無模型自適應控制在無人駕駛汽車中的應用.pdf

1、隨著機器人技術和汽車技術的發(fā)展，無人駕駛汽車的研究成為熱點，尤其在智能交通和軍事領域有著廣闊的應用前景。作為無人駕駛技術的關鍵問題，無人駕駛汽車路徑跟蹤控制問題由于其復雜性和重要性，越來越受到學術界和工程界的重視。
　　無人駕駛汽車路徑跟蹤控制問題可以分為縱向速度控制問題和橫向方向控制問題。對于縱向控制，現(xiàn)有方法對于切換規(guī)則和制動踏板的處理相對復雜，不利于工程實現(xiàn);對于橫向控制，現(xiàn)有方法大多基于汽車數(shù)學模型，但是汽車數(shù)學模型很難精

2、確建立，利用不精確模型進行控制器設計會造成控制性能降低，未建模動態(tài)也會對無人駕駛汽車的控制來帶潛在危險。
　　無模型自適應控制(Model-free adaptive control，MFAC)作為一種典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制方法，具有自適應性強、工程易實現(xiàn)以及無需模型進行控制器設計等優(yōu)勢。因此，基于MFAC算法對于無人駕駛汽車路徑跟蹤控制問題進行研究具有很重要的意義。
　　本文主要工作包括:
　　(1)針對無人駕駛汽車縱向

3、控制問題，根據(jù)實際速度與期望速度的關系將汽車當前狀態(tài)分為三個區(qū)域，即油門控制區(qū)域、緩沖區(qū)域和制動控制區(qū)域，在每個區(qū)域針對不同執(zhí)行器采用不同控制策略，其中對于制動控制區(qū)域，考慮乘客舒適性以及車載傳感器保護問題，提出了一種根據(jù)速度差來確定制動踏板作用時間的制動閾值控制方案。
　　(2)針對無人駕駛汽車橫向控制問題，提出了一種基于MFAC的預瞄偏差角跟蹤控制方案。首先，將無人駕駛汽車路徑跟蹤控制問題轉(zhuǎn)化成預瞄偏差角跟蹤問題，將預瞄偏差角

4、跟蹤系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為等價的偏格式動態(tài)線性化數(shù)據(jù)模型，并利用該數(shù)據(jù)模型設計出無模型自適應控制算法、偽梯度估計算法和偽梯度重置算法，進而實現(xiàn)了無人駕駛汽車的路徑跟蹤。
　　(3)利用汽車運動學模型提供輸入輸出數(shù)據(jù)，通過對直線路徑跟蹤和圓形路徑的跟蹤仿真分析驗證了基于MFAC的預瞄偏差角跟蹤控制方案的有效性，并與PID控制算法進行了對比仿真分析。更進一步地，為了驗證本文設計的橫縱向控制器對于無人駕駛汽車平臺的實用性和優(yōu)越性，編寫了調(diào)試計算機軟