智能车辆路径跟踪控制方法研究
LQR 和MPC控制器在泊车路径跟踪应用中的比较研究
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FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨
图1 车辆运动学模型
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OXXf源自X代控制方法，在各行各业都有使用。文中利 用 LQR 控制理论设计自动驾驶的横向运动控 制器，首先确定如下控制系统性能指标 [8]：
图2 基于LQR控制器的路径跟踪
4.5 4
3.5 3
武汉工程大学杨述斌等 [3] 以汽车运动学 模型为基础，设计了利用模型预测控制的泊 车路径跟踪控制系统，对比了采用模型预测 控制的系统和采用 PID 控制器的系统，结果 表示此方法乘客舒适度更高，然后对纯路经 跟踪和带有模型预测控制的路径跟踪进行路 径跟踪仿真研究，在实验过程中加入干扰量， 实验得出采用模型预测控制的系统抗干扰能 力更优的结论。
Key words：LQR controller, MPC controller, automatic parking, path tracking
1 引言
目前汽车已经成为人们日常工作生活中 使用频率最高的交通工具，随着现代电子控 制技术和人工智能技术的发展，汽车正向着 更加智能方面发展。近年来，随着汽车拥有 率的爆发式增长，城市本就不宽裕的空间更 加捉襟见肘，大城市中停车难已经成为一个 普遍的难题。面对狭小的泊车空间许多驾驶 员花费大量的时间进行泊车，在泊车过程中 容易发生擦挂等事件更加造成了交通的拥堵。 因此能够快速准确地实现泊车的自动泊车技 术刻不容缓。
3 系统设计
整个系统由车辆模型、比较模块和控制
器组成。车辆模型是运动自行车模型，它将
导航系统中的路径规划与交通实时监测方法研究
导航系统中的路径规划与交通实时监测方法研究导航系统已经成为现代交通领域的重要工具，能够为驾驶员提供最佳的行车路径和交通信息。
而实现导航系统中的路径规划和交通实时监测是其中的核心技术。
本文将对路径规划和交通实时监测方法进行研究探讨。
路径规划是导航系统中的关键环节，其目标是为用户找到一条最佳路线以达到目的地。
路径规划方法可以分为离线和在线两种。
离线路径规划方法是在导航前就预先计算好各个路径的最短时间或最小代价，然后在实际导航过程中根据用户输入的目的地来选择相应的路径。
在线路径规划方法则是根据用户输入的起始位置和目的地，在实时计算中选择最佳路径，适用于需要频繁更新路径的情况。
现实中的路径规划方法多采用图搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等，通过搜索最短路径来实现导航。
交通实时监测是指对道路交通状况进行实时监测和分析，以提供准确的交通信息。
交通实时监测主要涉及交通流量、车辆速度、拥堵情况等方面的数据。
目前，交通实时监测主要通过安装在道路上的传感器、视频摄像头和车载GPS等设备来收集数据。
通过分析这些数据，可以实时监控道路交通情况，为用户提供交通状况报告和建议的导航服务。
交通实时监测方法的核心在于数据采集和处理技术，如车辆检测与跟踪、流量计算和拥堵检测等。
路径规划和交通实时监测是导航系统的双重支撑。
在路径规划中，基于实时数据的在线路径规划方法能够更准确地预测最佳路径，避免路况不利的区域。
为了实现准确的路径规划，导航系统需要实时获取道路交通信息。
交通实时监测模块通过监测交通状况并将数据发送到路径规划模块，为用户提供更加准确的导航建议。
虽然路径规划和交通实时监测在实现导航系统中起到了重要的作用，但是仍然存在一些挑战和问题。
首先，在数据采集方面，如何快速准确地采集道路交通信息是一个挑战。
其次，在数据处理和算法方面，如何高效地处理大量的交通数据，并实时更新交通状况报告和建议是一个问题。
最后，在用户体验方面，如何根据用户的偏好和需求，个性化地为用户提供导航建议也是一个挑战。
基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制
J Automotive Safety and Energy, Vol. 11 No. 4, 2020462—469基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制李耀华，刘 洋，冯乾隆，南友飞，何 杰，范吉康（长安大学汽车学院，西安710064，中国）摘要：为解决智能商用车路径跟踪问题，采用一种最优预瞄控制策略。
根据商用车航向角与路径曲率的关系，引入航向角偏差反馈控制；根据车速与预瞄距离的关系，提出了变权重因数的多点预瞄距离确定方法。
为了保证商用车路径跟踪的稳定性，采用模型预测控制策略，对车轮侧偏角进行约束。
通过TruckSim与Simulink联合仿真，对比分析了侧向偏差、横摆角速度和前轮侧偏角变化情况。
结果表明：最优预瞄控制策略对车速变化具有较好的适应性，但当路面附着因数较低时，车辆会失去稳定性；模型预测控制策略对车速和路面附着因数变化都具有较好的适应性，行驶稳定性更好，且比最优预瞄控制策略具有更精确的路径跟踪效果。
