前轮主动转向汽车路径跟踪算法研究(附件)【字数：10145】
摘 要 随着拥有汽车的人的数目变得越来越多,交通事故带来的问题愈来愈突出。大部分车祸是由于驾驶员控制不当导致的。对汽车操纵稳定性的研究成为如今对于汽车发展研究的其中一部分，是因为人们对于的使用性能要求越来越严格，操纵未定型的要求是其中最为重要的一部分。汽车操纵稳定性以及驾驶员工作效率主要是受转向系的好坏影响。所以我主要对前轮主动转向汽车路径跟踪舒算法进行研究。因为前轮主动转向的路径跟踪会在最优路径行驶极大避免转向导致的。而且汽车前轮主动转向路径跟踪算法研究是现在比较新的课题,因此我对前轮主动转向路径跟踪的算法进行研究。把前轮主动转向汽车作为实例,对一条没有规定行驶时间的路径进行轨迹跟踪。采用PID的方法构建PID控制器。在matlab软件中构建2自由度汽车控制器模型,在一条预瞄路径方向上跟踪算法研究。使用MATLAB软件中的Simulink功能对构建的模型进行仿真实验并要对产生的结果分析。仿真结果显示汽车主动转向路径与理想的转向路径大体相同,仿真的汽车的轨迹最终能够到既定的目预瞄点位置。
目 录
第一章 前言 1
1.1研究背景 1
1.2 国内外发展现状 1
1.3本文研究主要内容 2
第二章 前轮主动转向汽车路径跟踪算法研究 4
2.1 轨迹跟踪算法研究的研究内容 4
2.2 路径跟踪算法研究的路线 4
2.3本章小结 5
第三章 车辆运动学模型 6
3.1 二自由度的汽车模型的运动微分方程 6
3.2 8自由度非线性车辆模型 9
3.3车辆—道路相对运动关系模型 10
3.4 PID控制器设计 11
3.5本章小结 12
第四章 仿真和对仿真结果分析 13
4.1matlab/simulink软件介绍 13
4.2仿真结果和分析 14
4.3本章小结 16
结束语 17
致谢 18
参考文献 20
第一章 前言
1.1研究背景
随着拥有汽车的人数越来越多,发生的交通事故引发的交通问题愈来愈突出 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
。大部分车祸是由于驾驶员控制不当导致的。对汽车操纵稳定性的研究成为如今对于汽车发展研究的其中一部分，是因为人们对于的使用性能要求越来越严格，操纵稳定性的要求是其中最为重要的一部分。所以我主要对前轮主动转向汽车路径跟踪舒算法进行研究。因为前轮主动转向的路径跟踪会在最优路径行驶极大避免转向导致的危险。而且汽车前轮主动转向路径跟踪算法研究是现在比较新的课题。
目前轨迹跟踪方面,机器人研究的比较多,经验比较丰富,取得的成果也比较大,我们研究汽车轨迹跟踪就可以很好的采用机器人研究的经验和方法,研究的价值是为了让电动汽车从初始位置出发,能够跟随预先设定好的期望轨迹,这样可以使车逐渐智能化,方便化,操作起来更加的省事。研究这样的课题是根据移动机器人启发,觉得不仅是机器人,汽车也可以实现预定轨迹前进。研究该课题是为了让人知道汽车也需要这样的轨迹研究,从而使车的便捷性提高。研究课题中怎样准确研究轨迹有待进一步研究,因为可能出一点点差错,后果都不堪设想。
路径跟踪的控制策略大部分都是反馈式控制,路径跟踪控制器中的操作控制层包括了路径跟踪控制、速度跟踪控制、逻辑组件控制、紧急状态管理,及各执行机构控制等多个模块和组件,其中核心的控制是路径跟踪控制和速度跟踪控制,也是目前研究最多的两个问题。研究智能汽车的一个关键因素就是轨迹跟踪。轨迹跟踪要求随期望的时间变化而变化，这是轨迹跟踪的过程中的一个难点。针对这个问题，有很多的控制方法被研究人员研究出来。我们研究的轨迹跟踪算法最后还是要运用到实际的汽车里。
1.2 国内外发展现状
文献[4]在智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究中提出了一种对智能车辆的路径跟踪横向控制方法是路径跟踪横向控制系统。并且采用鲁棒PID控制器来作为反馈控制系统。李珊,谭光兴在文献[20]中对 PID 线控转向系统前轮转角控制研究的是在汽车转向系统研究基础上采用线控转向系统对前轮转角控制的策略。其操纵稳定性和轻便性优于 PID 控制的样车,较好的实现前轮转角控制,为汽车线控转向系统设计提供理论基础。文献[9]游 峰、王荣本、张荣辉以及熊文华,研究智能汽车换道和超车的路径跟踪的控制器。