基于速度調(diào)整的智能汽車路徑跟蹤控制算法

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基于速度調(diào)整的智能汽車路徑跟蹤控制算法

提出了一種有效的根據(jù)速度調(diào)整路徑的跟蹤控制算法。傳統(tǒng)算法只考慮了運動特性，并沒有考慮動態(tài)約束。此外，大多數(shù)早期的轉(zhuǎn)向控制研究都是假設(shè)縱向速度是恒定的。采用一種具有PID控制器功能的設(shè)備進行路徑跟蹤，并提出前饋控制方法來消除跟蹤時由于動態(tài)條件所導(dǎo)致的誤差。此外，根據(jù)可預(yù)見到的路徑信息，提出了車速控制策略。將所提出的控制算法應(yīng)用于智能汽車上，結(jié)果表明，該算法是有效的路徑跟蹤算法，可提高車輛動態(tài)狀況下的穩(wěn)健性。

自動駕駛智能汽車采用了很多先進技術(shù)，包括路徑規(guī)劃、位置和方向感知、路徑跟蹤、車輛控制和避障等。路徑跟蹤控制是在每個瞬間如何遵循所需的路徑而對車輛轉(zhuǎn)向和速度進行設(shè)置的過程。很多路徑跟蹤算法如目標(biāo)追蹤、純追蹤和“圓前瞻”（CLA）被廣泛地用于實際應(yīng)用中。其中，目標(biāo)追蹤是從車輛的中心坐標(biāo)系垂直于該路徑繪制一條線。該算法的目的是使車輛與目標(biāo)點之間的方向誤差最小化。單純追蹤是計算從車輛當(dāng)前位置到目標(biāo)位置的曲率。然而，這兩種方法不會使用前瞻點的方向。而CLA基于車輛的當(dāng)前位置、相對于前面的規(guī)劃路徑的位置和沿該點的理想路徑上所需的方向，生成車輛轉(zhuǎn)彎半徑。提出的相對于其它跟蹤方法改進的CLA算法充分利用了未來路徑信息，并充分考慮了動態(tài)因素，使用PID控制，可實現(xiàn)路徑規(guī)劃。該算法具有易于實現(xiàn)的優(yōu)點，但并不適合于復(fù)雜的路徑。因此，通過使用前饋補償，實現(xiàn)期望路徑曲率的控制，可以有效地獲取路徑信息，進而控制智能汽車。

Jianmin Duan et al. Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO) Shenzhen, China, December 2013.

編譯：李雪