留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于道路边界约束的车辆横纵向控制

马思群 王兆强 赵佳伟 韩博

马思群, 王兆强, 赵佳伟, 韩博. 基于道路边界约束的车辆横纵向控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2022, 36(4): 398-404. doi: 10.12299/jsues.22-0128
引用本文: 马思群, 王兆强, 赵佳伟, 韩博. 基于道路边界约束的车辆横纵向控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2022, 36(4): 398-404. doi: 10.12299/jsues.22-0128
MA Siqun, WANG Zhaoqiang, ZHAO Jiawei, HAN Bo. Vehicle lateral and longitudinal control based on road boundary constraints[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2022, 36(4): 398-404. doi: 10.12299/jsues.22-0128
Citation: MA Siqun, WANG Zhaoqiang, ZHAO Jiawei, HAN Bo. Vehicle lateral and longitudinal control based on road boundary constraints[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2022, 36(4): 398-404. doi: 10.12299/jsues.22-0128

基于道路边界约束的车辆横纵向控制

doi: 10.12299/jsues.22-0128
基金项目: 国家自然科学基金项目资助(51505272)
详细信息
    作者简介:

    马思群(1997−),男,在读硕士,研究方向为车辆路径跟踪控制. E-mail:809180464@qq.com

    通讯作者:

    王兆强(1981−),男,副教授,博士,研究方向为流体传动及控制. E-mail:wangzhaoqiang_2008@126.com

  • 中图分类号: U270

Vehicle lateral and longitudinal control based on road boundary constraints

  • 摘要:

    为提高自动驾驶车辆对不同道路的适应性和跟踪稳定性,提出一种基于道路边界约束和双比例−积分−微分(PID)的横纵向轨迹跟踪方法. 基于道路边界约束,求出使车辆安全行驶的转向曲率,结合二自由度动力学模型计算安全行驶转向角. 该方法计算简单,且最远预瞄点由道路的宽度及曲率信息自主确定. 通过仿真试验,制作车辆加速度、速度、油门和刹车的标定关系表,并基于标定表设计双PID速度跟踪控制器. 最后通过Carsim−Simulink联合仿真,证明横纵向控制器可以安全地行驶在道路范围内,并有良好的跟踪精度和稳定性.

  • 图  1  二自由度动力学模型

    Figure  1.  Two degrees of freedom dynamic model

    图  2  车辆的道路约束

    Figure  2.  Road constraints for vehicles

    图  3  道路边界限制转换为曲率约束的方法示意图

    Figure  3.  Schematic diagram of the method for converting road boundary constraints to curvature constraints

    图  4  由近到远选取预瞄点示意图

    Figure  4.  Schematic diagram of selecting preview points from near to far

    图  5  期望转向曲率计算过程

    Figure  5.  Desired steering curvature calculation process

    图  6  标定表

    Figure  6.  Calibration table

    图  7  速度跟踪控制器

    Figure  7.  Speed tracking controller

    图  8  速度跟踪结果

    Figure  8.  Velocity tracking results

    图  9  跟踪圆形道路仿真结果

    Figure  9.  Tracking circular road simulation results

    图  10  跟踪正弦道路仿真结果

    Figure  10.  Tracking sinusoidal road simulation results

    图  11  跟踪双移线仿真结果

    Figure  11.  Tracking double lane change road simulation results

    图  12  仿真时间比较

    Figure  12.  Simulation time comparison

    表  1  仿真参数

    Table  1.   Simulation parameters

    定义符号
    整车质量/kg$ m $1412
    质心到前轴距离/m$ a $1.015
    质心到后轴距离/m$ b $1.895
    前轮侧偏刚度/$({\text{N} }·{\text{ra} }{ {\text{d} }^{ { { - 1} } } })$${C_{\alpha {\rm{f}}} }$−148970
    后轮侧偏刚度/$({\text{N} }·{\text{ra} }{ {\text{d} }^{ { { - 1} } } })$${C_{\alpha {\rm{r}}} }$−82204
    下载: 导出CSV
  • [1] CHEN Y M, HU C, WANG J M. Human-centered trajectory tracking control for autonomous vehicles with driver cut-in behavior prediction[J] . IEEE Transactions on Vehicular Technology,2019,68(9):8461 − 8471. doi: 10.1109/TVT.2019.2927242
    [2] HUANG Y J, DING H T, ZHANG Y B, et al. A motion planning and tracking framework for autonomous vehicles based on artificial potential field elaborated resistance network approach[J] . IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020,67(2):1376 − 1386. doi: 10.1109/TIE.2019.2898599
    [3] THRUN S, MONTEMERLO M, DAHLKAMP H, et al. Stanley: The robot that won the darpa grand challenge[J] . Journal of field Robotics,2006,23(9):661 − 692. doi: 10.1002/rob.20147
    [4] NORMEY-RICO J E, ALCALÁ I, GÓMEZ-ORTEGA J, et al. Mobile robot path tracking using a robust pid controller[J] . Control Engineering Practice,2001,9(11):1209 − 1214. doi: 10.1016/S0967-0661(01)00066-1
    [5] 彭传颂, 赖杰, 潘鲁彬. 基于lqr与前向增益的无人车辆轨迹跟踪控制[J] . 农业装备与车辆工程,2021,59(4):40 − 43.
    [6] HU C, CHEN Y M, WANG J M. Fuzzy observer-based transitional path-tracking control for autonomous vehicles[J] . IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2021,22(5):3078 − 3088. doi: 10.1109/TITS.2020.2979431
    [7] HU C, WANG Z F, QIN Y C, et al. Lane keeping control of autonomous vehicles with prescribed performance considering the rollover prevention and input saturation[J] . IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2020,21(7):3091 − 3103. doi: 10.1109/TITS.2019.2924937
    [8] GUO N Y, LENZO B, ZHANG X D, et al. A real-time nonlinear model predictive controller for yaw motion optimization of distributed drive electric vehicles[J] . IEEE Transactions on Vehicular Technology,2020,69(5):4935 − 4946. doi: 10.1109/TVT.2020.2980169
    [9] 谢辉, 刘爽爽. 基于模型预测控制的无人驾驶汽车横纵向运动控制[J] . 汽车安全与节能学报,2019,10(3):326 − 333. doi: 10.3969/j.issn.1674-8484.2019.03.008
    [10] 陈无畏, 谈东奎, 汪洪波, 等. 一类基于轨迹预测的驾驶员方向控制模型[J] . 机械工程学报,2016,52(14):106 − 115.
    [11] 李红志, 李亮, 宋健, 等. 预瞄时间自适应的最优预瞄驾驶员模型[J] . 机械工程学报,2010,46(20):106 − 111.
    [12] CUI Q J, DING R J, WEI C F, et al. Path-tracking and lateral stabilisation for autonomous vehicles by using the steering angle envelope[J] . Vehicle System Dynamics,2021,59(11):1672 − 1696. doi: 10.1080/00423114.2020.1776344
    [13] 张栩源, 李军. 基于lqr双pid的智能电动汽车轨迹跟踪横纵向协同控制[J] . 汽车安全与节能学报,2021,12(3):346 − 354. doi: 10.3969/j.issn.1674-8484.2021.03.009
  • 加载中
图(12) / 表(1)
计量
  • 文章访问数:  172
  • HTML全文浏览量:  58
  • PDF下载量:  37
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-06
  • 刊出日期:  2022-12-30

目录

    /

    返回文章
    返回