自适应变工况的无人驾驶车辆路径跟踪

摘要：

为提高无人驾驶车辆变工况下的路径跟踪精度与行驶稳定性,基于三自由度单轨车辆模型与模型预测控制理论,提出一种自适应于不同车辆车速与路面曲率半径的路径跟踪控制方法.依据公路路线设计规范JTG D20-2017,以车辆车速与路面曲率半径作为划分标准,划分71组仿真工况;以车辆横向位移误差与横摆角速度均方根值作为评价指标,确定各组仿真工况下的最优预测时域与预测周期.运用人工神经网络对71组仿真数据加以训练,得到自适应变工况的路径跟踪控制器.为验证所提出控制器的控制效果,搭建了CarSim/Simulink联合仿真平台,其中CarSim输出车速为变车速,参考路径为双移线.仿真结果表明,所设计的自适应变工况控制器相对于控制参数固定的控制器具有更好的综合性能.

关键词：无人驾驶、自适应、路径跟踪、模型预测控制、人工神经网络

所属期刊栏目：58

分类号：U469.79;TP319(汽车工程)

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-74,97