考虑驾驶人特性的智能驾驶路径跟踪算法*

金立生，谢宪毅，司 法，郭柏苍，石 健

（1. 燕山大学车辆与能源学院，秦皇岛 066004；2. 吉林大学交通学院，长春 130022；3. 北京理工大学机械与车辆学院，北京 100081）

前言

汽车智能化已经成为汽车产业发展重要的潮流和趋势［1］。目前，路径跟踪作为智能汽车领域中一种较为常见的智能驾驶方案，旨在最大程度降低路径跟踪过程中车辆行驶轨迹与理想路径之间的误差和速度误差，已经成为汽车智能化的研究热点。

目前，路径跟踪控制方法可分为3大类。第1类是单点预瞄理论［2-5］，最具有代表性的是郭孔辉提出的最优曲率驾驶人模型［2］。第2 类是基于神经网络的方法。张炳力等［6］以传统动力学模型和预瞄模型为基础，利用神经网络预测车速，将预测结果和侧向偏差等参数作为模糊神经网络的输入量，转向盘转角为输出量。第3 类是基于现代控制理论的方法［7-11］。葛平淑等［12］根据横向偏差和角度偏差设计了车体的偏航角速度模糊控制器。Hu 等［13］提出一种融合车道线检测与模型预测控制的路径跟踪控制器，根据横摆角和横摆角速度信息，借助于模糊规则对前轮转向角进行校正。Ji等［14］将车辆路径跟踪任务转化为多约束模型预测控制问题，通过调整前轮转向角度，实现在存在移动障碍物情况下的路径跟踪，该路径跟踪控制器具有良好的动态跟踪性能和良好的机动性。张家旭等［15］将车辆轨迹跟踪问题解耦为路径跟踪控制问题和速度跟踪控制问题，并基于快速终端滑模设计了路径跟踪控制律，基于“比例+积分”平滑切换准则设计了车速跟踪控制律。……