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汽车工程 2025年第1期47卷 55-66页

作者：陈鹏蔡英凤原海波陈龙孙晓强江苏大学汽车工程研究院镇江212013

自动驾驶商用半挂车可以显著提升干线物流效率。然而半挂商用车是典型的欠驱动系统,在大曲率运动工况下难以同时兼顾牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度。随着车辆速度和负载的提升,挂车质心转移及载荷转移加剧,对铰接处产生更强烈的不确... 详细信息

自动驾驶商用半挂车可以显著提升干线物流效率。然而半挂商用车是典型的欠驱动系统,在大曲率运动工况下难以同时兼顾牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度。随着车辆速度和负载的提升,挂车质心转移及载荷转移加剧,对铰接处产生更强烈的不确定性影响,造成挂车与牵引车之间行驶轨迹的偏差进一步加大,增加了轨迹跟踪难度,影响了行驶安全性。为提高半挂商用车牵引车与挂车的横向安全性,本文提出一种基于二型模糊控制的鲁棒路径跟踪策略。首先,在MATLAB/Simulink中建立了半挂车辆的7自由度动力学模型,精确模拟牵引车与挂车的横-纵向运动动力学特性。其次,利用二型模糊逻辑控制理论中输入隶属度函数对系统不确定性的覆盖特性,设计了同时调控牵引车和挂车横向轨迹跟踪精度的二型模糊控制器。为提高不确定因素影响下横向轨迹跟踪控制的精度,降低控制器设计难度,采用粒子群优化算法对二型模糊控制器的输入隶属度函数参数进行优化。最后,利用MATLAB/Simulink与TruckSim的联合仿真平台,分别在不同车速和负载条件下进行车辆轨迹跟踪的仿真,以验证本文提出的控制策略,并与一型模糊控制和预瞄控制结果进行对比。结果表明:在双移线这种轨迹曲率发生变化的工况下,本文提出的二型模糊控制器对牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度有明显提升。

关键词：自动驾驶半挂车轨迹跟踪二型模糊逻辑控制

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基于二型模糊逻辑控制理论的无人机目标跟踪系统研究

基于二型模糊逻辑控制理论的无人机目标跟踪系统研究

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作者：黎瑶浙江理工大学

学位级别：硕士

随着无人机技术和相关硬件的不断成熟,无人机目标跟踪系统在导航、军事侦察、野外营救和交通监控等众多任务中发挥了重要作用,因此得到了广泛的应用。然而,无人机目标跟踪系统的研究也存在着许多困难,如目标遮挡、外部坏境干扰不确定性... 详细信息

随着无人机技术和相关硬件的不断成熟,无人机目标跟踪系统在导航、军事侦察、野外营救和交通监控等众多任务中发挥了重要作用,因此得到了广泛的应用。然而,无人机目标跟踪系统的研究也存在着许多困难,如目标遮挡、外部坏境干扰不确定性、目标多尺度变换、非刚性物体形变等,这些都是目前无人机跟踪系统研究的难点。本文针对无人机在跟踪过程中目标多尺度变换和不确定性问题,结合多尺度目标检测思想,对经典核相关滤波（Kernel Correlation Filter,KCF）算法进行改进,提出多尺度自适应目标检测跟踪算法,并基于二型模糊逻辑控制理论设计无人机区间二型模糊逻辑控制器。首先,初步搭建无人机目标跟踪系统的结构框架,制定系统的总体设计方案;然后,为解决KCF算法对目标无法多尺度适应以及目标丢失后模型被污染导致无法重新跟踪的问题,本文通过引入目标多尺度检测的思想并结合KCF算法,提出了多尺度自适应检测跟踪算法,并进一步设计了目标丢失后的搜索策略;最后,通过设计区间二型模糊逻辑控制器生成无人机偏航角和速度控制指令,实现不确定环境下对无人机的自主飞行控制。在保证实验安全的前提下,为验证本文设计系统的可靠性,首先在gazebo软件上进行建模仿真,然后在较为空旷的真实场景中开展真机跟踪实验,在实际意义上实现无人机对地面移动目标的自主跟踪。实验结果显示,本文提出的检测跟踪算法和目标丢失重定位策略在目标发生尺度变化或丢失情况下也能实现持续可靠的跟踪,设计的区间二型模糊逻辑控制器能有效处理时延和外界干扰等不确定性问题,实现跟踪过程中对无人机的高鲁棒性控制。本文做出的主要贡献如下:（1）提出了一种基于KCF的多尺度目标检测跟踪算法。通过引入尺度变换因子对候选目标区域进行多尺度训练,使算法能够自适应的跟踪多尺度变换的移动目标,进而提高目标跟踪算法的准确率。（2）针对KCF跟踪算法中目标丢失后无法重新定位和跟踪的缺点,提出了目标空域搜索重定位策略,使目标在丢失后仍然能够被重新定位跟踪。（3）设计的区间二型模糊逻辑控制器通过控制无人机的偏航角和速度解决跟踪控制过程中存在的各种不确定性,提高了无人机目标跟踪的效率。（4）结合目标检测跟踪和模糊控制理论,设计完整的无人机目标跟踪系统,在仿真环境和实际四旋翼无人机上进行实验,证明了本文设计的目标跟踪系统的鲁棒性。

关键词：无人机智能系统多尺度自适应检测二型模糊逻辑控制跟踪系统不确定性自主跟踪目标重定位

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