自动智能汽车的横纵向控制与监督
基于LQR的智能驾驶汽车横纵向控制研究
基于LQR的智能驾驶汽车横纵向控制研究
高爱云;肖寒;付主木
【期刊名称】《河南科技大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】为了提高智能驾驶汽车跟踪控制器的稳定性和跟踪精度,提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)控制算法和驾驶员预瞄模型的横向跟踪控制策略,结合纵向比例-积分-微分(PID)控制算法实现横纵向控制。
首先建立带有前馈的LQR控制器,采用梯度下降优化算法优化LQR控制器权重参数,并在此基础上引入驾驶员预瞄模型,设计了基于经验的预瞄距离自适应控制器;其次建立双PID纵向控制器进行速度控制。
最后通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真以及实车测试验证,结果表明:仿真工况下最大横向偏差小于0.035 m,最大航向偏差小于0.09 rad,实车测试工况下也能够良好遵循规划轨迹的整体趋势,速度跟踪效果良好且前轮转角与横摆角速度变化平稳。
因此,该控制器能够保证较高精度且平稳的轨迹跟踪,在高速状态下更为明显。
【总页数】17页(P30-43)
【作者】高爱云;肖寒;付主木
【作者单位】河南科技大学车辆与交通工程学院;河南科技大学信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于模型预测控制的无人驾驶汽车横纵向运动控制
2.基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计
3.连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制
4.基于横纵向综合控制的智能汽车路径跟踪
5.基于模型预测控制的智能车辆横纵向综合控制研究
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自动智能汽车的横纵向控制与监督
目录
01 综述 02 车辆的纵向运动控制 03 车辆的横向动力学监控 04 结论
Part One 综述
本文主要讲述的是：基于自适应巡航控 制系统的方法，采用Isermann所提出的三层 控制结构模型对纵向运动进行分析，来表示 对车辆的控制策略，以及采用基于奇偶空间 方法来监督车辆的横向动力学，提高驾驶舒 适度和安全性。
器计算所期望的节气门角度和所期
望的制动压力。在本应用中使用线 性化技术的主要意图是通过车辆模
型的逆非线性，来补偿实际的非线
性车辆行为。
02
PART Two
速度的控制
关于速度控制器，广泛的测试
周期表明，一般是用所测量的车速， 所期望的速度。所使用的是控制行
为对应于包括速度相关的增益的比
例控制算法。速度控制器的任务是 保证驾驶员获得指定的所期望的速 度。
02
PART Two
距离的控制
距离控制器输入是，受控车 辆的测量速度，所期望的距离,与 前一车辆测量距离之间的距离偏 差以及相对速度。两个控制器作 为其输出信号提供车辆所期望的 加速度。主要目的是为了让车辆 保持一定的速度行驶。
02
PART Two
自适应巡航控制系统的性能
完整的自适应巡航控制控制 结构已经在两个不同的OPEL测 试车中应用，且通过激光传感器 实现对前面车辆的距离测量，控 制器设法保持测量距离几乎等于 所期望的距离。只有在非常强的 加速或减速的情况下，存在小的
Part Two 车辆的纵向运动控制
自适应巡航控制系统整体架构 纵向车辆动力学模型 加速度控制 纵向运动控制
速度控制
距离控制
自适应巡航控制系统系统控制性能
02
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究一、本文概述随着人工智能技术的飞速发展，智能车辆的研究与开发已成为当今科技创新的热点之一。
在众多智能车辆技术中，视觉导航系统因其高效、可靠和成本效益高的特点而受到广泛关注。
本文旨在探讨视觉导航式智能车辆的横向与纵向控制技术，分析其在智能交通系统中的关键作用及其面临的挑战。
本文将介绍视觉导航系统的基本原理，包括图像采集、处理与分析等关键技术。
随后，将详细阐述横向控制策略，即如何利用视觉信息实现车辆的路径规划和避障，确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性。
纵向控制技术，包括速度控制和车距保持，也是本文的重点研究内容。
本文将探讨如何通过视觉信息来预测和调整车辆的速度，以适应不同的交通环境和驾驶情境。
