自动驾驶汽车行驶状态观测与路径跟踪控制策略研究

分析车辆行驶状态观测器和路径跟踪控制器设计需求， 建立了包括整车纵向运动、 横向运动、 横摆运动和侧倾运动的4自由度四轮车辆动力学模型及车轮滚动动力学模型。 为实现车辆状态观测过程中对轮胎横纵向力的描述， 建立了魔术轮胎模型。 考虑路径跟踪控制系统对轮胎侧向力预测需求， 建立了基千 Fiala 模型 的轮胎侧向力计算模型。 通过仿真试验验证了建立的车辆动力学系统模型的有效性， 为后续的状态观测器和路径跟踪控制器设计奠定了基础。 精确的车辆行驶状态参数是车辆路径跟踪控制的基础。 但是， 单一观测方法很难满足车辆动力学特征多变行驶条件下车辆状态精确观测需求。 为解决质心侧偏角观测困难的问题， 提出基于非线性补偿的自适应 SCKF 和自适应 SSM 融合的车辆质心侧偏角观测策略。 采用魔术轮胎模型， 设计轮胎力估计器， 更新车辆动力学非线性观测模型；采用 SCKF 理论设计质心侧偏角观测器， 提出噪声协方差矩阵自适应策略和基千指数函数的非线性补偿策略， 提高观测器在车辆动力学非线性条件下的观测效果。 进一步地， 推导了车辆质心侧偏角的稳态数学表达， 设计了基千稳态模型的观测器；提出基千带遗忘 ### 自动驾驶汽车行驶状态观测与路径跟踪控制策略研究 #### 一、研究背景与意义 随着科技的进步和社会发展的需求，自动驾驶技术成为了汽车行业的重要发展方向之一。自动驾驶汽车的关键技术之一是确保车辆能够在复杂环境中准确地感知自身状态并进行精确的路径跟踪。这涉及到车辆行驶状态的精确观测以及高效的路径跟踪控制策略的设计。 #### 二、自动驾驶汽车动力学建模 为了实现上述目标，首先需要建立一套完整的车辆动力学模型。该模型应涵盖车辆的纵向运动、横向运动、横摆运动和侧倾运动等四个自由度，并考虑车轮滚动的动力学特性。其中： 1. **整车纵向运动**：涉及车辆前进或后退时的速度变化、加速度变化等； 2. **整车横向运动**：指车辆在转弯时的横向位移、横向速度等； 3. **横摆运动**：关注车辆转向时的方向变化； 4. **侧倾运动**：考虑车辆转弯时的倾斜角度等。 #### 三、轮胎动力学建模 轮胎作为车辆与地面接触的主要部件，在车辆动态性能方面起着至关重要的作用。因此，本研究中采用了两种轮胎模型来更准确地描述轮胎的力学特性： 1. **MF轮胎模型（魔术轮胎模型）**：该模型可以很好地描述轮胎受到的横向和纵向力，并且适用于不同类型的轮胎和不同的工况； 2. **Fiala轮胎模型**：特别用于计算轮胎的侧向力，为路径跟踪控制系统提供必要的轮胎侧向力预测数据。 #### 四、行驶状态观测策略 精确的车辆行驶状态参数对于路径跟踪控制至关重要。然而，单一的观测方法往往难以满足各种行驶条件下的观测需求。为了解决这一问题，本研究提出了基于非线性补偿的自适应SCKF（平方根无迹卡尔曼滤波）和自适应SSM（状态空间模型）融合的车辆质心侧偏角观测策略。 - **轮胎力估计器**：采用MF轮胎模型，更新车辆动力学非线性观测模型，提高轮胎力估计精度； - **质心侧偏角观测器**：利用SCKF理论设计，结合噪声协方差矩阵自适应策略和基于指数函数的非线性补偿策略，以提高观测器的性能； - **稳态模型观测器**：进一步推导出车辆质心侧偏角的稳态数学表达式，设计基于稳态模型的观测器，提高在稳定状态下的观测准确性。 #### 五、路径跟踪控制策略 路径跟踪控制是自动驾驶汽车的核心技术之一，其目的是使车辆能够按照预定路径行驶。本研究探讨了多种路径跟踪控制策略，并重点关注了鲁棒控制策略的研究现状和发展趋势。 - **路径跟踪控制策略**：包括PID控制、滑模控制、模糊控制等多种传统方法，以及基于模型预测控制(MPC)的现代控制方法； - **路径跟踪鲁棒控制策略**：考虑到实际行驶过程中的不确定性因素，如路面摩擦系数的变化、风阻的影响等，提出了增强系统鲁棒性的控制策略。 #### 六、结论 本文针对自动驾驶汽车行驶状态观测与路径跟踪控制策略进行了深入研究。通过建立全面的车辆动力学模型和轮胎模型，为后续的状态观测器和路径跟踪控制器的设计提供了坚实的基础。此外，提出的基于SCKF和SSM融合的行驶状态观测策略以及改进的路径跟踪控制方法，有望提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。未来的研究将进一步优化这些方法，并探索更多创新的技术手段，以应对自动驾驶领域的挑战。