关键词：智能汽车;;路径规划;;跟踪控制;;联合仿真
摘 要：作为未来汽车行业的重要发展方向之一,智能汽车及其相关技术已经受到了全世界的广泛关注和重视,成为了高校和企业的研究热点。路径规划与跟踪控制技术在整个智能驾驶体系中有着举足轻重的地位,对其进行深入系统的研究有助于构建和完善我国的智能汽车技术体系,以更好的推动我国智能汽车的发展。考虑到结构化环境中的路径规划方法已经相对成熟,本文在路径规划方面的研究重点放在部分已知的非结构化静态环境下。针对该环境的特点,采用了“全局规划与局部规划相结合”的路径搜索策略,其中全局规划是在D*Lite算法的基础上对其路径规划流程、启发值等方面进行了改进,以使其能够更好地与局部规划进行配合,提高算法的搜索效率;局部规划是在HCAA*(Hybrid-State Convergence-Accelerated A*)算法的基础上对其离散路径集合及选取方法进行了改进,以满足不同车速的行驶要求。此外,本文还通过引入转向角系数对HCAA*算法的代价值体系进行了完善,从而使其能够更为全面、合理的对规划路径进行评估。改进后算法的有效性通过MATLAB仿真得到了验证。由于所用局部路径规划算法具有“路径适应车速”的特点,因此本文又制定了与其相适应的纵向速度规划策略,并对该策略进行了软件设计。利用该速度规划方法能够将HCAA*算法的适用范围从“以较低车速匀速行驶”拓展到“变速行驶”的情况。在制定了纵向速度规划策略后,本文又基于增量式PID控制算法设计了速度跟踪控制器。在路径跟踪控制方面,本文主要对纯追踪控制算法和模糊控制算法进行了研究,分别设计了纯追踪控制器和模糊控制器,并利用直线路径和正弦曲线路径对其跟踪效果进行了仿真验证。在分析两者优缺点的基础上,最终设计了“模糊-纯追踪”复合控制器以满足智能汽车对不同期望路径的跟踪要求。最后,本文利用MATLAB/Simulink、Car Sim和AMESim软件搭建了一个仿真平台,实现了路径规划与跟踪控制算法的联合仿真,并验证了两者的综合效果。
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