在研究方法上，本文采用了理论分析与仿真实验相结合的方式。
通过构建数学模型和算法，对视觉导航系统的性能进行定量评估。
同时，利用先进的仿真平台，模拟不同的交通场景，验证所提出控制策略的有效性。
本文将讨论视觉导航式智能车辆横向与纵向控制技术的未来发展趋势，以及如何克服当前存在的技术难题。
通过对现有技术的深入分析和未来方向的展望，本文旨在为智能车辆的研究与应用提供有价值的参考和启示。
二、视觉导航技术概述视觉导航技术，作为智能车辆横向与纵向控制研究的重要组成部分，以其独特的优势在自动驾驶领域发挥着日益重要的作用。
该技术主要依赖于车载摄像头捕捉道路环境图像，并通过计算机视觉算法对这些图像进行处理，以识别道路标志、车道线、交通信号以及障碍物等关键信息。
通过这些信息，智能车辆可以精确地确定自身在道路上的位置，从而进行准确的横向和纵向控制。
视觉导航技术的核心在于图像处理与计算机视觉算法。
这些算法能够对摄像头捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标识别和跟踪等操作。
预处理步骤通常包括噪声消除、对比度增强和色彩校正等，以提高图像质量。
特征提取则专注于从图像中识别出有意义的特征点或特征线，如车道线的边缘、交通信号的颜色等。
智能汽车横向控制方法研究综述
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自动驾驶纵向控制原理
自动驾驶纵向控制原理
自动驾驶纵向控制原理主要包括以下几个方面：
1. 纵向速度控制：纵向速度控制是自动驾驶车辆的基本控制需求之一，主要通过控制车辆的油门和刹车来实现。
在自动驾驶中，车辆需要能够根据道路状况和交通状况实时调整速度，保持与周围环境的协调性和安全性。
2. 纵向位置控制：纵向位置控制是指自动驾驶车辆能够根据预设的轨迹或路径，保持与路线的相对位置关系。
这需要车辆具备感知和定位能力，通过传感器和算法计算出车辆的实时位置和姿态，并与预设轨迹进行比较，调整车辆的纵向位置。
3. 纵向加速度和减速度控制：自动驾驶车辆需要具备对加速度和减速度的控制能力，以应对不同的道路状况和交通状况。
例如，在行驶过程中需要根据前方障碍物或车辆的距离和速度，提前规划和执行适当的加速度和减速度，以保证行驶的安全性和舒适性。
4. 纵向控制算法：自动驾驶纵向控制的核心是算法的设计和应用。
常用的算法包括PID 控制、模糊控制、神经网络等。
这些算法可以根据车辆的实时状态和目标状态，计算出最优的控制量，实现对油门、刹车和转向等执行机构的精确控制。
综上所述，自动驾驶纵向控制原理是通过感知和定位能力获取车辆的实时状态信息，利用算法计算出最优的控制量，实现对油门、刹车等执行机构的精确控制，使车辆能够安全、舒适地行驶。
无人驾驶汽车的自动化驾驶与控制算法
无人驾驶汽车的自动化驾驶与控制算法随着科技的不断发展，无人驾驶汽车作为一种新型交通工具，正逐渐走进我们的生活。
无人驾驶技术的核心是自动化驾驶与控制算法，它们为无人驾驶汽车实现安全、高效的行驶提供了基础支撑。
本文将着重介绍无人驾驶汽车中的自动化驾驶与控制算法。
一、无人驾驶汽车简介无人驾驶汽车是指不需要人类司机进行操控的汽车，通过自动化驾驶与控制算法，实现自主完成驾驶任务。
与传统汽车相比，无人驾驶汽车具有更高的安全性、更低的事故风险以及更高的行驶效率。
二、自动化驾驶算法1. 传感器数据融合无人驾驶汽车通过搭载多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，实时获取道路、环境信息。
自动化驾驶算法需要对传感器数据进行融合，从而建立车辆周围环境的准确模型。
2. 地图与定位算法无人驾驶汽车需要通过地图与定位算法来确定车辆当前的位置，并且结合传感器数据实时更新位置信息。
地图与定位算法的准确性直接影响无人驾驶汽车的导航决策与控制。
3. 感知与识别算法无人驾驶汽车需要通过感知与识别算法识别和理解道路上的各种物体和交通标志。
其中，图像处理、计算机视觉和深度学习等技术被广泛应用于感知与识别算法中，使无人驾驶汽车能够准确地识别路况和障碍物。
4. 规划与决策算法规划与决策算法是无人驾驶汽车实现自主导航的核心。
通过对感知信息的处理和分析，规划与决策算法能够生成最优的行驶路径，并根据交通状况、路况等因素做出相应的驾驶决策。
三、控制算法控制算法是无人驾驶汽车实现自动驾驶的重要组成部分。
它通过对车辆的横向与纵向控制，实现精确的车辆姿态控制和速度控制，从而保证车辆的安全稳定行驶。
1. 车辆横向控制车辆横向控制算法主要包括车辆的转向控制。
通过计算车辆的转向角度和转向速度，控制车辆的转向行为，确保车辆在道路上保持稳定的行驶轨迹。
