究的基于模型预测控制的轨迹

7、跟踪控制问题，属于车辆操纵稳定性范畴。而车辆操纵稳定性分析的重点是研究车辆纵向动力学特性、横向动力学特性和车辆横摆动力学特性。本章在车辆动力学建模时，做如下假设：（1）假设车辆只作平行于地面的平面运动，即车辆沿z轴的位移、绕y轴的俯仰角和绕x轴的侧倾角均为零；（2）忽略轮胎回正力矩的作用；（3）假设悬架系统和车辆是刚性的，忽略车辆的悬架特性；（4）忽略车辆空气动力学的影响；（5）假设车辆为前轮转向，即后轮转角恒为零；（6）假设前轮左右轮的前轮转角相等。（7）假设在控制过程中，制动力矩bT和发动机的拖拽扭矩e

8、ngT始终为零；（8）忽略车辆的侧倾和俯仰动力学的影响。.2.2轮胎模型轮胎模型的精确程度直接影响了车辆动力学模型的特性。车辆依靠轮胎与地面之间的相互作用产生运动。轮胎的侧偏特性是汽车操纵稳定性的基础，对汽车的转向特性和行驶稳定性有着重要影响[48]。车辆的操纵稳定性在很大程度上取决于轮胎的侧偏特性，因此建立精确的轮胎模型是进行车辆操纵稳定性研究的基础[49]。轮胎动力学模型主要分为理论模型、自适应模型、经验模型