关键词：智能商用车；路径跟踪；路面附着因数；最优预瞄控制；模型预测控制中图分类号： U 471.15 文献标识码： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2020.04.005Path tracking control for an intelligent commercial vehicle based on optimal preview and model predictiveLI Yaohua, LIU Yang, FENG Qianlong, NAN Youfei, HE Jie, FAN Jikang(School of Automobile, Chang’an University, Xi’an 710064, China)Abstract: An optimal preview control strategy was adopted to solved path tracking problem of intelligent commercial vehicles. According to the relationship between the heading angle and the curvature of the path,the heading angle deviation feedback control was introduced. According to the relationship between the speedand the preview distance, a multi-point preview distance determination method with variable weight coefficientwas proposed. In order to ensure the stability of path tracking, the model predictive control was used to restrictthe wheel sideslip angle. Through co-simulation of TruckSim and Simulink, the lateral deviations, the yaw ratesand the front wheel slip angles were compared. The results show that the optimal preview control has good adaptability to the speed, but when the road adhesion factor is low, the vehicle will lose stability; The model predictive control has better adaptability to speeds and road adhesion factors, and has better driving stability,and has more accurate path tracking effect than the optimal preview control.Key words:i ntelligent commercial vehicles; path tracking; road adhesion factors; optimal preview control;model predictive control收稿日期 / Received ：2020-07-18。
基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法
Hale Waihona Puke ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｔｒａｃｋｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ，ａｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｔｉｍｅｖａｒｙｉｎｇｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｖｅｈｉｃｌｅｄｙｎａｍｉｃｓｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｌｉｎ ｅａｒｉｚｅｓａｎｄｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｓｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｔｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌｏｆｖｅｈｉｃｌｅｄｙｎａｍｉｃｓａｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌ ｌｅｒ．Ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｎｔｒｏｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｔｈｅｓｔａｔｅ，ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈｃｏｎ ｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｆｉｒｓｔｃｏｎｔｒｏｌｖｏｌｕｍｅｏｆｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｌａｔｅｒａｌｅｒｒｏｒｉｓｌｅｓｓｔｈａｎ０５２ｍａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｈｅａｄｉｎｇｅｒｒｏｒｉｓｌｅｓｓｔｈａｎ００６７ｒａｄｗｈｅｎｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅｓｐｅｅｄｉｓｌｅｓｓｔｈａｎ１５ｍ／ｓｕｎｄｅｒｄｏｕｂｌｅｌａｎｅｃｈａｎｇｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．
