基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法技术

本发明专利技术公开了基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，其步骤是：根据基于二自由度汽车运动模型的Stanley控制算法，对路径跟踪方法进行建模；利用该模型设计F Stanley算法路径跟踪控制器，设计模糊控制器对Stanley控制器的增益参数不断进行调优，通过改进控制器实现无人车的横向控制，纵向控制通过CarSim车辆模型控制；对路径跟踪控制器进行仿真分析，评估改进后的控制器在各种轨迹和曲率下的通用性。本发明专利技术提高了车辆速度的适用范围，提高了车辆路径跟踪精度以及运行稳定性，并提出了一种自适应控制器，根据车辆状态和路径航向自动调整参数，在传统Stanley控制器的基础上提出通过模糊算法对无人驾驶车辆轨迹跟踪控制器的增益参数进行优化，提高了路径跟踪精度。提高了路径跟踪精度。提高了路径跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】
基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法


[0001]本专利技术涉及无人驾驶车辆的控制体系
，具体为基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法。

技术介绍

[0002]无人驾驶车辆的控制体系通常包括感知层以收集车辆周围数据并处理收集到的数据；规划层对车辆轨迹进行规划；控制层控制车辆跟踪路径。其中，路径跟踪是过去十年中研究热点之一，路径跟踪的主要任务是控制车辆沿着预定轨迹行驶。
[0003]在路径跟踪控制器中，最常用的策略之一是基于运动学的控制。此类控制器根据车辆的运动学特性(如加速度、速度和位置)确定所需的转向输入，与基于动力学控制器中使用的力和扭矩等动力学特性相比，这些特性更容易获得。
[0004]然而，对Stanley控制器性能的进一步研究表明，该控制器过于依赖于参数，这也是大多数运动控制器的常见问题。当Stanley控制器参数调整合适时，将在某种道路路线和一定的车速范围内工作得很好，但当车辆速度增大时，Stanley控制器的跟踪横向误差就会变大，从而导致控制效果不佳的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，其步骤是：
[0007]a，根据基于二自由度汽车运动模型的Stanley控制算法，对路径跟踪方法进行建模；
[0008]b，利用该模型设计F Stanley算法路径跟踪控制器，通过Stanley控制模型与模糊算法相结合实现无人车的横向控制，纵向控制通过CarSim车辆模型控制；
[0009]c，对路径跟踪控制器进行仿真分析，评估改进后的控制器在各种轨迹和曲率下的通用性。
[0010]优选的，在步骤a中，首先建立基于二自由度汽车运动模型的Stanley控制算法，其次对Stanley控制算法进行推导，
[0011][0012]其中，δ为车辆前轮转角，θ
e
为航向偏差，e为横向误差，v为车速，k为增益参数。
[0013]优选的，在步骤b中，首先设计模糊控制器，提出了通过模糊算法对Stanley控制器的增益参数k进行优化，设计模糊控制时，选择模糊控制的输入为横向误差e和航向偏差θ
e
，输出为增益参数k；在车辆跟踪路径过程中，跟踪控制器不断调优增益参数k，其次基于CarSim与Matlab/Simulink建模后进行联合仿真。
[0014]优选的，在步骤c中，首先进行直线路径跟踪仿真分析，其次进行双移线路径跟踪仿真分析，最后进行不同速度的路径跟踪仿真分析。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0016]本专利技术提高了车辆速度的适用范围，提高了车辆路径跟踪精度以及运行稳定性，并提出了一种自适应控制器，根据车辆状态和路径航向自动调整参数，该控制器在传统Stanley控制器的基础上提出通过模糊算法对无人驾驶车辆轨迹跟踪控制器的增益参数进行优化，从而提高路径跟踪精度。
附图说明
[0017]图1为基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法流程图；
