智能无人驾驶车辆路径跟踪及底层控制方法研究

发布时间：2020-07-24 08:10

【摘要】：智能无人驾驶车辆是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的关键组成部分,它将环境感知建模、路径规划、行为决策、路径跟踪、运动控制等多种功能有机结合起来。其中,路径跟踪与运动控制在智能无人驾驶技术中占有十分重要的地位,同时,准确地跟踪期望可行路径并且稳定地运动控制是实现智能无人驾驶的基础。本文针对智能无人驾驶车辆的关键问题——智能无人车路径跟踪及底层运动控制方法中的关键技术进行了研究。以中国科学院沈阳自动化研究所的“北极星”越野车作为实验研究平台进行改装,建立智能无人驾驶系统,搭建了智能无人驾驶车辆的硬件平台、软件平台和主要传感器以及各个功能模块,并在各模块之间建立了CAN总线通信和UDP通信。以下为主要工作:首先,参照相关研究成果,将路径跟踪控制分为横向跟踪控制与纵向跟踪控制,并对目前已有的路径跟踪控制方法进行了深入的调研。在横向跟踪控制方面,对于研究领域较为常用的传统Pure Pursuit跟踪方法其目前所存在的在智能无人车行驶过程中无法获取合适的预瞄距离这个问题进行了分析,并且提出了一种基于比较跟踪位置误差来获取自适应预瞄距离的改进方法,通过这种改进方法,智能无人车能够更加精确、稳定地跟踪不同曲率下的期望可行路径。在纵向跟踪控制方面,结合PID控制理论,根据车辆实验研究平台,设计了基于油门和刹车双方的智能无人车纵向跟踪控制系统,即通过油门的加速、减速以及刹车的制动来实现智能无人车纵向速度跟踪控制。之后,在搭载Ubuntu操作系统的计算机上对改进的Pure Pursuit跟踪方法进行仿真实验,并与传统Pure Pursuit方法进行比较,所获得的实验仿真结果及数据能够验证所提出改进方法的有效性。最后,参与设计了智能无人驾驶车辆系统,主要负责包括底层传感器的软、硬件系统、计算机控制系统和电控系统等各功能模块的搭建和测试工作。通过智能无人车实验平台在实际环境下的道路测试实验,验证了本文对智能无人车辆底层运动控制的方案设计以及相关算法的有效性。
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6
【图文】：

汽车保有量,预测图

社会快速发展，人类生活水平日渐提高，汽车迅速进入普通百姓家中，极大方便了人们的日常出行。在现代化建设进程中，汽车业飞速发展，电子技术、计算机技术和控制技术都给汽车业注入了新鲜活力与动力，汽车作为一个智能化的综合体，以其特有的优越性，为人类文明进步与社会发展做出了不可磨灭的贡献。同时，道路交通系统的不断发展，加快了社会革新，推动了区域经济建设，改善了人们日常生活质量。近些年来，全球范围内汽车的产销量与保有量呈现逐年递增趋势，21 世纪以来，随着科学技术的快速进步与经济社会的迅猛发展，我国已经成为全球第一大汽车产销市场。据国家统计局数据显示，2016 年我国汽车产销分别为 2819 万辆和2803 万辆，居全球之首，截至 2016 年底，全国机动车保有量达 2.9 亿辆，其中汽车保有量达到 1.94 亿辆，汽车驾驶人超过 3.1 亿人，预计到 2020 年，我国各类汽车保有量将达 2.8 亿辆[1]。如图 1.1 所示，为 2012-2020 年全国汽车保有量走势及预测图。

汽车保有量,预测图

汽车交通事故,交通事故

全球约有 120 万人在道路交通事故中丧生，受伤人数更是超过 5000 万，而在我国，2005 年因交通事故死亡近 10 万人，约有 47 万人受伤。2009 年，全国道路交通事故共造成 67759 人死亡，27.5 万人受伤，直接财产损失高达 9.1 亿元人民币；2011 年和 2013 年，全国交通事故共造成死亡人数分别为 62387 人和 58539人，连续位居世界第一位[1]。如图 1.2（a）为近年我国汽车交通事故发生数量图，图 1.2（b）为 2013 年我国交通事故死亡原因分布图。

【参考文献】