2. 车辆纵向控制车辆纵向控制算法主要包括车辆的加速度和制动控制。
根据车辆当前的速度和目标速度，控制车辆的加速度和制动力，使车辆能够按照预定的速度和加减速度进行平稳行驶。
lka横向控制算法 -回复
lka横向控制算法-回复横向控制算法（LKA），即车辆横向运动控制算法，是指用于自动驾驶汽车实现横向运动控制的算法。
在自动驾驶汽车领域，横向控制是指控制车辆在道路上的横向位置，包括车辆的偏移控制和车辆的姿态控制。
横向控制算法旨在确保车辆在驾驶过程中保持在所需的横向位置上，以实现安全、平稳和高效的行驶。
一、LKA的概述横向控制是自动驾驶汽车系统中的重要组成部分之一，它通过计算出合适的转向和控制指令，使车辆能够在所设置的横向位置上行驶。
LKA的主要目标是降低车辆偏离预定轨迹的风险，并改善车辆的操控性和行驶平稳性。
二、LKA算法的基本原理LKA算法通常基于车辆的传感器数据，如相机、毫米波雷达、惯性传感器等，以及地图和路径规划信息。
基于这些输入，LKA算法会计算出适当的转向角度和控制指令，来实现车辆的横向控制。
具体而言，LKA算法可以分为以下几个步骤：1. 数据获取：首先，LKA算法需要从车辆的传感器系统中获取相关的数据，包括道路的线条位置、车辆相对于线条的偏离量、车辆速度等。
2. 车道线检测：LKA算法需要通过图像处理技术来检测车辆所在道路的车道线。
这可以通过图像处理算法、机器学习算法或深度学习算法实现。
3. 偏离量计算：根据车道线的检测结果，LKA算法会计算车辆相对于所在车道线的偏离量。
这个偏离量可以用于后续的控制指令计算。
4. 控制指令计算：在横向控制中，控制指令通常包括车辆的转向角度和转向速度。
LKA算法会根据车辆的动态特性、路况和车辆偏离量等因素，计算出合适的转向角度和转向速度。
5. 控制指令发送：最后，LKA算法会将计算出的控制指令发送给车辆的执行机构，如转向系统或电动机，以实现车辆的横向控制。
三、LKA算法的发展与应用LKA算法是自动驾驶汽车领域的重要研究方向之一，经过多年的发展，取得了显著的进展，并广泛应用于实际车辆中。
最早的LKA算法主要基于经典的控制理论，如PID控制算法。
随着计算能力和传感器技术的提升，LKA算法逐渐应用了更复杂的算法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。
智能汽车横向控制方法研究综述
一、智能汽车环境感知方法分类
一、智能汽车环境感知方法分类
智能汽车环境感知主要分为两类：直接感知和间接感知。
1、直接感知
1、直接感知
直接感知是指通过传感器等设备直接获取汽车周围环境信息。常见的直接感 知方法包括超声波感知、毫米波雷达感知、激光雷达感知和视觉感知等。
2、间接感知
2、间接感知
间接感知是指通过分析车辆自身状态和行驶环境等信息，推断出周围环境情 况。间接感知主要依赖于车辆导航信息、高精度地图、惯性测量单元（IMU）、 GPS等。
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三、智能汽车环境感知发展趋势
驶安全和行驶效率。此外，随着5G、V2X等通信技术的发展，智能汽车将能够 实现车与车、车与路、车与云的智能互联，进一步提升驾驶体验和行车安全。
四、总结
四、总结
智能汽车环境感知是实现自动驾驶的关键技术之一，其发展受到多种因素的 影响。未来随着传感器技术、和通信技术的不断进步，智能汽车环境感知将朝着 更高效、更可靠、更智能的方向发展。随着自动驾驶应用场景的不断扩展和深化， 智能汽车环境感知也将面临更多的挑战和机遇。
四、实验结果
棒性。同时，通过实验数据可以看出，该控制方法能够减小车辆行驶过程中 的横向偏差和航向角偏差，提高车辆的路径跟踪精度。
五、实验分析
五、实验分析
实验结果说明了基于模型预测控制的路径跟踪横向控制方法在智能车辆路径 跟踪中的可行性和优越性。该方法能够根据车辆的实际运行状态和环境信息进行 实时调整，从而有效地提高车辆的路径跟踪精度和安全性。同时，该方法还能够 处理复杂的干扰因素，具备良好的鲁棒性和自适应性。
二、研究现状
在国内，相关研究起步较晚，但进展迅速。国内学者针对智能车辆路径跟踪 横向控制方法进行了大量研究，提出了多种有效的控制策略。例如，基于强化学 习的路径跟踪控制算法、融合导航与感知信息的路径跟踪方法等。这些研究成果 在一定程程度上推动了国内智能车辆技术的发展。
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监管方案的整体结构是三层架构。通过
