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無人車軌跡跟蹤控制研究

2022-11-22 07:23:42劉麗霞劉瑋夏志鵬鄭國(guó)宇
時(shí)代汽車 2022年22期
關(guān)鍵詞:模型研究

劉麗霞 劉瑋 夏志鵬 鄭國(guó)宇

鹽城工學(xué)院汽車工程學(xué)院 江蘇省鹽城市 224051

1 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,軌跡跟蹤的精確性也是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱點(diǎn)。針對(duì)無人車軌跡跟蹤精度低的問題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者探索運(yùn)動(dòng)控制、結(jié)構(gòu)布置,研究跟蹤穩(wěn)定性增強(qiáng)、跟蹤精準(zhǔn)性優(yōu)化的方法[1]。在運(yùn)動(dòng)控制方面,基于電驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩和全輪信號(hào)反饋響應(yīng)快的優(yōu)勢(shì),結(jié)合了底盤系統(tǒng)多源異構(gòu)的檢測(cè)信息,復(fù)雜工況下的軌跡跟蹤等運(yùn)動(dòng)優(yōu)化是當(dāng)前無人車控制系統(tǒng)研究的主要方向[2]。此外,四輪轉(zhuǎn)向技術(shù)的出現(xiàn)并應(yīng)用,進(jìn)一步提高了無人車在運(yùn)動(dòng)控制和結(jié)構(gòu)布置方面的優(yōu)勢(shì),成為眾多學(xué)者研究軌跡跟蹤等問題的關(guān)鍵載體。傳統(tǒng)汽車的一些機(jī)械結(jié)構(gòu)慢慢被四輪轉(zhuǎn)向車輛所取代,汽車的輪轂電機(jī)獨(dú)立控制每一個(gè)車輪的角度和扭矩,簡(jiǎn)化了底盤的結(jié)構(gòu),并為車輛的路徑軌跡跟蹤控制提供了合適的條件[3]。這個(gè)時(shí)候,軌跡跟蹤穩(wěn)定性的難度會(huì)因?yàn)殪`活的轉(zhuǎn)向形式而大大增加,且軌跡跟蹤的精度會(huì)大大降低。因此,徐興等[4]在確定權(quán)系數(shù)時(shí),對(duì)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)車輛的轉(zhuǎn)向靈活性與軌跡跟蹤的精度有顯著的提高作用。

智恒[5]對(duì)無人駕駛汽車的軌跡跟蹤問題進(jìn)行了鉆研,進(jìn)一步研究了基于預(yù)測(cè)模型控制的軌跡跟蹤控制算法。張庭芳[6]等為解決四輪主動(dòng)轉(zhuǎn)向車輛在橫向干擾和變道條件下的行駛穩(wěn)定性問題,提出了一種改進(jìn)的四輪滑模轉(zhuǎn)向控制算法。而于樹友[7]等在三步控制方法的基礎(chǔ)上,提出了一種汽車四輪轉(zhuǎn)向主動(dòng)控制方法。

上述研究成果對(duì)車輛在行駛過程中的跟蹤穩(wěn)定性具有較明顯的提高作用,但其對(duì)車輛路徑跟蹤精度的研究卻缺乏重視,而軌跡跟蹤精度是四輪轉(zhuǎn)向車輛適應(yīng)復(fù)雜外界環(huán)境和系統(tǒng)誤差的先決條件。因此,現(xiàn)如今對(duì)于提升軌跡跟蹤精度的研究已迫在眉睫。

2 車輛運(yùn)動(dòng)特性建模

2.1 動(dòng)力學(xué)建模

如圖1所示,首先建立無人車三自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)車輛進(jìn)行受力分析。

圖1 無人車動(dòng)力學(xué)模型

根據(jù)其受力平衡和力矩平衡得到三自由度動(dòng)力學(xué)方程如下:

縱向運(yùn)動(dòng)方程

橫擺運(yùn)動(dòng)方程

式中,IZ是車輛繞Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;表示橫擺角加速度;表示質(zhì)心到后軸的距離;表示質(zhì)心到前軸的距離;d表示車輛的左右輪距。

2.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

本文采用質(zhì)心為[x,y]T的笛卡兒坐標(biāo)系,θ為無人車前進(jìn)方向與X軸夾角,v(t)、w(t)分別為無人車的平移和旋轉(zhuǎn)速度,為無人車等效輪的轉(zhuǎn)速,為無人車等效輪的運(yùn)動(dòng)速度,d為車輪直徑。考慮無人車需要滿足剛體及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律,提出對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)方程如下:

3 跟蹤控制器的設(shè)計(jì)

無人車在慣性坐標(biāo)系中必須從一個(gè)給定的初始位置出發(fā),然后通過控制器控制車輛盡量按照規(guī)劃好的軌跡行駛。

3.1 使用Lyapunov直接法構(gòu)造全局漸近跟蹤控制器

采用Lyapunov直接法來直接判定平衡點(diǎn)是否穩(wěn)定,然后基于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,復(fù)合跟蹤誤差的設(shè)計(jì)依據(jù)就是Lyapunov直接法,想要得到參考軌跡的全局漸進(jìn)跟蹤,就需要設(shè)計(jì)一個(gè)全局漸進(jìn)跟蹤器。

