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     路灯车路径跟踪控制研究现状??     番禺路灯车租赁,   番禺路灯车出租,   番禺路灯车租金     路径跟踪控制是无人驾驶汽车体系结构中的底层控制系统，其性能的好坏直接影响到无人驾驶汽车的智能行为的执行能力。主要内容是设计控制器确保汽车按照预先设计好的轨迹准确行驶，该预设轨迹由车载电脑通过传感器、通讯设备等获得的道路信息经过计算而得，跟踪控制系统通常会对车辆的横向（转向）和纵向（车速）进行控制。控制器的设计与车辆模型有关，而控制算法则可适用于各种车辆。因此，虽然由于结构和转向方式的差别而使得车辆模型有所不同，路灯车的路径跟踪控制算法可参考常规的轮式转向车辆。在无人驾驶车辆的路径跟踪方面，控制方法主要有ＰＩＤ控制、基于几何分析的控制、前馈－反馈控制、预瞄跟踪最优控制、线性二次型调节器ＬＱＲ跟踪控制和模型预测控制（ＭＰＣ）等。较为全面地总结了地面无人车辆在轨迹跟踪控制方面的相关成果。ＰＩＤ控制器是一种在工程上广泛应用的线性控制器。其优点是无需建立系统模型，控制参数可通过试凑法得出；其缺点是试凑控制参数耗时，需大量试验工作。参数空间法可以将可用的ＰＩＤ控制参数限定在一定的区域内，在该区域内选取的参数通常能得到较好的效果。当受控对象的状态空间方程模型与实际相差不大时，该方法确定的ＰＩＤ控制参数能取得较好的控制效果。ＰＩＤ控制器算法简单，但控制参数对车辆参数变化非常敏感，车辆其它状态参数或者参考路径参数的变化也会引起控制效果的变化。基于几何分析的路径跟踪控制主要是通过车辆与参考路径的几何位置关系，设计控制律来解决跟踪问题的一类控制方法，其实质是一种将自身位置与预瞄处的期望位置的横向偏差转化为横向控制量的比例控制器该方法鲁棒性较好，即使是在有较大横向偏差和参考路径曲率不连续的情况下也能达到很好的跟踪效果。其缺点是预瞄距离受较多参数（参考路径曲率、车速、横向偏差等）的影响较难选取，很难在保证较强跟踪能力的同时也保证稳定性.    提出了横向跟踪方法，其实质是一种只考虑横向偏差的非线性反馈控制器。该方法在多数情况下的表现比纯跟踪更好，但是由于它没有考虑参考路径的形状，因此这种方法不适合用于非连续曲率路径的跟踪，并且在较大横向误差下的效果较差。前馈－反馈跟踪控制是近年来采用较多的一类跟踪控制方法，前馈控制器主要进行参考路径曲率变化的干扰量补偿，反馈控制主要通过根据车辆状态反馈调整控制输入使得扰动和模型误差对跟踪的影响最小化，使车辆更接近期望路径并保持稳定。

     线性二次型调节器（ＬＱＲ）和模型预测控制（ＭＰＣ）都是基于最优化原理建立的反馈控制器。其中ＬＱＲ控制器是在滚动时域的每一采样时刻，通过实时对跟踪误差系统进行线性化得到线性化模型，并利用该模型通过求解ＬＱＲ问题获得状态反馈控制率实现轨迹跟踪ＬＱＲ控制器比较适合用于髙速公路上的无人驾驶和大部分城市场景下的路径跟踪，但是这种方法无法处理约束，并且将非线性系统进行线性化近似处理，没有考虑参考路径形状对控制系统的影响，所以该方法对曲率突变敏感，在突变曲率输入情况下会有超调。

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      车辆轨迹跟踪使用ＬＱＲ控制方法在轮胎线性区具有良好的控制效果，一旦轮胎进入非线性区控制精度将会大大降低，甚至无法保证系统的稳定性。ＭＰＣ控制器也叫做滚动时域控制器，该控制器考虑控制系统的非线性动力学模型并预测未来一段时间内系统的输出行为，通过解决带约束的最优控制问题使系统在未来一段时间内的跟踪误差最小，这种方法鲁棒性较强。分别使用车辆的非线性模型和在线连续线性化模型建立模型预测控制器用于无人驾驶车辆的横向跟踪控制，其在冰面上的测试速度最高可达到２１ｍ／ｓ。考虑非线性车辆模型和轮胎模型，设计了非线性模型预测控制器用于无人机动平台的横纵向跟踪控制，同时实现了避障功能。采用模型预测控制器进行无人驾驶汽车的纵向跟踪控制。

      除上述控制方法外，通过构筑包含道路环境信息的人工能量势场建立了车辆道路保持系统，快速计算势场力，实现在线控制车辆行驶轨迹。在建立道路势场的基础上，由势场力推算车辆期望侧向加速度和期望横摆角加速度，通过构建道路势场函数将产生的控制力加入车辆动力学模型中，进而控制车辆跟踪目标路径。由于路灯车通常行驶在狭窄的道路环境中，且具有特殊的转向结构，因此路灯车的路径跟踪控制比传统的轮式转向车辆更难在路灯车的路径跟踪控制研究中，设计了基于滑模变结构控制的路灯车轨迹跟踪控制方法，并在硬件在环仿真中验证了控制器的实时性和路径跟踪质量，但控制误差不能完全消除、且控制转角始终存在抖动.  设计了基于模糊双曲正切极点控制法的路灯车路径跟踪跟踪控制方法，控制误差虽然较小但也不能完全消除，各项参数振荡超过ｌ〇ｓ后才能逐渐趋稳。设计了基于强化学习的自适应ＰＩＤ路径跟踪控制器，通过强化学习算法对Ｐ１Ｄ参数进行在线自适应整定，通过实车道路试验验证了控制器在减小超调和振荡方面的有效性。设计了路灯车的模型预测切换控制器，以变化的车速和侧偏角作为切换控制率，实现对路灯车的路径跟踪控制。以线性状态反馈控制应用到路灯车的路径跟踪控制中，并通过线性矩阵不等式方法验证了闭环系统的局部稳定性。总体而言，目前对路灯车的路径跟踪控制尚未达到像传统的轮式转向车辆一样的控制效果，尚有很大的改进空间。

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