摘要：针对在轨迹跟踪控制中横向纯追踪控制算法前视距离的选取受车辆速度影响较大的问题,本文设计了一种改进樽海鞘优化算法对纯追踪控制中的前视距离进行实时调整优化。首先在纯追踪控制模型的基础之上,采用横向误差作为主要决策参数,设计了改进樽海鞘优化算法的目标函数,同时还在算法中引入布朗运动和自适应权重以防止陷入局部最优解和提高算法的收敛速度。其次本文还设计了纵向双环PID控制算法用于实现智能体车辆对于参考速度的跟踪。最后在智能体车辆实际平台上对所提出的基于分布式纵向双环PID控制算法、横向前视距离优化的纯追踪控制算法进行实验验证,并且设置多组对比实验。结果表明采用基于前视距离优化的纯追踪轨迹跟踪控制控制算法具有最优控制性能,其中最大横向误差为0.068 m,平均横向误差为0.014 m,相较于模糊优化其控制精度提升了24.73%。

摘要：针对无人驾驶方程式赛车在变速和复杂曲率赛道条件下难以保证横向运动控制精度与行驶稳定性的问题,提出基于纯追踪控制与模型预测控制的横向运动混合控制策略;以赛车纵向车速作为依据,设计控制模式切换逻辑,当赛车处于低速行驶工况时采用纯追踪控制,高速行驶时采用模型预测控制,并使用模糊控制算法设计切换控制器,实现2种算法的平滑切换;使用CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真实验进行验证。结果表明,在变速与复杂曲率赛道条件下,所提出的控制策略能保证无人驾驶方程式赛车横向位置误差小于0.2 m,质心侧偏角小于0.15°,具有较好的跟踪精度与行驶稳定性。