摘要
随着汽车保有量的迅速增加，交通安全和交通拥堵成为了一个亟待解决的难题。在人工智能创新科技的不断推动下，自动驾驶关键技术突飞猛进。自动驾驶汽车排除了驾驶员因素的干扰，可以很好的解决了交通安全等问题，加之自动驾驶汽车网络的全局可控性，可以很大程度上避免交通拥堵。由于稳定且可靠的路径跟踪控制系统和自主避障控制系统是车辆实现自动驾驶的必要条件，因此本文针对自动驾驶汽车路径跟踪控制和自主避障控制问题进行了深入的研究，主要的研究内容包括以下三个方面：（1）设计自动驾驶车辆的软硬件架构。对传统车辆转向系统、制动系统、速度控制系统进行开发设计，利用 stm32 单片机设计底层控制系统的闭环控制器。根据自动驾驶车辆的需求，安装和配置其底层系统传感器以及环境感知系统传感器。基于机器人操作系统对自动驾驶软件系统进行分布式设计，将各传感器驱动通过独立的数据传输、数据解析节点实现并行信号处理。基于RS232设计上下层数据通信协议，实现试验平台底层控制系统接收上层控制指令并完成操作，同时向上层控制器回传车辆的实时状态信息。完成对所设计的自动驾驶试验平台软硬件系统的试验验证。（2）研究自动驾驶车辆的路径跟踪控制算法。建立车辆的运动学模型和几何学模型，对所建立的模型用matlab进行搭建。研究常用的几何学路径跟踪算法-纯追踪算法，仿真分析前视距离对跟踪精度的影响、前视距离对路径以及车速的适应性。基于对纯追踪算法的研究，提出考虑路径曲率的路径跟踪算法。采用最小二乘曲线拟合法对路径进行曲线拟合并求取曲率，限制车辆过弯时的最大侧向加速度对最大车速进行控制，利用当前车速以及当前跟踪横向偏差进行前视距离的自适应调节。利用matlab对所提出的算法进行仿真分析，验证其可行性以及跟踪精度。利用c++编写算法代码并在所搭建的试验平台进行实车试验，验证算法的稳定性以及适用性。（3）研究自动驾驶车辆局部避障路径规划算法。分析常用的局部路径规划算法的优缺点，包括人工势场法、遗传算法、模糊逻辑控制算法。提出基于局部路径等距变换的局部避障路径规划算法，建立可膨胀的目标物模型并进行目标分类（障碍物、非障碍物），通过局部路径等距变换的方式进行避障路径迭代搜索，直到所有障碍物退化为非障碍物，利用多项式曲线进行换道路径规划，车辆沿换道路径驶向避障路径，最终实现自动驾驶车辆的避障控制。
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