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FSAC中国大学生无人驾驶方程式大赛是中国大学生方程式系列赛事中的一项比赛,该比赛旨在顺应无人驾驶发展趋势和培养行业相关人才。运动控制是无人驾驶赛车研究领域的核心问题之一,是其他部分实现功能的基础。本论文针对辽宁工业大学无人驾驶电动方程式赛车,对其横向、纵向以及横纵向协调控制方法进行研究,旨在依托该平台设计出稳定可行的无人驾驶汽车横向、纵向以及横纵向协调控制系统。论文结合辽宁工业大学无人驾驶电动方程式赛车实际开发项目,在国家自然科学基金面上项目(51675257)等资助下展开研究,主要研究内容如下:首先,对无人驾驶赛车的硬件结构与软件结构进行了搭建。考虑到无人驾驶赛车处于高速行驶的状态,要求控制实时性好且控制精度高,因此针对本文中模型预测控制的预测模型建立了整车三自由度动力学模型,同时建立了轮胎模型以及电机模型。根据赛车的基本参数,应用MATLAB/Simulink与Car Sim软件建立了无人驾驶赛车的联合仿真模型,为控制方法研究验证奠定基础。其次,进行横向控制策略研究。无人驾驶赛车横向控制采用模型预测控制逻辑,根据三自由度动力学模型建立赛车的预测模型,选取合适的目标函数并根据赛车的结构、行驶工况制定合适的约束条件,最终解算出前轮转角。仿真结果表明模型预测控制通过调整前轮转角的输出,减小了赛车路径跟踪的横向位置偏差和航向角偏差,提高了赛车横向位置的跟踪精度和横向稳定性。再次,进行纵向控制策略研究。纵向控制采用模糊PI自适应控制逻辑,根据期望车速和实际车速解算出纵向驱动力矩,实现无人驾驶赛车的纵向控制,仿真实验结果表明纵向车速跟踪效果较好,纵向控制策略可行。最后,进行横纵向协调控制策略研究。分析了赛车的实际工况,把横向控制器与纵向控制器联合起来并优化控制系统参数,构建无人驾驶赛车协调控制系统。仿真实验结果表明通过协调控制器对横向与纵向控制进行调整之后,能够消除横、纵向运动之间的影响,使赛车快速稳定的跟踪上参考路径,验证了横纵向协调控制器设计的可行性。本文以提高无人驾驶赛车的路径跟踪控制效果为目标,设计了基于模型预测控制的横向控制器、基于模糊PI自适应控制的纵向控制器以及基于经验规律的横纵向协调控制器,通过仿真实验验证表明所设计的无人驾驶赛车横纵向协调控制器具有可行性。部分成果用于辽宁工业大学2019年的无人驾驶赛车,并取得了优异的成绩。同时为无人驾驶汽车的控制研究奠定了一定的基础。