多路径下航向预估的无人车路径跟踪算法研究

鲁棒棒，皮大伟，谢伯元，王显会

(南京理工大学，江苏 南京 210094)

1 引言

作为当今汽车行业的热门，无人驾驶车辆已广泛应用于安保巡逻、物流配送等方面。对此，无人驾驶车辆在较低车速下的路径跟踪研究显得尤为关键。在低速下的路径跟踪研究中最为关键的是设计精度高、稳定、适应性好的路径跟踪控制器[1-2]。目前，研究路径跟踪问题的控制算法有很多，主要为纯点跟踪算法、斯坦利算法、模型预测算法[3-6]等。国内外学者也对此做了大量研究[7-9]，这方面面临的主要问题是纵向车速和方向的解耦降低了算法的精度和稳定性，目前的路径跟踪控制算法在设计控制器的时候大多忽略纵向车速的影响，以某一恒定的经验来确定控制器的参数，导致纵向车速变化后控制精度和稳定性都有所降低。为解决这一问题，以一辆无人物流车为研究对象，以GPS采集的离散数表形式的数据建立多路径下的预期道路模型，通过引入GPS获取的车辆位置、惯性导航系统、前轮转角、车速等位姿反馈量，建立二自由度车辆模型、航向预估模型及附加航向模型，计算横向位置偏差、航向预估量及附加航向，以航向预估量、附加航向、车辆当前航向、前轮转角为航向反馈量，设计多路径下基于航向预估的模糊PID控制器，并通过SIMULINK仿真和对应的实车实对算法进行验证。

控制架构如图1。本文旨在设计多路径下适应纵向车速的基于航向预估与模糊控制的PID控制器，安排如下：第二节着重于预期道路模型、航向预估模型、附加航向模型的建立。……