【摘 要】
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无人驾驶车辆的路径跟踪是智能驾驶领域的研究热点,传统的线性时变模型预测控制（Linear time-varying model predictive control,LTV MPC）系统作为较为成熟的控制系统被广为研究。但是传统的LTV MPC系统中的一些参数对路径跟踪系统的性能影响较大,不合理的参数会降低无人驾驶车辆的路径跟踪性能。并且未施加合理约束的控制方法会导致无人驾驶车辆在低路面附着系数和
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无人驾驶车辆的路径跟踪是智能驾驶领域的研究热点,传统的线性时变模型预测控制（Linear time-varying model predictive control,LTV MPC）系统作为较为成熟的控制系统被广为研究。但是传统的LTV MPC系统中的一些参数对路径跟踪系统的性能影响较大,不合理的参数会降低无人驾驶车辆的路径跟踪性能。并且未施加合理约束的控制方法会导致无人驾驶车辆在低路面附着系数和高速下的路径跟踪效果不佳。针对上述问题,本文在LTV MPC原理的基础上,利用遗传算法优化控制器的预测时域参数和控制时域参数,并加入前轮侧偏角软约束,提升无人驾驶车辆在高、低路面附着系数时几种不同工况下的路径跟踪效果,降低跟踪误差,提升横摆角和前轮转角的稳定性。本文的主要研究内容如下:（1）建立车辆四轮动力学模型,分析车辆轮胎特性,并对轮胎进行线性化处理,进而根据轮胎特性建立轮胎模型,在此基础上设计路径跟踪控制系统。选用双移线和光滑曲线作为期望轨迹,验证无人驾驶车辆路径跟踪系统的性能。（2）在给定因果约束下,将车辆四轮动力学模型简化为车辆动力学单轨模型并对轮胎进行线性化处理,在上一章模型的基础上设计控制器。利用双移线轨迹,验证简化的车辆动力学单轨模型的合理性,从而降低控制器设计难度,减少控制器计算时间,提升控制器路径跟踪实时性。在高附着系数下,设定低、中、高三种车速,通过调整无人驾驶车辆模型预测控制器中的预测时域参数和控制时域参数来分析对比三种车速下不同时域参数的路径跟踪效果,分析模型预测控制系统中的时域参数对无人驾驶车辆路径跟踪性能的影响。（3）采用遗传算法自适应优化模型预测控制系统中的预测时域参数和控制时域参数,设定ITAE（Integrated Time and Absolute Error,时间乘以误差绝对值积分）性能指标作为适应度函数。在双移线及光滑曲线两种工况下,对比不同车速时传统控制器和优化控制器的无人驾驶车辆路径跟踪效果,分析优化后的LTV MPC控制器对无人驾驶车辆路径跟踪性能的影响。（4）在遗传算法优化的基础上进一步加入前轮侧偏角软约束。在双移线及光滑曲线两种工况下,对比分析传统控制器、经遗传算法优化后的控制器及进一步加入前轮侧偏角软约束后的控制器的无人驾驶车辆路径跟踪性能和行驶稳定性,验证经遗传算法优化并加入前轮侧偏角软约束后的控制器能够大大降低无人驾驶车辆在低路面附着系数下、高速行驶的路径跟踪误差,提升路径跟踪性能和行驶稳定性,有效地解决无人驾驶车辆在低路面附着系数下、高速行驶时路径跟踪效果不佳的问题。
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