文献[5]戚志锦等人对4WS汽车用模糊PID对其进行换道路径跟踪型。文献[13]张亚岐以2自由度的车辆模型为设计底子,使用MATLAB中的Simulink对模型进行仿真实验，可以从仿真结果中得到车辆行驶的轨迹，汽车的行驶轨迹进而也可以进行跟踪。文献[21] 杨权和蔡勇以3轮智能小车为例对智能小车的路径跟踪控制算法研究。文献[22]丁彦超、丁能根和袁玮基研究对于4轮转向汽车建立2自由度汽车线性模型设计最优路径自动跟踪算法。国防科技大学贺汉根提出轨迹跟踪反馈线性化控制方法。因为智能汽车使用的视觉导航式系统在进行路径轨迹跟踪时，轨迹跟踪控制会产生一些问题，不利于轨迹跟踪，所以在2004年王荣本等研究人员在进行车辆横向路径跟踪采用滑模控制解决视觉导航导致的问题。
国外对智能车辆的轨迹跟踪的研究历史比国内久,比国内较为先进。在文献【2】中法国的研究员Netto 在2006年提出了在路径上行驶选取最佳的检测数据并把数据反馈给PID 控制器的方法以此来解决在跟踪大曲率工况时的轨迹产生的问题。智能车辆鲁棒横向控制方法被德国布伦瑞克大学L. Ganzelmeie 等人提出。2003 年,,韩国Eom S. I. 等研究人员设计了一个新的控制算法，那就是在3自由度车辆模型下的鲁棒横向控制算法，并且设计原因是为了检验为了H∞ 横向控制的鲁棒性。在2005年里车辆横向状态反馈线性化控制算法被Huang J.提出。2003 年,R.Rajamani 等研究员设计出依靠预先设定目标的汽车横向输入得到反馈信息的反馈线性化控制算法是他们在用后轮驱动 前轮转向智能车为研究对象。基于Lyapunov 准则的智能车辆横向自适应控制律在美国被天合汽车公司Choi S. B. 等人提出来。2004 年,依靠视觉感官的控制器横向自适应控制器被研究人员设计出来，并且进行仿真实验验证这种控制器算法有效。2007 年美国斯坦福大学的教授提出一种具有学习能力的控制算法，那就是自适应横向控制方法。2002年M.Tomizuka 等人分别采用线性反馈控制、滑模控制及基于前馈补偿的线性反馈这三个控制方法相结合设计出横向路径控制器,在进行实验使把这三种控制方法与之分析对比之后会发现横向非线性滑模控制方法的性能远远超过这三个控制方法。在07年意大利P. Falcone 等研究员为了解决在智能车在主动转向时导致的问题，研究设计出横向模型预测控制方法。2011 年西班牙的人J. Perez 等人员提出了拥有良好的轨迹跟踪能力的控制算法就是横向分层构架控制，该控制方法使他们根据横向控制分层构架而提出来。Paolo Falcone的文献[3]中研究模型预测控制(MPC)方法了控制自主车辆中的主动转向系统。
目 录
第一章 前言 1
1.1研究背景 1
1.2 国内外发展现状 1
1.3本文研究主要内容 2
第二章 前轮主动转向汽车路径跟踪算法研究 4
2.1 轨迹跟踪算法研究的研究内容 4
2.2 路径跟踪算法研究的路线 4
2.3本章小结 5
第三章 车辆运动学模型 6
3.1 二自由度的汽车模型的运动微分方程 6
3.2 8自由度非线性车辆模型 9
3.3车辆—道路相对运动关系模型 10
3.4 PID控制器设计 11
3.5本章小结 12
第四章 仿真和对仿真结果分析 13
4.1matlab/simulink软件介绍 13
4.2仿真结果和分析 14
4.3本章小结 16
结束语 17
致谢 18
参考文献 20
第一章 前言
1.1研究背景
随着拥有汽车的人数越来越多,发生的交通事故引发的交通问题愈来愈突出 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
。大部分车祸是由于驾驶员控制不当导致的。对汽车操纵稳定性的研究成为如今对于汽车发展研究的其中一部分，是因为人们对于的使用性能要求越来越严格，操纵稳定性的要求是其中最为重要的一部分。所以我主要对前轮主动转向汽车路径跟踪舒算法进行研究。因为前轮主动转向的路径跟踪会在最优路径行驶极大避免转向导致的危险。而且汽车前轮主动转向路径跟踪算法研究是现在比较新的课题。
