基于MPC与RRT算法下无人驾驶车辆路径规划与跟踪系统研究

本文的主要研究内容是针对无人驾驶车辆的路径规划和轨迹跟踪控制展开的。首先介绍了问题描述和系统建模，包括车辆运动学模型和障碍车辆的描述。然后设计了基于决策过程的模型预测控制路径规划算法，并考虑了信号灯的路径规划过程。接着研究了无人驾驶车辆路径规划的RRT算法，并提出了基于RRT与MPC的无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方法。最后通过仿真实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。现研究结果如下：（1）在无人驾驶车辆的路径规划和轨迹跟踪控制算法中，通过构建CarSim与Simulink联合仿真模型，在不同道路场景下利用仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性。（2）通过对不同车速、规划步长和规划周期等影响因素的分析，发现车速越小、规划步长越大、规划周期越大，规划和控制的轨迹与目标轨迹越接近。在一定范围内，这些因素对轨迹跟踪效果的影响较小，验证了所提出算法的稳定性和鲁棒性。（3）在十字路口左转仿真场景中，车辆能够按照规划好的参考轨迹平稳精确地行驶，从起始点到目标点的整个路径跟踪过程平稳且精确。参考轨迹与实际轨迹几乎重合，保证了跟踪的准确性。横向误差最大值为4mm，纵向误差最大为20mm，航向角误差 无人驾驶车辆的路径规划和轨迹跟踪控制是实现安全、高效驾驶的关键技术。该领域的研究主要集中在如何为无人车辆设计最优路径并确保其精确跟踪。本文基于模型预测控制（MPC）和快速探索随机树（RRT）算法，提出了一种新的路径规划与跟踪控制方法。 模型预测控制是一种先进的控制策略，它利用动态模型预测未来的系统行为，从而进行实时优化决策。在无人驾驶车辆路径规划中，MPC考虑了车辆的动力学特性、环境约束以及实时变化的因素，如交通信号灯状态，以生成安全且经济的路径。这种方法的优点在于它能够处理非线性系统和约束条件，提高路径规划的灵活性和适应性。 RRT算法则是一种随机路径规划算法，它在未知环境中快速生成连接起点到终点的可行路径。RRT通过随机生成树节点并逐步扩展，逐步逼近目标区域，同时避免碰撞障碍物。将RRT与MPC结合，可以实现更高效的路径搜索和优化，同时确保规划路径的平滑性和可行性。 论文中，作者构建了CarSim与Simulink联合仿真模型，通过不同的道路场景和车辆状态，验证了所提方法的性能。实验结果显示，降低车速、增大规划步长和延长规划周期可以改善轨迹匹配度，增强了算法的稳定性和鲁棒性。在十字路口左转的复杂场景下，车辆能准确跟踪规划轨迹，横向、纵向和航向角误差均在可接受范围内，表明该方法在实际应用中的精度和可靠性。 此外，本文还讨论了无人驾驶技术在全球范围内的发展现状，尤其是中美两国在该领域的研究进展。尽管无人驾驶技术已取得显著进步，但仍面临道路安全、法规遵守等挑战。因此，深入研究如MPC和RRT等算法，提升路径规划和跟踪控制的精度，对于推动无人驾驶技术的实际应用具有重要意义。 本文的研究贡献在于提出了一种结合MPC和RRT的无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方法，并通过仿真验证了其在不同条件下的有效性和准确性。未来的工作可能涉及进一步优化算法，提高实时性，以及在更复杂环境下的验证，以推进无人驾驶技术的广泛应用。