【摘 要】
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自动驾驶汽车及相关新技术的迅速发展被认为可以有效地为智能交通系统减负,通过自动驾驶系统可将驾驶员从“人-车-路”的闭环控制中解放出来。路径跟踪控制作为运动控制关键技术之一,用以保证车辆跟踪期望状态或路径,其主要通过横向控制和纵向控制实现。车辆系统的高度非线性特性和横纵向控制系统之间复杂的耦合关系对跟踪控制的方法要求高,因此本文针对横纵向协同控制的自动驾驶汽车运动控制方法展开研究,主要工作如下:（1
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自动驾驶汽车及相关新技术的迅速发展被认为可以有效地为智能交通系统减负,通过自动驾驶系统可将驾驶员从“人-车-路”的闭环控制中解放出来。路径跟踪控制作为运动控制关键技术之一,用以保证车辆跟踪期望状态或路径,其主要通过横向控制和纵向控制实现。车辆系统的高度非线性特性和横纵向控制系统之间复杂的耦合关系对跟踪控制的方法要求高,因此本文针对横纵向协同控制的自动驾驶汽车运动控制方法展开研究,主要工作如下:（1）对横、纵向跟踪控制所需的动力学模型进行建模。首先建立了非线性三自由度动力学模型作为横向路径跟踪的预测模型基础;其次建立了车辆驱动模型和制动模型作为纵向控制的基础;最后选取Pacejka’89轮胎模型来研究轮胎的纵、侧向力的变化特性等,并对横向动力学模型进行了简化。（2）基于模型预测控制算法设计了横向路径跟踪控制器。将非线性动力学模型转化为预测模型,构建目标求解函数以及约束条件优化系统状态量偏差和控制量。考虑控制器的设计参数——预测时域对于跟踪效果的影响,选取7组不同车速和控制时域进行了仿真对比分析,选出不同车速下对应较优的预测时域值并拟合了两者的函数关系来设计变预测时域下的自适应横向路径跟踪控制器,根据车速的变化实时更新预测时域进行滚动优化。仿真结果表明在干燥和湿滑路面下的最大横向位移误差分别减小了5%和3.4%,同时车辆行驶稳定性也得到了较好的保证。（3）本章选取了分层式的纵向跟踪控制器来改善对车速的跟踪效果。上层控制器基于ACC控制系统,根据采集的前车与自车的信号计算输出期望加速度,后输入至下层控制器经过驱动/制动模式逻辑切换,通过逆纵向动力学模型计算节气门开度和制动压力来控制车辆改变运动状态。搭建了联合仿真平台对控制器进行仿真验证,结果表明自适应跟随和定速巡航工况下车辆均能准确的跟踪参考车速,自适应跟随工况下最小车间间距为20m,定速巡航工况下最大车速误差为1.1km/h。（4）针对解耦下的横向控制器存在速度跟踪误差大的不足,以纵向速度为耦合点,结合第三章的变时域自适应横向跟踪控制器和第四章分层式纵向跟踪控制器,设计了横纵向协同控制系统来协同控制自动驾驶汽车前轮转角、节气门开度和制动压力。在Carsim和Simulink联合仿真平台的对比分析结果表明在干燥和湿滑路面上协同控制系统均在准确跟踪参考车速的基础上进一步改善路径跟踪的效果。
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