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考虑安全行驶边界的自动驾驶车辆规划与控制研究

考虑安全行驶边界的自动驾驶车辆规划与控制研究

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作者：张智茗吉林大学

学位级别：硕士

近年来,自动驾驶技术已成为减少交通事故和提升行车安全性的有效方法,是汽车工业未来发展的重点方向。轨迹规划和跟踪控制是自动驾驶系统中至关重要的两个组成部分,是保证自动驾驶车辆安全、稳定行驶的关键。本文为了提升自动驾驶车辆... 详细信息

近年来,自动驾驶技术已成为减少交通事故和提升行车安全性的有效方法,是汽车工业未来发展的重点方向。轨迹规划和跟踪控制是自动驾驶系统中至关重要的两个组成部分,是保证自动驾驶车辆安全、稳定行驶的关键。本文为了提升自动驾驶车辆的行车安全性,研究考虑安全行驶边界的自动驾驶车辆规划与控制方法。首先对路径和速度进行解耦,根据轨迹连续性、安全避障、全局轨迹跟踪等需求,考虑道路边界、车辆状态等物理约束,分别进行路径和速度规划,实时优化出一条满足安全约束条件的最优轨迹。然后设计了基于非线性模型预测控制的路径和速度集成跟踪控制器,制定了车辆安全行驶边界约束,实现了车辆路径和速度的有效跟踪。最后,对本文所设计的规划和控制方法进行了联合仿真实验验证,实验结果证明,车辆的行驶安全性得到了有效的提升。本文主要研究了以下三个方面:为了提升车辆的行车安全性,本文采用基于路径和速度解耦的方法,对车辆的轨迹规划进行研究。首先,将参考线进行Frenet坐标系的变换,通过动态规划的方法对代价函数进行计算从而得到路径初规划的粗解,然后使用二次规划的方法对目标函数进行求解来优化路径粗解从而得到路径规划的最终信息。之后在进行速度规划的过程中,设立代价函数采用动态规划的方法搜索速度曲线的粗解,通过二次规划方法求解出最优速度曲线,得到最终的速度规划结果。最后在动态及静态障碍物的场景下进行仿真实验,实验结果表明,本文的规划方法能够满足安全约束条件并优化出最优轨迹。为了进一步提升轨迹跟踪精度和行车安全性,考虑车辆横纵向耦合特性,基于非线性模型预测控制设计了路径和速度跟踪集成控制器。首先建立了车辆三自由度横纵向耦合模型,然后以跟踪期望横向位置、横摆角、纵向速度为目标函数,考虑车身状态、道路边界等安全约束,给出跟踪控制优化问题描述,通过优化问题求解获得前轮转角和纵向加速度控制动作,实现期望轨迹的跟踪控制。最后进行了跟踪控制算法的仿真实验验证,实验结果表明所设计的轨迹跟踪集成控制器不仅能对期望路径及速度进行有效跟踪,同时还能满足安全行驶边界约束的要求。对规划与控制方法进行联合仿真实验,首先,构建Prescan-Car Sim-Simulink联合仿真实验平台,其中Prescan用来搭建仿真驾驶场景,提供障碍物、道路环境、全局路径等感知信息;Car Sim用来建立车辆3D模型和汽车动力学模型,模拟被控车辆系统,Simulink用来设计和实现轨迹规划和跟踪控制算法。然后,设定多障碍物驾驶场景和变道超车驾驶场景,对所设计规划与控制方法进行集成仿真验证,联合实验结果表明,所设计的方法可以实现避障场景下的安全规划控制,有效提升了车辆的行驶安全性。

关键词：安全行驶边界自动驾驶轨迹规划跟踪控制模型预测控制

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