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DOI:10.7666/d.Y3394769

基于预瞄滚动时域LQR的无人驾驶汽车路径跟踪研究

周东昇
重庆交通大学
引用
无人驾驶汽车能够解放人类的双手,降低发生交通事故的频率,保证人们的安全,故无人驾驶作为汽车未来的发展方向,对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远影响。同时随着人工智能、传感器检测等核心技术的突破和不断发展,无人驾驶必将更加智能化,也能够实现无人驾驶汽车的产业化,因此无人驾驶汽车已逐步成为世界汽车研究的热点。路径跟踪控制是无人驾驶关键技术之一,其主要目的是跟踪期望路径,同时保证运行车辆的安全性、稳定性和舒适性。它属于汽车控制系统中的上层控制,而下层控制则是通过电机来控制转向盘转角,上层控制与下层控制设计的好坏直接影响着无人车智能行为的好坏,因此研究无人驾驶汽车路径跟踪控制具有重大意义。  论文的主要研究工作有:  为了获得转向系统参数(转动惯量J、阻尼系数B和刚度系数K),首先详细研究了系统辨识的常用方法,然后对常用的辨识方法从辨识精度、抗干扰能力及收敛性方面做了仿真对比,最终选用带遗忘因子的递推最小二乘法来辨识转向系统参数并采用MATLAB/GUIDE软件编写了可视化界面。  研究了转向盘控制。在无法准确获得转向系统参数的情况下,采用传统的PID控制转向盘转角,控制效果无法满足工业要求。本文利用辨识的转向系统参数,搭建了鲁棒反演滑模控制器,实验表明该控制器具有很好的鲁棒性,控制的精度也达到期望目标。  研究了路径跟踪控制。以多点预瞄驾驶员模型结合线性二次型最优控制(LQR)为基础,采用滚动时域(Receding Horizon)方法推导转向控制策略,利用双移线和蛇形线两种常用工况进行了仿真,仿真结果表明,该算法在跟踪精度和稳定性方面控制理想。为了验证仿真的结果,将路径跟踪控制与电机控制相结合搭建了闭环控制系统,利用dSPACE/MicroAutoBox硬件设计了路径跟踪的硬件在环(Hardware In Loop,HIL)实验,实验结果表明,路径跟踪控制算法具有很好的抗干扰能力,跟踪精度与稳定性方面也达到预期效果。

无人驾驶汽车;转向系统;转向盘控制;路径跟踪

重庆交通大学

硕士

机械工程

李伟;季学武

2018

中文

U469.6;U463.4

95

2018-08-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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