一种新型基于多点预瞄的最优路径跟踪控制方法.doc
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1、一种新型基于多点预瞄的最优路径跟踪控制方法摘要:为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度,采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型,以 预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数,结合 LQR 最优控制原理,提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。针对实车应用,通过离线计算最优增益的方法,提高算法实时性。在仿真及红旗 H7 实车环境下进行试验,结果显示,该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。1.前言路径跟踪作为自动驾驶系统中的关键执行层控制技术,是影响智能车辆安全性与舒适性的关键技术1-3。常见的路径跟踪方法按照使用模型不同可分为基于几 何/运动学模型的方法和基于动力学模型的方法
2、,其中 基于几何/运动学模型的方法,通常将车辆简化为四轮 机器人刚性结构,由于相对简单计算量小,已有较多实 车应用,如名古屋大学的自动驾驶开源项目Autoware 中使用的纯跟踪方法4。基于动力学模型的方法,考虑车 辆轮胎侧偏等动力学特性,通常结合最优控制理论,如线性二次型调节器(LQR)5、模型预测控制(MPC)6等。百度的自动驾驶开源项目Apollo 中横向控制器即提供了LQR 和MPC 两种方法7。LQR 方法未考虑预瞄前方目标路径,易出现跟踪偏差较大问题;MPC方法需要消耗大量计算资源,在车辆嵌入式控制器的计算环境中难以实现。而基于预瞄的LQR控制方法8,既能够综合考虑前方路径特征,又
3、不需要在线优化求解占用大量计算 资源,具有较强的嵌入式环境实车应用价值。因此,本文在文献8LQR预瞄控制方法的基础上, 提出了一种新型基于多点预瞄的最优路径跟踪控制方 法,改进了道路模型中的预瞄偏差计算方式,以及采用 离线计算最优增益的方法,提高了算法的适应性及实时 性,更加适合实车路径跟踪控制应用。2.车辆及道路预瞄模型2.1车辆动力学模型本文采用的车辆动力学模型如图1 所示,假设车辆是一个在平面内沿一定速度向前行驶的刚体,可通过前轮转角进行横摆旋转和侧向平移运动。图1 车辆动力学模型通过如图1 所示的几何关系,可推导出前后轴的侧偏角f、r关系式:式中,y为车辆横向位置;a、b分别为车辆质心
4、到前后轴的距离;为车辆航向角;u为车辆纵向速度;sw为转向盘转角;isteer为转向传动比。然后由车辆前后轴的侧偏刚度Cf、Cr ,可知前后轴的侧向力Fvf、Fvr:最后,根据牛顿第二定律进行侧向力和横摆力矩分析即可得到式(5)所示的动力学状态方程。式中:其中,M为整车质量;I为车辆绕 Z轴横摆的转动惯量。式(5)状态方程为连续量,在控制器中采用的是离散数字控制,需要根据实际采样时间T 对状态方程进行离散化处理,如式(6)所示:式中:由此状态方程即可确定车辆在一定速度下转向盘转角作为控制量,对车辆横向位置及横摆角速度状态产生的影响。2.2 道路预瞄模型图2(a)所示的为文献8所使用的道路预瞄模
5、型,以道路在局部坐标系下的未来n个周期的参考y轴方向横向偏移作为道路状态量,当前车辆在局部坐标系中的横向坐标为y,朝向角为,假设车辆纵向速度u恒定,当前车辆坐标为 y,第一个道路状态量即为 yr0,第二个状态量即车辆沿 x 轴方向移动 uT 后,对应的道路 y 坐标,即为图中的yr1,以此类推再下一周期同样x向移动uT,状态量变为yr2,yr3,yrn。此模型采用的局部坐标系方向固定不变,车体坐标 系与局部坐标系夹角位置关系随着车辆运动不断变化, 当车辆朝向角与x轴夹角过大时,车辆的每一时刻x向参考位置的变化将与uT 差别较大,使得算法对于这种情况的适应性较差。因此本文的局部坐标系直接采用车体
6、坐标系作为参考,车辆的初始y向坐标为0,航向角也为0,这样车辆沿x轴的参考位置uT对应横向参考坐标随着车体坐标系的不断变化而不断变化,纵向速度假设更加合理,算法适应性更强。图2 道路预瞄关系图对于车辆而言,k时刻的道路状态yrn即为k+1时刻的道路状态yrn-1,只需将前一时刻的道路状态整体向前移动一个周期,同时补充最后一时刻的状态yr_n+1,可将道路状态整理为如下矩阵形式:式中:3.LQR最优预瞄控制整合第2 章的车辆模型和道路预瞄模型的状态方程(6)和(7),可得下式:此状态方程仅描述了车辆和道路间状态量的变化关系,而车辆和道路则需要通过式(9)所示的目标函数产生关联:式中:该目标函数为
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- 一种 新型 基于 多点 最优 路径 跟踪 控制 方法
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