分析测量信号，最底层用于产生残差，包括 有关实际驾驶状态的信息。中间层，评估这 些残差提供可用于直接驾驶员信息目的的实 际驾驶状态的分类，以及在结构的上层中的 横向车辆控制应用。
03
PART Three
横向车辆动力学模型
由Rieckert和Schunck（1940）最初设 计为非线性单轨道模型，
奇偶空间的设计与应用
将等式（3）乘以T的零空间的矩阵Ω 得到与未知状态向量x（k）无关 的奇偶方程r（k）：
假设模型参数不改变无噪声系统的残差，则残差显示以下属性：
03
PART Three
实验结果
使用所描述的横向车辆动力学的监督技术的一 个特殊测试序列的实验结果。从测试周期开始到约 7秒钟的时间，车辆在干燥的道路上行驶，没有任
何车辆运动的干扰。刚刚达到潮湿的表面时，两个
残差r1和r2都超过了固定的阈值，就会发现一个危 险的情况。在横向车辆运动的这个关键部分完成之
后，发生传感器故障，可以通过比较残余r1与残差
r2来观察。由于特殊奇偶空间设计，与方向盘传感 器分离的残差r1保持在其极限内，而残差r2表示传 感器故障。
Part Four 结论 这里提出的自适应巡航控制系统（ACC）支持公路
03
PART Three
奇偶空间的设计与应用
离散状态空间表示的时间依赖系统矩阵由下式给出：
X(k),表示状态,u(k)表示执行器的输入，y(k)表示传
感器的输出，A,B,C,D表示相应维度的已知矩阵。
根据计算等式(1)的状态方程和奇偶空间的符号
形式，求解奇偶方程，基于这些方程得到残差：
此奇偶空间中，得出两个传感器的残差；此残 差公式中包含传感器的输出，和扰动v(k)相关.
Part Two 车辆的纵向运动控制
自适应巡航控制系统整体架构 纵向车辆动力学模型 加速度控制 纵向运动控制
速度控制
距离控制
自适应巡航控制系统系统控制性能
02
PART Two
自适应巡航控制系统整体架构
02
PART Two
纵向车辆动力学模型
02
PART Two
加速度的控制
基于数学车辆模型，
使用反馈和前馈线性化的 线性PI控制器执行加速度 控制任务。将期望的加速 度与测量的加速度进行比较，控制
03
PART Three
奇偶空间的设计与应用
为了减少产生的噪声残差中的高频干扰,在该应用中加入巴特沃斯低通滤波器，
从系统输出方程（1）的矩阵形式开始，对于p + 1（p = 2）时间步长：
其中，T和Q为：
将等式（3）乘以T的零空间的矩阵Ω得到与未知状态向量x（k）无关的奇偶方程r（k）：
03
P Two
距离的控制
距离控制器输入是，受控车 辆的测量速度，所期望的距离,与 前一车辆测量距离之间的距离偏 差以及相对速度。两个控制器作 为其输出信号提供车辆所期望的 加速度。主要目的是为了让车辆 保持一定的速度行驶。
02
PART Two
自适应巡航控制系统的性能
完整的自适应巡航控制控制 结构已经在两个不同的OPEL测 试车中应用，且通过激光传感器 实现对前面车辆的距离测量，控 制器设法保持测量距离几乎等于 所期望的距离。只有在非常强的 加速或减速的情况下，存在小的
器计算所期望的节气门角度和所期
望的制动压力。在本应用中使用线 性化技术的主要意图是通过车辆模
型的逆非线性，来补偿实际的非线
性车辆行为。
02
PART Two
速度的控制
关于速度控制器，广泛的测试
周期表明，一般是用所测量的车速， 所期望的速度。所使用的是控制行
为对应于包括速度相关的增益的比
例控制算法。速度控制器的任务是 保证驾驶员获得指定的所期望的速 度。
轮廓误差。
Part Three 车辆横向动力学
监督方案的整体结构 横向车辆动力学模型 奇偶空间的设计与应用 实验结果
车辆横向动 力学的监督
03
PART Three
监督方案的整体结构
通过循环检查一些重要的传感器信号的 值来监控车辆运动，并在达到关键限制的情
况下警告驾驶员，这是本文介绍的监督概念
的主要思想。
自动智能驾驶的横纵向控制与监督
目录
01 综述 02 车辆的纵向运动控制 03 车辆的横向动力学监控 04 结论
Part One 综述
本文主要讲述的是：基于自适应巡航控 制系统的方法，采用Isermann所提出的三层 控制结构模型对纵向运动进行分析，来表示 对车辆的控制策略，以及采用基于奇偶空间 方法来监督车辆的横向动力学，提高驾驶舒 适度和安全性。
请老师批评指正！！！
交通中的驾驶员，包括他们的舒适性和安全性。保持驾
驶员在开放道路上规定的恒定速度，如果检测到较慢的 前车辆，系统将自动减速受控车。如果前一个车辆消失， 汽车再次加速直到达到指定的速度。车辆监控区域由检 测传感器故障以及车辆转弯运动的概念表示。以横向运
动的特点所提出的监督技术只能作为复杂汽车管理系统
的一部分，在未来的自主智能车辆中实施。