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摘要:
对智能车辆路径跟踪问题中存在的控制延时问题进行研究.前轮转角表述为纯滞后和1阶惯性延时的串联结构模型,通过使用Matlab/Simulink建立转向控制延时模型,并对实车采集的转向控制数据进行分析,完成延时模型的参数辨识;基于V-REP和ROS搭建仿真测试平台,根据延时模型的辨识结果模拟转向响应特性,实现与实车转向特性等效的控制延时效果;基于Frenet坐标系和运动学、动力学模型构建不考虑控制延时和考虑控制延时的模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器,使得控制器可以直接扩展到多车编队行驶场景;在V-REP仿真环境中设置以5 m/s、10 m/s、20 m/s车速采集的变曲率参考路径,先针对无延时系统考察不考虑控制延时的MPC路径跟踪控制器,获得了平均跟踪误差低于0.22 m的控制效果,验证了不考虑控制延时的MPC控制器在处理无延时车辆系统路径跟踪问题的跟踪性能,再针对大延时车辆系统对比测试两种MPC控制器.试验结果表明:考虑控制延时的MPC控制器相比不考虑控制延时的MPC控制器取得了较大的效果提升,特别是在最大跟踪误差和航向误差指标上表现优异,平均跟踪误差降低了83.7%,最大跟踪误差降低了74.4%;对于高延时系统,低速工况下考虑延时的运动学MPC表现更好,而高速工况动力学MPC表现出了更加稳定的跟踪性能,20 m/s延时试验中仅考虑控制延时的动力学MPC控制器安全地跑完了全程.
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文献信息
篇名 基于Frenet坐标系和控制延时补偿的智能车辆路径跟踪
来源期刊 兵工学报 学科 交通运输
关键词 智能车辆 路径跟踪 延时建模 模型预测控制
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2336-2351
页数 16页 分类号 U469.79
字数 5308字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2019.11.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈慧岩 北京理工大学机械与车辆学院 212 2164 23.0 35.0
2 龚建伟 北京理工大学机械与车辆学院 62 761 16.0 26.0
3 刘凯 北京理工大学机械与车辆学院 18 117 5.0 10.0
4 王威 北京理工大学机械与车辆学院 3 1 1.0 1.0
5 马建昊 北京理工大学机械与车辆学院 1 0 0.0 0.0
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