自动驾驶车辆轨迹跟踪模型预测控制方法研究
发布时间：2021-06-22 14:41
交通环境的日渐复杂及传统驾驶方式的局限性促进了车辆自动化程度的提高,尤其推动着自动驾驶技术的快速发展。车辆自动驾驶不仅可以解放驾驶员,而且可以在很大程度上提高行车安全性和交通有序性。轨迹跟踪控制是车辆自动驾驶技术研究的重点之一,也是实现智能交通系统的关键环节。因此,研究车辆的轨迹跟踪控制对车辆实现自动驾驶具有重要的实际意义。本文采用模型预测控制方法,对自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制问题进行了研究。首先阐述了在车辆轨迹跟踪控制问题中运用线性时变模型预测控制方法的意义,并针对车辆非线性和多约束等特点,在一定的假设条件下,考虑车辆的横向、纵向和横摆运动,建立了车辆的三自由度动力学模型,并对其进行了线性化及离散化处理;然后以线性时变模型预测控制算法为基础,结合魔术公式轮胎模型,将车辆的动力学模型处理转化为轨迹跟踪控制器所需的预测模型,给出了车辆在运动过程中受到的多种输入输出约束条件,设计了用来优化求解控制量的目标函数,并将目标函数转化成便于求解的二次规划问题,完成了基于模型预测控制的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制器的设计;最后对设计的轨迹跟踪控制器,在Matlab/Simulink/Carsim联合仿真...
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
自动驾驶车“BOSS”
图 1.2 自动驾驶车“BOSS” 图 1.3 Stanley 自动驾驶车二十世纪八十年代，德国联邦国防军大学在车辆自动驾驶技术的研究过程中，开发了两款自动驾驶汽车，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 试验车应用了视觉导航系统TRANSPUTER。而 VAMP 试验车更是借助视觉系统，实现了长达 1600km 的车辆自动驾驶，在交通比较顺畅的情况下，车速最高能够达到 130km/h。到 2010 年，德国柏林自由大学对一款 VolksWagen PASSAT 进行了改造，将其变成了一辆具有自动驾驶功能的出租车，即 MIG（Made In Germany），该出租车的运动过程的控制是通过应用线控驾驶技术（Drive-by-Wire）实现的。
图 1.2 自动驾驶车“BOSS” 图 1.3 Stanley 自动驾驶车二十世纪八十年代，德国联邦国防军大学在车辆自动驾驶技术的研究过程中，开发了两款自动驾驶汽车，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 试验车应用了视觉导航系统TRANSPUTER。而 VAMP 试验车更是借助视觉系统，实现了长达 1600km 的车辆自动驾驶，在交通比较顺畅的情况下，车速最高能够达到 130km/h。到 2010 年，德国柏林自由大学对一款 VolksWagen PASSAT 进行了改造，将其变成了一辆具有自动驾驶功能的出租车，即 MIG（Made In Germany），该出租车的运动过程的控制是通过应用线控驾驶技术（Drive-by-Wire）实现的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析中国智能汽车市场[J]. 刘杨. 山东工业技术. 2018(03)
[2]无人驾驶车辆智能水平等级划分[J]. 孙扬,杨贺. 科技导报. 2017(17)
[3]基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法[J]. 李培新,姜小燕,魏燕定,周晓军. 农业机械学报. 2017(10)
[4]深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 王科俊,赵彦东,邢向磊. 智能系统学报. 2018(01)
[5]无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法[J]. 邵俊恺,赵翾,杨珏,张文明,康翌婷,赵鑫鑫. 农业机械学报. 2017(03)
[6]智能汽车概念泛滥 普及尚需循序渐进[J]. 吴俊宇. 通信世界. 2017(03)
[7]无人驾驶汽车研究综述与发展展望[J]. 潘福全,亓荣杰,张璇,张丽霞. 科技创新与应用. 2017(02)
[8]自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制[J]. 张亮修,吴光强,郭晓晓. 同济大学学报(自然科学版). 2016(10)
[9]基于模拟退火算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制[J]. 王浩,林棻,张尧文. 重庆理工大学学报(自然科学). 2015(11)
[10]无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究[J]. 姜岩,王琦,龚建伟,陈慧岩. 自动化学报. 2015(03)
博士论文
[1]无人驾驶车辆智能水平的定量评价[D]. 孙扬.北京理工大学 2014