基于模糊神经网络的智能车辆路径跟踪
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第２卷 第７ ９ 期
文 章 编 号 ：０ ６ ９４ （０ ２ ０ — ３ ８ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ）７ ０ ６ — ４
计
算
机
仿
真
２１年７ ０ ２ 月
基 于模 糊 神 经 网络 的 智能 车 辆 路径 跟 踪
杨 君 马 ， 戎 刘 婷 付 维平 ， ，
（ ．西北工业大学 自动化学 院， １ 陕西 西安 ７０ ２ ；． １ １９ ２ 西安辰飞电气工程有 限公司 ， 陕西 西安 ７ ０ ７ ） １０ ７
ＹＡ ＮＧ ｕ ＭＡ ｏ ｇ ， Ｉ ｉｇ ， Ｕ Ｗｅ － ｉｇ Ｊｎ ， Ｒ ｎ Ｌ Ｕ Ｔｎ Ｆ ｉ ｐｎ
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自动驾驶汽车路径规划算法研究
自动驾驶汽车路径规划算法研究摘要：路径规划是自动驾驶汽车的重要研究内容，也是当前自动驾驶汽车领域研究的热点之一，其目的是在一定场景下利用所选定的评价指标获得一条连接起始点与目标点的最优无碰撞路径。
将当前常用的路径规划算法分为传统算法、智能仿生学算法、强化学习算法3类，按照路径规划算法的不同类别，对各类算法在路径规划领域中的应用进行了阐述，可为研究者提供一定的参考和借鉴。
关键词：自动驾驶汽车；路径规划；智能仿生学算法；强化学习算法引言自动驾驶汽车使用传感器感知环境，并依照合理的算法在复杂环境中实现自主运动，使其能在道路上安全、高校地行驶。
作为自动驾驶汽车研究地一个重要环节，路径规划就是根据给定地环境模型，在一定地约束条件下，利用路径规划算法规划出一条连接车辆当前位置和目标位置的无碰撞路径。
1路径规划算法分类自动驾驶汽车的路径规划问题，基于研究对象对所行驶环境信息掌握程度的不同，可分为2类。
第1类是已知行驶环境信息的全局路径规划，属于静态规划；第2类是利用车载传感器实时获取环境信息的局部路径规划。
全局路径规划问题实质上是在已掌握的所有环境信息的前提下，规划出从起点到目标点的路径生成问题。
通常是基于数字地图，根据周围环境的路网模型来选择路径。
当因环境或者其他因素导致规划的路径无法继续通行时，则需要重新启动全局规划,以得到更新后的可行路径。
局部路径规划需要车载传感器实时采集车辆周围的环境信息，充分了解周围环境地图信息以准确定位出车辆当前位置及周围障碍物分布，从而顺利规划出从当前节点到下一子目标节点的最优路径。
2路径规划算法传统路径规划算法包括A*算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等。
文章仅对最常见的前两种算法做详细说明。
2.1.1 A*算法A*算法[1]是一种典型的启发式搜索算法，它也是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法。
A*算法通过一个估价函数来引导和决定搜索方向，从起点开始向周围进行扩展搜索，利用估价函数来获取周围每个节点的价值，并从获取的周围节点中选择代价最小的节点作为下一个扩展节点，不断循环重复这一过程直到到达目标点，结束搜索，从而生成最终路径。
基于预瞄时间自调整控制智能车辆横向轨迹跟踪研究
基于预瞄时间自调整控制智能车辆横向轨迹跟踪研究
郭子奇;张昕;马昕池;张宏远
【期刊名称】《车辆与动力技术》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】提出了一种基于预瞄时间自调整控制的四轮转向(4ws)智能车辆横向轨迹跟踪算法.针对轨迹跟踪精度问题,建立了预瞄时间自调整控制驾驶员模型,调整预瞄时间,采用滑模控制对前轮进行控制.针对跟踪过程中行驶稳定性较差等问题,后轮转向采用横摆角速度反馈控制策略.在Carsim与Simulink联合仿真平台下进行单移线工况下的仿真,仿真结果表明:预瞄时间自调整控制在低速时的跟踪精度比固定预瞄时间控制提升55%,高速时提升5%.后轮转向采用横摆角速度反馈控制的质心侧偏角比采用前馈控制在低速时减小了21%,高速时减少了54%,验证了所提出的控制算法,提高了转向过程中的行驶稳定性和横向轨迹跟踪能力.
【总页数】6页(P34-39)
【作者】郭子奇;张昕;马昕池;张宏远
【作者单位】沈阳理工大学汽车与交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U469.72
【相关文献】
1.基于预瞄的智能车辆路径跟踪控制研究
2.基于预瞄理论的智能驾驶客车轨迹跟踪控制方法研究
3.基于自适应预瞄前馈控制的智能车辆路径跟踪研究
4.基于预瞄时
间自适应的爆胎车辆横向控制5.基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制
