智能车避障控制算法及域控制器研究

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智能驾驶技术快速崛起,譬如传感器技术、自动控制技术、5G技术等,标志着智能车正在向更高级别的智能驾驶技术发展。然而智能车依旧面临着多个技术难题,如复杂多变的道路场景、相邻车道车辆不可预见性、车辆避障控制过程安全性、舒适性和稳定性难以兼顾以及实时算法在智能驾驶域控制器(Automated Driving Control Unit,ADCU)中难以应用等。本文针对上述问题进行了如下研究:(1)运动学建模及应用。本文首先搭建了运动学模型,然后设计了基于PID(Proportional Integral Derivative,PID)控制的路径跟踪、基于Stanley控制的路径跟踪和基于LQR(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制的路径跟踪。并针对三种路径跟踪控制方法从横向误差、横摆角速度和横向加速度进行对比分析。(2)避障控制算法设计。为了保证智能车在复杂多变的环境中安全行驶,本文设计了一种目标场景识别的方法并对前方障碍物车辆进行目标筛选。结合非解耦五次多项式和动力学约束提出一种动态风险评估模型用于驾驶员换道行为意图的判断。利用非解耦五次多项式来拟合路径,并且添加了安全性约束、交通规则约束和非完整性约束等多个约束条件,然后利用二次规划(Quadratic Programming,QP)将路径规划的非凸问题转换成凸优化问题来求解最优路径。建立车辆横向动力学模型并引入单点预瞄模型,最后利用横向控制效果最优的控制算法来实现车辆的横向运动控制。(3)智能驾驶域控制器设计。本文结合智能驾驶域控制器应用需求,以芯片选型作为切入点,对域控制器关键电路进行设计包括了电源电路设计、时钟电路设计、CAN通信电路设计等。基于汽车开发系统架构(Automotive Open System Architecture,AUTOSAR)开发CAN通信软件模块。(4)试验验证。域控制器平台测试结果表明,本文设计的ADCU在CAN通信测试中表现良好。在摄像头台架测试过程中不同场景下目标场景识别方法具有较高的识别精度,本文所设计的换道避障控制方法可满足车辆在行驶过程中的安全性、稳定性和舒适性等要求。
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