[0018]图2为车辆运动学模型图；
[0019]图3为Stanley控制器模型图；
[0020]图4为无人车路径跟踪控制框图；
[0021]图5为横向误差隶属函数图；
[0022]图6为航向偏差隶属函数图；
[0023]图7为增益参数隶属函数图；
[0024]图8为路径跟踪联合仿真图；
[0025]图9为直线跟踪道路图；
[0026]图10为双移线跟踪道路图；
[0027]图11为直线道路的轨迹跟踪曲线图；
[0028]图12为直线道路的横向跟踪偏差图；
[0029]图13为双移线道路的轨迹跟踪曲线图；
[0030]图14为双移线道路的横向跟踪偏差图；
[0031]图15为不同车速的直线跟踪曲线图；
[0032]图16为不同车速的双曲线跟踪曲线图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]请参阅图1
‑
16，本专利技术提供一种技术方案：基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，其步骤是：
[0035]a，首先，将车辆简化为线性二自由度的车辆模型，如图2，实现无人车轨迹控制；该运动模型忽略转向系统的影响，以前轮转角作为输入，忽略悬架的作用，认为汽车车厢只进行与地面平行的平面运动，即忽略汽车竖直方向的位移，并且忽略汽车的俯仰角以及侧倾角；对其进行推导后可以得到如下运动学等式：
[0036][0037]其中：x
r
为车辆位置的横坐标，y
r
为车辆位置的横坐标，v
r
为车辆后轴瞬时速度，θ为车辆的航向角，δ为前轮转角；
[0038]其次，推导Stanley控制算法，利用前轮中心的横向偏差对车辆转向控制量进行计算，Stanley控制器模型如图3所示，其中，path为预定路径，e为前轴中心到最近路径点距离，并且能实现横向跟踪误差指数收敛于0；
[0039]根据车辆位置与给定路径的相对几何关系计算出控制车辆方向盘转角的控制变量，其中包含横向偏差e和航向偏差θ
e
，
[0040][0041]在不考虑侧面跟踪误差的情况下，前轮偏转角与给定路径的切线方向一致。其中θ
e
是车辆的航向与最近路线点的切线方向之间的夹角，在没有横向误差的情况下，前轮的方向与路径点的方向相同，
[0042][0043]在不考虑航向跟踪偏差的情况下，横向跟踪误差越大，前轮转向角越大，假设车辆预定轨迹在距离前轮d(t)处与给定路径上最近点切线相交，根据几何关系得出如下非线性比例函数：
[0044][0045]d(t)与车速有关，可以由车速v(t)和增益参数k表示。随着横向误差的增加，arctan函数会产生所期望的前轮偏角，该偏转直接指向所需路径，并且会受到车速v(t)的限制，结合两个控制元素，基本转向角控制的方程为：
[0046][0047]b，利用该模型与无人车路径跟踪控制框图，如图4，开发F Stanley算法路径跟踪控制器，通过Stanley控制模型与模糊算法相结合实现无人车的横向控制，通过CarSim车辆模型控制实现纵向控制；
[0048]首先，车辆路径跟踪的能力是由车辆行驶速度和前轮偏角(也就是增益参数k)决定的，因此，通过模糊算法对Stanley控制器的增益参数k进行优化，模糊算法是利用系统参数的实时变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，其特征在于：其步骤是：a，基于二自由度汽车运动模型的Stanley控制算法，对路径跟踪方法进行建模；b，利用该模型设计F Stanley算法路径跟踪控制器，通过Stanley控制模型与模糊算法相结合实现无人车的横向控制，纵向控制通过CarSim车辆模型控制；c，对路径跟踪控制器进行仿真分析，评估改进后的控制器在各种轨迹和曲率下的通用性。2.根据权利要求1所述的基于改进Stanley控制的车辆路径跟踪方法，其特征在于：在步骤a中，首先建立基于二自由度汽车运动模型的Stanley控制算法，其次对Stanley控制算法进行推导，其中，δ为车辆前轮转角，θ
e
为航向偏差，e...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷琦，周建军，邵阳，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：