【摘 要】
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无人驾驶汽车是当下机器人技术应用研究的重要领域之一,是高精度传感器,车载芯片,计算机技术等各种前沿技术的综合成果。从技术角度,一辆无人驾驶汽的核心可以分为感知层,规划层和控制层。其中控制层的主要任务是控制车辆沿提前规划好的道路行驶,这个跟踪的过程主要是通过轨迹跟踪控制器实现。本文针对园区中环境复杂、障碍物分布密集等问题,基于园区无人车平台,采用模型预测算法（Model Predict Contro
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无人驾驶汽车是当下机器人技术应用研究的重要领域之一,是高精度传感器,车载芯片,计算机技术等各种前沿技术的综合成果。从技术角度,一辆无人驾驶汽的核心可以分为感知层,规划层和控制层。其中控制层的主要任务是控制车辆沿提前规划好的道路行驶,这个跟踪的过程主要是通过轨迹跟踪控制器实现。本文针对园区中环境复杂、障碍物分布密集等问题,基于园区无人车平台,采用模型预测算法（Model Predict Control,MPC）设计了一种双层的无人车轨迹跟踪控制器;分别在规划层中预测局部路径,控制层中计算控制量变化,以使无人车在模拟园区环境中能够有效的跟踪期望轨迹。文中的主要研究内容如下:首先设计了基于车辆运动学和动力学两种通用模型的MPC控制器,验证理想环境下MPC方法在跟踪控制中对简单期望轨迹和较为复杂期望轨迹的追踪效果。仿真结果表明,所设计的MPC控制器是有效的。其次针对轨迹跟踪过程中出现的障碍物问题,鉴于避障过程中需要对车辆转向精确控制,故选择了简化后的动力学模型,设计了一种带有局部路径规划功能的轨迹跟踪控制器。系统首先在规划层中,根据车辆点质量模型,采用预测算法,规划局部避障轨迹;再在控制层完成轨迹跟踪。通过carsim/matlab联合仿真平台对添加规划层的轨迹跟踪控制器进行测试,验证设计的MPC控制器在仿真环境下具有良好避障效果。最后针对园区环境下障碍物数量多,分布密集问题。采用MPC方法,基于园区无人车的三自由度动力学模型重新设计了带避障功能的跟踪控制器。为了验证设计的控制器在模拟园区环境下的跟踪性能,在三种速度下分别与传统的LQR和PID两种方法进行仿真对比。仿真中以5m/s跟踪时,MPC比两种传统方法,其实际行驶路径缩短最多,无障碍物环境中缩短了1.92m;而有固定障碍物时缩短了2.75m;密集障碍物环境下缩短了3.44m。即相同速度下,MPC方法完成整个期望轨迹跟踪的无人车实际行驶路径更短,花费的时间更少,且这种对路径的缩短与速度呈正相关。表明了MPC控制器拥有更好的快速跟踪性能,更适用于园区无人车的控制。
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