[2]移动机器人路径规划及轨迹跟踪问题研究[D]. 王仲民.河北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于改进MPC的无人车轨迹快速跟踪算法研究与实现[D]. 王明亮.长安大学 2018
[2]基于MPC算法的混合动力汽车自适应巡航控制研究[D]. 胡吉.重庆大学 2015
[3]基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究[D]. 孙银健.北京理工大学 2015
[4]基于MPC的车辆稳定性控制研究[D]. 柳致海.吉林大学 2011
[5]ESP—汽车电子稳定系统仿真研究[D]. 张长冲.山东大学 2007
本文编号：3243025
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
自动驾驶车“BOSS”
图 1.2 自动驾驶车“BOSS” 图 1.3 Stanley 自动驾驶车二十世纪八十年代，德国联邦国防军大学在车辆自动驾驶技术的研究过程中，开发了两款自动驾驶汽车，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 试验车应用了视觉导航系统TRANSPUTER。而 VAMP 试验车更是借助视觉系统，实现了长达 1600km 的车辆自动驾驶，在交通比较顺畅的情况下，车速最高能够达到 130km/h。到 2010 年，德国柏林自由大学对一款 VolksWagen PASSAT 进行了改造，将其变成了一辆具有自动驾驶功能的出租车，即 MIG（Made In Germany），该出租车的运动过程的控制是通过应用线控驾驶技术（Drive-by-Wire）实现的。
图 1.2 自动驾驶车“BOSS” 图 1.3 Stanley 自动驾驶车二十世纪八十年代，德国联邦国防军大学在车辆自动驾驶技术的研究过程中，开发了两款自动驾驶汽车，Va-MoRs 和 VAMP。Va-MoRs 试验车应用了视觉导航系统TRANSPUTER。而 VAMP 试验车更是借助视觉系统，实现了长达 1600km 的车辆自动驾驶，在交通比较顺畅的情况下，车速最高能够达到 130km/h。到 2010 年，德国柏林自由大学对一款 VolksWagen PASSAT 进行了改造，将其变成了一辆具有自动驾驶功能的出租车，即 MIG（Made In Germany），该出租车的运动过程的控制是通过应用线控驾驶技术（Drive-by-Wire）实现的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析中国智能汽车市场[J]. 刘杨. 山东工业技术. 2018(03)
[2]无人驾驶车辆智能水平等级划分[J]. 孙扬,杨贺. 科技导报. 2017(17)
[3]基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法[J]. 李培新,姜小燕,魏燕定,周晓军. 农业机械学报. 2017(10)
[4]深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 王科俊,赵彦东,邢向磊. 智能系统学报. 2018(01)
[5]无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法[J]. 邵俊恺,赵翾,杨珏,张文明,康翌婷,赵鑫鑫. 农业机械学报. 2017(03)
[6]智能汽车概念泛滥 普及尚需循序渐进[J]. 吴俊宇. 通信世界. 2017(03)
[7]无人驾驶汽车研究综述与发展展望[J]. 潘福全,亓荣杰,张璇,张丽霞. 科技创新与应用. 2017(02)
[8]自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制[J]. 张亮修,吴光强,郭晓晓. 同济大学学报(自然科学版). 2016(10)
[9]基于模拟退火算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制[J]. 王浩,林棻,张尧文. 重庆理工大学学报(自然科学). 2015(11)
[10]无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究[J]. 姜岩,王琦,龚建伟,陈慧岩. 自动化学报. 2015(03)
博士论文
[1]无人驾驶车辆智能水平的定量评价[D]. 孙扬.北京理工大学 2014
[2]移动机器人路径规划及轨迹跟踪问题研究[D]. 王仲民.河北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于改进MPC的无人车轨迹快速跟踪算法研究与实现[D]. 王明亮.长安大学 2018
[2]基于MPC算法的混合动力汽车自适应巡航控制研究[D]. 胡吉.重庆大学 2015
[3]基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究[D]. 孙银健.北京理工大学 2015
[4]基于MPC的车辆稳定性控制研究[D]. 柳致海.吉林大学 2011
[5]ESP—汽车电子稳定系统仿真研究[D]. 张长冲.山东大学 2007
本文编号：3243025
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