【摘 要】
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智能汽车已成为当今世界汽车工程领域的研究热点之一,而车辆运动规划与控制方法作为智能汽车的关键技术,对智能汽车是否安全、合理、舒适地在道路上行驶具有决定作用,深受国内外科研人员的关注。汽车在进行主动转向避撞时其目标行驶轨迹复杂,纵横向运动同时存在且耦合严重,对智能汽车的轨迹跟踪控制提出了更高的要求。本研究依托国家重点研发计划子课题（2017YFB0102603-3）,以四轮独立驱动的智能电动汽车为研
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智能汽车已成为当今世界汽车工程领域的研究热点之一,而车辆运动规划与控制方法作为智能汽车的关键技术,对智能汽车是否安全、合理、舒适地在道路上行驶具有决定作用,深受国内外科研人员的关注。汽车在进行主动转向避撞时其目标行驶轨迹复杂,纵横向运动同时存在且耦合严重,对智能汽车的轨迹跟踪控制提出了更高的要求。本研究依托国家重点研发计划子课题（2017YFB0102603-3）,以四轮独立驱动的智能电动汽车为研究对象,以纵横向耦合严重的汽车主动转向避撞工况为研究场景,重点研究智能汽车纵向、横向、横摆三向运动解耦跟踪控制方法,旨在提高车辆轨迹跟踪控制的精度。本文的主要研究工作如下:（1）针对传统人工势场法进行运动规划未充分考虑结构化道路和障碍车辆特征的问题,采用改进的风险势场评估模型,通过引入交通参与者筛选方法和单次换道规划方法,结合速度规划模型,提出与道路交通环境相适应且符合驾驶员驾驶习惯的智能汽车主动避撞轨迹规划方法。（2）针对现有的智能汽车轨迹跟踪控制方法不能同时跟踪车辆的三个平面运动、纵横向耦合通道相互干扰影响跟踪性能、需建立复杂精确的车辆模型的问题,利用BP神经网络所具有的自学习能力强的优点和不依赖于对象的深层次知识的特性,设计了一种基于纵横向解耦的智能汽车神经网络逆系统模型,结合车辆原系统建立了伪线性系统,使具有强耦合特性的车辆平面运动动力学系统解耦成三个独立、简单的子系统,实现了同时对三个平面运动的解耦跟踪。（3）针对伪线性系统无法直接跟踪目标轨迹的问题,结合目标路径、目标速度和车辆运动模型,建立了可对接汽车上层轨迹规划模块的目标状态预测模型。针对伪线性系统难以实现理想的独立精确跟踪的问题,设计附加闭环控制回路和目标状态更新回路对系统进行反馈调节,进一步提升控制系统的跟踪性能。（4）为验证本文提出的轨迹跟踪控制算法的有效性,搭建了基于MATLAB/Sim-ulink与Car Sim软件的联合仿真平台。结果表明,与其他对比控制方法相比,本文提出的智能汽车轨迹跟踪控制算法能实现对目标轨迹的准确跟踪,且在跟踪精度、动作平滑度和状态预测等方面都具有显著的优势。
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