【摘 要】
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作为提高智能交通系统安全性和缓解环境污染的有效途径,也作为减少交通拥堵和交通事故的方法之一,对无人驾驶车辆的研究越来越受到人们的重视。感知定位、决策规划和执行控制是车辆软件控制层的三个主要组成部分。在执行控制层,对无人驾驶车辆来说最重要的问题之一是路径跟踪问题。本文首先研究了一种无需车辆模型参数知识的基于自适应动态规划（ADP）的无模型路径跟踪基础控制,该基础控制可以最小化路径跟踪误差和质心侧偏角
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:《智能汽车多状态系统动力学行为建模与协同控制研究》（U1564201）；
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作为提高智能交通系统安全性和缓解环境污染的有效途径,也作为减少交通拥堵和交通事故的方法之一,对无人驾驶车辆的研究越来越受到人们的重视。感知定位、决策规划和执行控制是车辆软件控制层的三个主要组成部分。在执行控制层,对无人驾驶车辆来说最重要的问题之一是路径跟踪问题。本文首先研究了一种无需车辆模型参数知识的基于自适应动态规划（ADP）的无模型路径跟踪基础控制,该基础控制可以最小化路径跟踪误差和质心侧偏角。考虑到无人驾驶车辆行驶在复杂的环境中会受到外部环境干扰的影响,本文采用RBF神经网络逼近车辆受到的未知外部干扰,产生补偿的前轮转角控制器,补偿前轮转角控制器和基于ADP的路径跟踪基础控制结合构成了具有较强的抗干扰能力的ADP-RBF控制器。为了解决ADP-RBF控制器在大曲率路径下路径跟踪效果较差的问题,本文在经典自抗扰控制理论（ADRC）的基础上结合车辆动力学对其进行了改进,研究了多输入多输出自抗扰解耦控制,把直接横摆力矩作为车辆中除前轮转角外的另一控制输入以提升车辆在大曲率道路下路径跟踪的稳定性。基于BP神经网络的参数自调整方法,对自抗扰控制中难以确定的参数进行自适应调整,形成了适用于路径跟踪的自适应自抗扰控制器。采用相平面法判断车辆横向稳定状态,在曲率较小且车辆横向稳定性较好时使用ADP-RBF控制器进行路径跟踪,在曲率较大且车辆横向稳定性较差时则使用自适应自抗扰控制器进行路径跟踪。考虑到在两种控制器切换时前轮转角可能会产生突变,影响车辆横向稳定和路径跟踪效果,本文设计了一种结合ADP-RBF控制器和自适应自抗扰控制器并基于模糊控制理论的模糊切换控制,经过仿真验证了模糊切换控制在大曲率道路工况和换道工况下的优异控制性能。对本文设计的模糊切换控制进行了硬件在环实验验证。通过实验室已有的硬件平台和相关实验设备,建立了相关的Car Maker/Simulink联合控制程序,通过硬件在环实验（HIL）验证了本文所设计的模糊切换控制的有效性。
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