結(jié)合無人車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型得到:

設(shè)計(jì)控制律,k為控制參數(shù):

Lyapunov函數(shù)變換得到

3.2 使用粒子群算法對(duì)跟蹤誤差參數(shù)進(jìn)行整定分析

本文首先采用粒子群算法,接著整定控制參數(shù),為求得控制器參數(shù)的大小,先假設(shè)搜索到的粒子群屬于D維空間,再用c表達(dá)出來,其表達(dá)式為:

因此結(jié)合上述公式自適應(yīng)粒子群表達(dá)式為:

4 基于MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真

4.1 無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制仿真

為驗(yàn)證所提出控制策略的準(zhǔn)確性和可靠性,在MATLAB/Simulink中對(duì)無人車輛進(jìn)行軌跡跟蹤控制仿真。軌跡跟蹤仿真實(shí)驗(yàn)的基本設(shè)定為v=1m/s:坐標(biāo)原點(diǎn)就是車輛的出發(fā)位置,設(shè)置的理想縱向速度為,跟蹤的那條直線為y=1,30s則被設(shè)定為仿真所需要的時(shí)間,30ms是設(shè)置的采樣時(shí)間,最終在MATLAB環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)對(duì)無人車輛的直線軌跡跟蹤過程的仿真。無人車的模型參數(shù)見表1:

表1 無人車輛參數(shù)

利用文中第三部分設(shè)計(jì)的控制器,在MATLAB中編寫相關(guān)程序,得到的仿真結(jié)果如圖2所示。

圖2 車輛軌跡跟蹤結(jié)果

4.2 仿真結(jié)果分析

仿真結(jié)果如圖2所示,期望軌跡是由圖中的a曲線來表達(dá)的,車輛的位置使用星號(hào)曲線b來表示的,曲線c則表示為預(yù)測(cè)的時(shí)間段內(nèi)車輛所處位置。

根據(jù)圖2可以看出,經(jīng)過一定的時(shí)間后,在模型預(yù)測(cè)控制器的作用下,車輛能夠迅速跟隨期望的軌跡行駛,最終可以穩(wěn)定地沿著理想的軌跡行駛,達(dá)到期望的效果。由于是將線性誤差模型用作預(yù)測(cè)模型,并且車輛位置的解是非線性運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,因此,車輛實(shí)際行駛的曲線b與車輛實(shí)際輸出的位置曲線c不一致。這是因?yàn)轭A(yù)測(cè)模型通常不是受控系統(tǒng)的準(zhǔn)確建模,而是系統(tǒng)合適的簡(jiǎn)化建模。

在仿真過程中,如圖3的曲線:表示的是系統(tǒng)狀態(tài)量隨時(shí)間變化的結(jié)果,如圖4的曲線:表示的是控制量隨時(shí)間變化的結(jié)果,狀態(tài)量偏差隨時(shí)間變化的關(guān)系就如圖5所示。

圖3 系統(tǒng)狀態(tài)量隨時(shí)間變化曲線

圖4 控制量隨時(shí)間變化曲線

圖5 狀態(tài)量偏差隨時(shí)間變化

所得結(jié)果誤差在合理范圍內(nèi),即證明了本文設(shè)計(jì)的自適應(yīng)全局漸進(jìn)跟蹤控制器的真實(shí)性與可靠性。

5 總結(jié)

軌跡跟蹤的重點(diǎn)有兩個(gè),一是軌跡跟蹤的穩(wěn)定性,二是控制系統(tǒng)的復(fù)雜性,這些都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。針對(duì)智能工廠內(nèi)無人車軌跡跟蹤精度低的問題,本文主要的研究?jī)?nèi)容如下:

建立無人搬運(yùn)車動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,采用Lyapunov直接法設(shè)計(jì)自適應(yīng)全局漸進(jìn)跟蹤控制器,對(duì)該控制器進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明所研究的跟蹤控制器是可行的,能夠提高無人車的跟蹤精度和穩(wěn)定性。

上述實(shí)驗(yàn)證明了自適應(yīng)全局漸進(jìn)跟蹤控制器的真實(shí)性與有效性,研究基本可以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo),能夠?yàn)橹悄芄S實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化和智能化的無人駕駛技術(shù)提供理論依據(jù)和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。此外,仍存在以下問題:

1.由于仿真實(shí)驗(yàn)與真實(shí)的車輛之間具有一定差異,因此在環(huán)境地圖探索構(gòu)建中可能會(huì)出現(xiàn)車輛不能識(shí)別或避開障礙物等問題。

2.因?yàn)樗惴ê?jiǎn)單,環(huán)境地圖過于復(fù)雜,導(dǎo)致全局規(guī)劃和本地規(guī)劃路徑之間的差距太大,從而影響了車輛的任務(wù)和效率。

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