智能駕駛汽車教學轉(zhuǎn)向控制實訓臺采用反饋控制來計算目標轉(zhuǎn)向角，并結(jié)合道路反饋路徑的閉環(huán)校正實現(xiàn)車輛的實時閉環(huán)控制，下面小編為您詳細介紹!

　　簡介

　　該實訓臺針對傳統(tǒng)控制算法中的一些缺陷，提出了一種基本的改進策略。參照在道路上行駛時車輛的實際狀態(tài)，在考慮到車輛和道路的大小和形狀的情況下，合理地簡化建立新的二維車-路關(guān)系模型的過程。基于新的車路關(guān)系跟蹤無人駕駛汽車的跟蹤問題，并提出了一種新的路徑跟蹤模式-區(qū)域路徑跟蹤。對于提出的區(qū)域路徑跟蹤問題，采用模型預(yù)測控制方法設(shè)計轉(zhuǎn)向控制器，并通過控制無人駕駛汽車的橫向運動來達到區(qū)域路徑跟蹤的目的。為此，在考慮車輛的平面運動學和橫向動力學的基礎(chǔ)上建立車輛系統(tǒng)的標稱模型。

　　同時，針對預(yù)期道路信息為點序列的特點，基于二次搜索算法，使用三維拉格朗日插值公式實時處理收集到的道路信息，并基于“前瞻性跟隨”理論設(shè)計了一種自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng),控制系統(tǒng)。最后，通過在不同條件下的仿真實驗驗證了控制系統(tǒng)的有效性。

　　考慮到控制模型的準確性和控制參數(shù)可能會影響控制器的性能，因此本主題從三個方面著手改進已建立的轉(zhuǎn)向控制器：控制模型，采樣時間和預(yù)測時域，基于干擾估計的思想，將標稱模型與實際車輛系統(tǒng)之間的輸出偏差用作標稱模型的等效擾動，以獲得引入誤差補償?shù)目刂颇Ｐ?然后，基于帶有誤差補償?shù)目刂颇Ｐ停茖Я艘环N新的轉(zhuǎn)向控制算法，避免了模型由于精度不高而導致的控制精度損失。

　　為了進一步提高轉(zhuǎn)向控制器的控制性能，結(jié)合大量的仿真研究，提出了一種基于道路曲率的可變采樣時間和可變預(yù)測時域策略。實驗比較結(jié)果表明，改進后的控制器的控制性能明顯優(yōu)于原始控制器。針對基于模型預(yù)測的自動轉(zhuǎn)向控制器的實用性，將實車實驗平臺和RT3002慣性/ GPS組合導航系統(tǒng)用于實車實驗。

　　實驗算法由C程序?qū)崿F(xiàn),為了離散化控制模型，通過泰勒展開將矩陣指數(shù)函數(shù)運算轉(zhuǎn)換為普通矩陣乘法和加法運算，從而減少了編寫系統(tǒng)離散化處理算法的難度;對于模型預(yù)測控制器的最優(yōu)解，實現(xiàn)了差分進化算法。實驗結(jié)果表明，該控制器的計算速度滿足實時性要求，可以有效地控制實驗車輛在給定的道路區(qū)域內(nèi)行駛。

　　軌跡跟蹤橫向控制框架

　　軌跡跟蹤控制是將智能駕駛系統(tǒng)與原始車輛控制系統(tǒng)連接的關(guān)鍵要素。智能駕駛系統(tǒng)基于諸如感知到的環(huán)境和地圖之類的信息來計算實時本地路徑和車速以及其他信息。 VCU接收到上層發(fā)送的軌跡后，就會接收到該軌跡。根據(jù)車輛的特性，合理地控制方向盤角度，油門，制動器，齒輪等。其中，方向盤角度是車輛行駛控制中的難點。

　　一，有必要將基礎(chǔ)的被動式電動助力轉(zhuǎn)向改為主動式電動助力轉(zhuǎn)向，并且對轉(zhuǎn)向響應(yīng)速度和轉(zhuǎn)彎精度有很高的要求。其次，根據(jù)目標路徑計算目標轉(zhuǎn)彎角度，使車輛平穩(wěn)安全行駛。

　　智能車教實訓臺學基于運動學的前饋前饋控制，橫向誤差反饋閉環(huán)控制，轉(zhuǎn)向不足校正和切換人機模式時的方向盤平滑度。其中，當切換人機模式時，方向盤平滑主要解決了方向盤突然轉(zhuǎn)彎并進入智能駕駛力矩，可能引起打動的現(xiàn)象。為此，在切換時刻使方向盤轉(zhuǎn)彎旋轉(zhuǎn)平滑，以使車輛更穩(wěn)定。

　　決策與控制信號通信

　　決策是基于感知，地圖，位置等來規(guī)劃實時局部目標路徑。該路徑將車輛后軸的中心作為規(guī)劃原點，并且可以通過以下方式預(yù)測全局路徑的某個點：車輛根據(jù)運動關(guān)系計算每1m車輛的未來。移動點的位置是通過將接近車輛原點的短距離局部路徑的幾個點預(yù)覽到目標全局路徑[6]而獲得的。通過將幾個點擬合到三階方程，并將X和Y的三階擬合系數(shù)發(fā)送到VCU，以進行解碼控制。

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