智能車輛的避障路徑規(guī)劃與跟蹤控制仿真分析

2021-09-10 01:32:56張緩緩江忠順

中國測試 2021年7期

楊博，張緩緩，江忠順

(上海工程技術(shù)大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院，上海 201620)

0 引言

避障路徑規(guī)劃和跟蹤控制是智能車輛研究領(lǐng)域的熱點之一[1-2]，其中避障路徑規(guī)劃經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)積累了許多的研究成果，包括A*、蟻群算法、人工勢場法、多項式規(guī)劃等。A*算法通過啟發(fā)式函數(shù)快速鎖定目標方向進行路徑規(guī)劃，雖然能有效規(guī)劃出路徑，但是并不能直接用作車輛的規(guī)劃路徑使用，仍需對其進行平滑處理[3]。在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上，趙又群等[4]利用Dijkstra算法和車輛運動學(xué)約束提出改進的蟻群算法，規(guī)劃出較為合理的避障路徑。而王樹鳳等[5]通過分析換道的駕駛行為規(guī)律，建立換道最小縱向安全距離及其約束模型，提出新型障礙物虛擬力場的人工勢場法，但是該算法對障礙物和目標點的選取以及勢力場的大小選取有著較高的要求。多項式規(guī)劃相較于前面的幾種路徑規(guī)劃算法，其在換道避障的工況中有著運算量小、通用性和實用性較強的特點[6]。以上路徑規(guī)劃均只是對障礙物進行點處理，僅考慮了車輛的行駛路徑對障礙物的躲避，并沒有將車輛和障礙物的尺寸大小以及行駛安全性考慮進路徑規(guī)劃中。

路徑跟蹤控制算法主要有滑模控制、模糊控制和模型預(yù)測控制等。文獻[7]提出了基于軌跡預(yù)瞄的智能汽車變道動態(tài)軌跡跟蹤控制策略。在傳統(tǒng)的動力學(xué)模型和預(yù)瞄模型的基礎(chǔ)上，張炳力[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制理論，設(shè)計了一種新型軌跡跟蹤控制器。文獻[9]針對智能汽車多模式駕駛，結(jié)合車輛橫向動力學(xué)模型提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制的路徑跟蹤控制方法。文獻[10]利用模型預(yù)測控制法設(shè)計了路徑跟蹤控制器，針對不同路面附著系數(shù)和側(cè)風(fēng)擾動工況進行了仿真分析，結(jié)果表明該控制器在不同的工況下都具有良好的路徑跟蹤能力。

基于以上分析，本文針對大型SUV車型在高速行駛情況下進行主動避障路徑規(guī)劃和跟蹤控制：在傳統(tǒng)的多項式路徑規(guī)劃基礎(chǔ)上，加入防碰撞和防側(cè)翻條件，推導(dǎo)出六次多項式路徑規(guī)劃公式，然后根據(jù)模型預(yù)測控制設(shè)計出路徑跟蹤控制器，通過Carsim與Simulink的聯(lián)合仿真，驗證了本文規(guī)劃的避障路徑滿足防碰撞和防側(cè)翻的要求，以及所設(shè)計的控制器具有較高的路徑跟蹤精度。最后在不同的路面附著系數(shù)工況下對控制器進行仿真，驗證了控制器具有較高的魯棒性。

1 車輛建模

基于圖1的簡化單軌模型車輛的運動學(xué)方程可表達為：

圖1 簡化單軌模型

式中：X和Y——車輛在大地坐標系下的橫縱坐標；

設(shè)定縱向速度恒定，建立如下動力學(xué)模型：

在輪胎側(cè)偏角較小的情況下，輪胎力可以用線性函數(shù)近似描述。假設(shè)左、右前輪的轉(zhuǎn)角相等，推導(dǎo)得到如下非線性動力學(xué)模型：

2 路徑規(guī)劃

本文在給定時間的多項式路徑規(guī)劃[11]基礎(chǔ)上加入防碰撞和防側(cè)翻條件，推導(dǎo)出六次多項式來進行換道避障的路徑規(guī)劃，以此提高換道避障時的安全性。

2.1 加入防碰撞條件

在式（7）的基礎(chǔ)上加入防碰撞條件：設(shè)定障礙物的坐標中心為，車輛與障礙物的外切圓半徑為和，則防碰撞的約束條件為：

2.2 加入防側(cè)翻條件

圖2 汽車側(cè)翻簡化模型圖

3 路徑跟蹤控制器

本文基于模型預(yù)測控制來進行避障路徑跟蹤控制器的設(shè)計。由于采用線性時變模型，所以需要先對式（5）進行線性時變處和離散化處理[13]。

圖3 軌跡跟蹤控制器

圖4 控制器的軌跡跟蹤流程圖

4 仿真分析

為了驗證本文規(guī)劃路徑是否滿足避障要求以及控制器的控制效果，本文進行了Carsim與Simulink的聯(lián)合仿真。總體的避障系統(tǒng)控制框圖如圖5所示。

圖5 總體避障系統(tǒng)控制框圖

仿真中的車輛模型模型采用Carsim軟件中的車輛模型，具體參數(shù)如表1所示，控制器中的部分參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表1 整車參數(shù)

表2 部分仿真參數(shù)

4.1 高路面附著系數(shù)下的仿真情況

橫擺角的最大誤差值設(shè)定為2°，LTR的最大值設(shè)定在0.3，路面附著系數(shù)=0.8，仿真結(jié)果見圖6。

根據(jù)圖6(a)和圖6(b)可以看出：本文所設(shè)計的控制器能夠比較精確的跟蹤規(guī)劃路徑，路徑跟蹤的誤差控制在–0.0152～ 0.172 m，滿足控制器的設(shè)計閾值–0.2～ 0.2 m，且誤差的變化較為平穩(wěn)，未出現(xiàn)較大的抖動，說明控制器擁有較好的穩(wěn)定性。

根據(jù)圖6(c)和圖6(d)可以看出：控制器能夠較為準確地跟蹤規(guī)劃橫擺角，橫擺角跟蹤誤差最大值為1.04°，未超出控制器設(shè)置閾值2°。

根據(jù)圖6(e)可以看出：在整個換道避障的過程中，車輛的側(cè)向加速度變化較為平緩，側(cè)向加速度的值控制在–0.2～ 0.21，未超出控制器設(shè)定閾值±0.25。

根據(jù)圖6(f)可以看出：在整個換道避障的控制過程中，車輛的前輪轉(zhuǎn)角變化較為平緩，其最大值為1.07°，未超過控制器的閾值2°。

從圖6整體可以看出：本文所設(shè)計的避障規(guī)劃路徑能夠滿足防碰撞要求，根據(jù)模型預(yù)測算法設(shè)計出的路徑跟蹤控制器能夠較為精準的跟蹤規(guī)劃路徑，實現(xiàn)車輛在高速情況下的避障換道。

圖6 跟蹤控制仿真圖

為了分析車輪在避障換道時的側(cè)翻穩(wěn)定性，本文對車輪在此過程中的受力情況進行仿真，仿真結(jié)果如圖7所示。

根據(jù)圖7可以看出：車輛在避障換道轉(zhuǎn)向的過程中，左右車輪的受力情況出現(xiàn)明顯的變化，左前輪的垂向最大值為8263 N，此時右前輪的垂向受力為6254 N，左后輪的垂向受力為 2635 N，右后輪的垂向受力為984 N。根據(jù)LTR的計算公式可得到換道避障過程中的LTR變化值，如圖8所示。