智能駕駛汽車教學(xué)轉(zhuǎn)向控制實(shí)訓(xùn)臺(tái)采用反饋控制來計(jì)算目標(biāo)轉(zhuǎn)向角，并結(jié)合道路反饋路徑的閉環(huán)校正實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制，下面小編為您詳細(xì)介紹!

　　簡(jiǎn)介

　　該實(shí)訓(xùn)臺(tái)針對(duì)傳統(tǒng)控制算法中的一些缺陷，提出了一種基本的改進(jìn)策略。參照在道路上行駛時(shí)車輛的實(shí)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(jiǎn)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(duì)于提出的區(qū)域路徑跟蹤問題，采用模型預(yù)測(cè)控制方法設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向控制器，并通過控制無人駕駛汽車的橫向運(yùn)動(dòng)來達(dá)到區(qū)域路徑跟蹤的目的。為此，在考慮車輛的平面運(yùn)動(dòng)學(xué)和橫向動(dòng)力學(xué)的基礎(chǔ)上建立車輛系統(tǒng)的標(biāo)稱模型。

　　同時(shí)，針對(duì)預(yù)期道路信息為點(diǎn)序列的特點(diǎn)，基于二次搜索算法，使用三維拉格朗日插值公式實(shí)時(shí)處理收集到的道路信息，并基于“前瞻性跟隨”理論設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了控制系統(tǒng)的有效性。

　　考慮到控制模型的準(zhǔn)確性和控制參數(shù)可能會(huì)影響控制器的性能，因此本主題從三個(gè)方面著手改進(jìn)已建立的轉(zhuǎn)向控制器：控制模型，采樣時(shí)間和預(yù)測(cè)時(shí)域，基于干擾估計(jì)的思想，將標(biāo)稱模型與實(shí)際車輛系統(tǒng)之間的輸出偏差用作標(biāo)稱模型的等效擾動(dòng)，以獲得引入誤差補(bǔ)償?shù)目刂颇Ｐ?然后，基于帶有誤差補(bǔ)償?shù)目刂颇Ｐ停茖?dǎo)了一種新的轉(zhuǎn)向控制算法，避免了模型由于精度不高而導(dǎo)致的控制精度損失。

　　為了進(jìn)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(shí)間和可變預(yù)測(cè)時(shí)域策略。實(shí)驗(yàn)比較結(jié)果表明，改進(jìn)后的控制器的控制性能明顯優(yōu)于原始控制器。針對(duì)基于模型預(yù)測(cè)的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器的實(shí)用性，將實(shí)車實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和RT3002慣性/ GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)用于實(shí)車實(shí)驗(yàn)。

　　實(shí)驗(yàn)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(yùn)算轉(zhuǎn)換為普通矩陣乘法和加法運(yùn)算，從而減少了編寫系統(tǒng)離散化處理算法的難度;對(duì)于模型預(yù)測(cè)控制器的最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了差分進(jìn)化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該控制器的計(jì)算速度滿足實(shí)時(shí)性要求，可以有效地控制實(shí)驗(yàn)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(jì)算實(shí)時(shí)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(huì)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(dòng)器，齒輪等。其中，方向盤角度是車輛行駛控制中的難點(diǎn)。

　　一，有必要將基礎(chǔ)的被動(dòng)式電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向改為主動(dòng)式電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向，并且對(duì)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(biāo)路徑計(jì)算目標(biāo)轉(zhuǎn)彎角度，使車輛平穩(wěn)安全行駛。

　　智能車教實(shí)訓(xùn)臺(tái)學(xué)基于運(yùn)動(dòng)學(xué)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(jī)模式時(shí)的方向盤平滑度。其中，當(dāng)切換人機(jī)模式時(shí)，方向盤平滑主要解決了方向盤突然轉(zhuǎn)彎并進(jìn)入智能駕駛力矩，可能引起打動(dòng)的現(xiàn)象。為此，在切換時(shí)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(hào)通信

　　決策是基于感知，地圖，位置等來規(guī)劃實(shí)時(shí)局部目標(biāo)路徑。該路徑將車輛后軸的中心作為規(guī)劃原點(diǎn)，并且可以通過以下方式預(yù)測(cè)全局路徑的某個(gè)點(diǎn)：車輛根據(jù)運(yùn)動(dòng)關(guān)系計(jì)算每1m車輛的未來。移動(dòng)點(diǎn)的位置是通過將接近車輛原點(diǎn)的短距離局部路徑的幾個(gè)點(diǎn)預(yù)覽到目標(biāo)全局路徑[6]而獲得的。通過將幾個(gè)點(diǎn)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(jìn)行解碼控制。

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