基于遗传算法的自动泊车路径规划及跟踪控制研究

作     者：卢庆志 

作者单位：长安大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈涛

授予年度：2020年

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：自动泊车 路径规划及跟踪 β样条 遗传算法 LQR控制 Carsim/Simulink联仿 

摘      要：自动泊车系统作为高级驾驶辅助的重要组成部分,不仅可以提高泊车效率,减小驾驶负担,而且可以提升车辆的安全性和舒适性,改善交通环境,在智能交通发展中扮演着重要的角色。路径规划及跟踪控制是自动泊车系统研究的重要组成部分,因此针对自动泊车系统的路径规划及跟踪控制的研究具有重要的意义。本文首先分析现有自动泊车路径规划的初始偏航角和路径跟踪控制器控制参数的选择问题,确定本文研究的重点;其次简化车辆模型和泊车环境模型,通过阿克曼转向原理设计自动泊车系统的运动学模型;接着以非平行初始状态为研究对象,对平行泊车和垂直泊车路径曲线的几何关系和相关避障约束进行分析,确立平行泊车和垂直泊车的可行起始区域,然后以路径长度最小为优化目标,建立多约束非线性轨迹方程,生成连接起始点和终止点的最小平行和垂直泊车路径。由于规划曲线存在平顺性和曲率连续问题,因此采用β样条对泊车路径曲线进行拟合与调整,选用改进的遗传算法对其进行计算优化,得到曲率连续、曲线平滑、满足车辆转向性能和避障约束的最短可行泊车路径;最后为了精确的跟踪泊车路径,本文基于LQR对路径跟踪控制器进行设计和分析,因为LQR控制器存在加权矩阵对角参数选取不科学的问题,所以本文选择改进的遗传算法对LQR控制器的加权矩阵对角参数进行优化,并通过使用Matlab/Simulink和Carsim进行联合仿真验证,结果证明基于遗传算法优化的LQR控制器响应更快,更能精确稳定地跟踪到目标路径。