目前轨迹跟踪方面,机器人研究的比较多,经验比较丰富,取得的成果也比较大,我们研究汽车轨迹跟踪就可以很好的采用机器人研究的经验和方法,研究的价值是为了让电动汽车从初始位置出发,能够跟随预先设定好的期望轨迹,这样可以使车逐渐智能化,方便化,操作起来更加的省事。研究这样的课题是根据移动机器人启发,觉得不仅是机器人,汽车也可以实现预定轨迹前进。研究该课题是为了让人知道汽车也需要这样的轨迹研究,从而使车的便捷性提高。研究课题中怎样准确研究轨迹有待进一步研究,因为可能出一点点差错,后果都不堪设想。
路径跟踪的控制策略大部分都是反馈式控制,路径跟踪控制器中的操作控制层包括了路径跟踪控制、速度跟踪控制、逻辑组件控制、紧急状态管理,及各执行机构控制等多个模块和组件,其中核心的控制是路径跟踪控制和速度跟踪控制,也是目前研究最多的两个问题。研究智能汽车的一个关键因素就是轨迹跟踪。轨迹跟踪要求随期望的时间变化而变化，这是轨迹跟踪的过程中的一个难点。针对这个问题，有很多的控制方法被研究人员研究出来。我们研究的轨迹跟踪算法最后还是要运用到实际的汽车里。
1.2 国内外发展现状
文献[4]在智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究中提出了一种对智能车辆的路径跟踪横向控制方法是路径跟踪横向控制系统。并且采用鲁棒PID控制器来作为反馈控制系统。李珊,谭光兴在文献[20]中对 PID 线控转向系统前轮转角控制研究的是在汽车转向系统研究基础上采用线控转向系统对前轮转角控制的策略。其操纵稳定性和轻便性优于 PID 控制的样车,较好的实现前轮转角控制,为汽车线控转向系统设计提供理论基础。文献[9]游 峰、王荣本、张荣辉以及熊文华,研究智能汽车换道和超车的路径跟踪的控制器。文献[5]戚志锦等人对4WS汽车用模糊PID对其进行换道路径跟踪型。文献[13]张亚岐以2自由度的车辆模型为设计底子,使用MATLAB中的Simulink对模型进行仿真实验，可以从仿真结果中得到车辆行驶的轨迹，汽车的行驶轨迹进而也可以进行跟踪。文献[21] 杨权和蔡勇以3轮智能小车为例对智能小车的路径跟踪控制算法研究。文献[22]丁彦超、丁能根和袁玮基研究对于4轮转向汽车建立2自由度汽车线性模型设计最优路径自动跟踪算法。国防科技大学贺汉根提出轨迹跟踪反馈线性化控制方法。因为智能汽车使用的视觉导航式系统在进行路径轨迹跟踪时，轨迹跟踪控制会产生一些问题，不利于轨迹跟踪，所以在2004年王荣本等研究人员在进行车辆横向路径跟踪采用滑模控制解决视觉导航导致的问题。
国外对智能车辆的轨迹跟踪的研究历史比国内久,比国内较为先进。在文献【2】中法国的研究员Netto 在2006年提出了在路径上行驶选取最佳的检测数据并把数据反馈给PID 控制器的方法以此来解决在跟踪大曲率工况时的轨迹产生的问题。智能车辆鲁棒横向控制方法被德国布伦瑞克大学L. Ganzelmeie 等人提出。2003 年,,韩国Eom S. I. 等研究人员设计了一个新的控制算法，那就是在3自由度车辆模型下的鲁棒横向控制算法，并且设计原因是为了检验为了H∞ 横向控制的鲁棒性。在2005年里车辆横向状态反馈线性化控制算法被Huang J.提出。2003 年,R.Rajamani 等研究员设计出依靠预先设定目标的汽车横向输入得到反馈信息的反馈线性化控制算法是他们在用后轮驱动 前轮转向智能车为研究对象。基于Lyapunov 准则的智能车辆横向自适应控制律在美国被天合汽车公司Choi S. B. 等人提出来。2004 年,依靠视觉感官的控制器横向自适应控制器被研究人员设计出来，并且进行仿真实验验证这种控制器算法有效。2007 年美国斯坦福大学的教授提出一种具有学习能力的控制算法，那就是自适应横向控制方法。2002年M.Tomizuka 等人分别采用线性反馈控制、滑模控制及基于前馈补偿的线性反馈这三个控制方法相结合设计出横向路径控制器,在进行实验使把这三种控制方法与之分析对比之后会发现横向非线性滑模控制方法的性能远远超过这三个控制方法。在07年意大利P. Falcone 等研究员为了解决在智能车在主动转向时导致的问题，研究设计出横向模型预测控制方法。2011 年西班牙的人J. Perez 等人员提出了拥有良好的轨迹跟踪能力的控制算法就是横向分层构架控制，该控制方法使他们根据横向控制分层构架而提出来。Paolo Falcone的文献[3]中研究模型预测控制(MPC)方法了控制自主车辆中的主动转向系统。
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