图3 轨迹跟踪结果 四、纵向控制 继而进行纵向控制,车辆纵向控制系统的目的是车辆的纵向行驶速度跟踪,车辆初始速度为0,到达指定位置时速度也为0,当开始行驶时目标速度为Vset,当车辆即将到达目标位置时其目标速度为0。车辆纵向控制系统是一个简单的单输入单输出系统,以速度跟踪误差为反馈实现车辆速度跟踪控制。跟踪误差计...
由于是泊车,之前的模型是基于自行车模型推导的,所以要将计算出的前轮转角转化为车辆左右前轮的转角,也就是分别以左前轮和右前轮的转角输入,并且设置倒车,也就是倒挡-2,同时在车辆到达指定位置的时候,给一个制动压力Pbk carsim中设定一个初始的车辆速度-2.88km/h,以及车辆初始位置,前轴的中心位置X0,Y0,YAW 可以把...
车辆在进行路径跟踪过程中不仅仅要保证跟踪效果具有一定的准确性,同时从驾驶员和乘客的角度出发更要保证车辆在行驶过程中的稳定性及舒适性。 路径跟踪的控制算法现阶段较多,其中包括:基于道路几何原理的控制算法,如纯跟踪控制、Stanley控制、Alice控制等;基于经典控制理论的路径跟踪控制算法,如PID控制、线性反馈控制等;基...
本课程总时长2小时,首先详细介绍了单点预瞄、多点预瞄和自适应预瞄跟踪控制的原理以及不同方法的特点。 然后基于单点预瞄,分别利用PID控制和恒定横摆控制两种方法,搭建Simulink-Carsim联仿平台,实现了轨迹跟踪控制功能。期间为大家推导了恒定横摆控制中控制信号确定的过程,讲解了Carsim车型、道路、接口等不同区域界面的...
LQR(linear quadratic regulator)是一种基于模型基于优化的控制方法,百度Apollo将其应用于智能车的横向控制中。本文将基于车辆运动学模型,进行LQR控制率的推导,并给出仿真结果。 车辆运动学模型 基本模型 假设研究的车辆前轮转向,前轮向左偏转为正,向右偏转为负,示意图如下: ...
模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种先进的控制策略,它通过构建一个数学模型来预测系统的未来行为,并使用这个模型来优化控制输入,以达到特定的性能指标。 本文从运动学模型角度出发,利用MPC算法设计具有轨迹跟踪功能的控制器,在给定期望轨迹点的情况下,完成对期望轨迹的跟踪控制。使用Python...
近年来,国内外学者对智能车辆的轨迹跟踪控制问题进行了大量的研究。目前常用的轨迹跟踪控制算法主要有滑膜控制、预瞄控制、模糊控制以及模型预测控制(MPC)等。相对于其他控制算法,MPC具有很好的鲁棒性和抗干扰性,同时能够解决多约束问题,被广泛应用于智能汽车...
无人驾驶车辆的轨迹跟踪方法主要有两类,基于阿卡曼转向模型的开环控制算法和基于车辆动力学模型的闭环反馈控制算法。 基于阿卡曼角转向模型的开环控制算法,认为车辆不存在侧滑,满足非完整约束条件。最为典型的是纯追踪控制算法。纯追踪控制是...
三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究 1.车辆动力学模型建立 为了实现精确的轨迹跟踪控制,首先需要建立准确的车辆动力学模型。本文采用非线性车辆动力学模型,考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动,为后续的轨迹跟踪控制提供基础。 2.预测模型的构建 预测模型是MPC的核心部分,通过对未来时刻车辆状态的预测,实现对轨迹的跟踪...
4. 基于MD-SHM模型的轨迹跟踪控制设计:在轨迹跟踪控制算法中引入提出的MD-SHM模型,并将其作为预测模型;使用Euler积分方法,将连续动态转换为离散动态,实现该模型在MPC优化问题中的连续时间预测;增加非线性约束条件,合理设计模型预测控制算法中的目标函数。此外,设计前馈反馈控制算法,在实现车辆的纵向控制的同时提供轨迹跟...