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无人驾驶车辆的控制方法详解
无人驾驶车辆的控制方法详解随着科技的不断进步，无人驾驶车辆的概念已经成为现实。
无人驾驶车辆的控制方法是其核心技术之一，它决定了车辆能否安全、高效地行驶。
本文将详细介绍无人驾驶车辆的控制方法，并探讨其应用前景和挑战。
一、传感器技术无人驾驶车辆的控制方法离不开传感器技术。
传感器可以感知车辆周围的环境，包括道路状况、障碍物、行人等。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过发射激光束来测量周围环境的距离和形状，摄像头可以拍摄道路图像，超声波传感器可以检测车辆周围的障碍物。
这些传感器收集到的信息将用于车辆的导航和避障。
二、自动驾驶算法自动驾驶算法是无人驾驶车辆控制的核心。
它通过对传感器收集到的数据进行处理和分析，实现车辆的自主导航和决策。
常见的自动驾驶算法包括路径规划和目标检测。
路径规划算法可以根据车辆当前位置和目标位置，确定最佳的行驶路径。
目标检测算法可以识别和跟踪道路上的障碍物和行人，以便车辆做出相应的避让动作。
这些算法需要结合机器学习和人工智能等技术，不断优化和改进。
三、通信技术无人驾驶车辆的控制方法还需要依赖通信技术。
车辆需要与其他车辆、交通信号灯、道路设施等进行实时通信，以确保行驶的安全和协调。
目前，无人驾驶车辆主要使用无线通信技术，如5G网络。
通过与周围环境进行实时通信，车辆可以获取实时的交通信息，避免拥堵和事故。
四、安全性和隐私保护无人驾驶车辆的控制方法必须注重安全性和隐私保护。
安全性是无人驾驶车辆发展的基石，它需要从硬件和软件两个方面进行保障。
硬件方面，车辆需要具备高精度的传感器和可靠的控制系统；软件方面，车辆需要具备强大的自动驾驶算法和故障检测机制。
此外，隐私保护也是无人驾驶车辆控制方法的重要问题。
车辆收集到的大量数据包括位置信息、行驶轨迹等，需要妥善处理和保护，以防止被滥用和泄露。
五、应用前景和挑战无人驾驶车辆的控制方法在交通运输、物流配送、城市规划等领域具有广阔的应用前景。
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智能车辆路径跟踪控制方法研究
智能车辆路径跟踪控制方法研究
摘要:智能车辆是一种具有自主决策和路径规划能力的交通工具,其路径跟踪控制是智能车辆控制系统中的重要组成部分。
本文主要研究智能车辆路径跟踪控制方法,包括传统的PID控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等,同时结合现代控制理论,提出了一种基于自适应控制的智能车辆路径跟踪控制方法。
该方法具有较好的稳定性和精度,能够有效地控制智能车辆的路径,提高智能车辆的行驶安全性和效率。
关键词:智能车辆;路径跟踪控制;PID控制;模糊控制;神经网络控制;遗传
算法控制;自适应控制
正文:
一、智能车辆的发展历程
智能车辆是一种具有自主决策和路径规划能力的交通工具,它的出现极大地提高了交通运输的效率、安全性和舒适性。
智能车辆的核心技术包括计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制系统等。
近年来,随着计算机视觉和传感器技术的不断发展,智能车辆的核心技术得到了进一步的提升。
二、智能车辆路径跟踪控制方法
智能车辆路径跟踪控制是智能车辆控制系统中的重要组成部分,其目的是使智能车辆能够沿着预定的路径行驶,达到指定的目的地。
智能车辆路径跟踪控制方法包括传统的PID控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
1. PID控制
PID控制是一种常见的路径跟踪控制方法,它通过控制器对系统参数进行调
整,使系统处于稳定状态。
PID控制的优点是可以精确地控制系统的输出,但是其缺点在于系统的响应速度较慢,无法应对复杂的控制系统。
2. 模糊控制
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它通过模糊控制器对系统参数进行调整,使系统处于稳定状态。
模糊控制的优点是可以精确地控制系统的输出,并且具有较好的鲁棒性,但是其缺点在于系统的响应速度较慢。
3. 神经网络控制
神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法,它通过神经网络对系统参数进行调整,使系统处于稳定状态。
神经网络控制的优点是可以精确地控制系统的输出,并且具有较好的鲁棒性,但是其缺点在于系统的学习速度较慢。
4. 遗传算法控制
遗传算法控制是一种基于遗传算法的控制方法,它通过遗传算法对系统参数进行调整,使系统处于稳定状态。
遗传算法控制的优点是可以精确地控制系统的输出,并且具有较好的稳定性,但是其缺点在于系统的学习速度较慢。
三、基于自适应控制的智能车辆路径跟踪控制方法
自适应控制是一种基于反馈控制的方法,它通过不断地调整控制系统的参数,使系统处于稳定状态。
自适应控制的优点是可以快速地适应系统的动态变化,并且具有较好的稳定性,但是其缺点在于系统的精度较低。
基于自适应控制的智能车辆路径跟踪控制方法,主要是将自适应控制与智能车辆路径跟踪控制相结合,使系统能够更好地适应复杂的控制系统。
该方法通过实时监测智能车辆的行驶状态,对系统参数进行调整,使系统处于稳定状态。