摘要
发展汽车的自动驾驶技术是解决由汽车保有量不断增加带来的一系列交通问题及环境问题的有效途径，是汽车工业、信息技术及人工智能技术发展下的汽车发展趋势。自动驾驶技术也逐渐成为各相关企业、高校和科研机构的研究热点。规划控制技术是自动驾驶技术中的关键技术，其直接影响自动驾驶汽车的行驶安全性和舒适性。本文以自动驾驶技术中的局部路径规划和跟踪控制为研究对象。在结构化道路环境下，通过局部路径规划算法得出一条最优的避障轨迹，并通过跟踪控制算法控制车辆以厘米级的跟踪精度跟踪所规划出的轨迹，同时保证车辆行驶的稳定性。具体研究内容如下： （1）局部路径规划。本文将局部路径规划问题分解为路径规划和速度规划两个问题进行了研究。对于路径规划，其主要任务是基于Frenet坐标系进行静态障碍物避障。本文通过分段优化的二次规划算法，在路径边界决策出的路径边界中，确定了满足避障要求及车辆运动学约束的行驶路径。对于速度规划，其主要任务是基于ST图躲避动态障碍物。本文通过动态规划算法，在ST图中得到粗略的速度规划结果，然后基于非线性约束规划算法得到满足交通和车辆运动约束条件的速度规划结果。最后通过仿真验证了局部路径规划中路径规划和速度规划算法的有效性。 （2）轨迹跟踪控制。为降低控制的复杂度并提高控制的时效性，针对自动驾驶汽车跟踪控制问题，本文采用了将其解耦为纵向控制和横向控制的方法。纵向控制采用位置-速度双PID控制算法，根据控制得出的期望加速度结合当前车速查找标定表确定加速/制动踏板的控制量。横向控制采用基于前轮反馈的LQR控制算法。通过建立车辆动力学模型确定LQR算法，并通过前馈控制消除路径带来的影响。针对基于前馈控制的LQR控制器的控制精度不足问题，引入前轮反馈控制以提高控制精度，并保证车辆稳定性。最后针对横向控制的改进算法进行了仿真验证，并对比了三种控制器的仿真效果。 （3）局部路径规划及跟踪控制的联合仿真。在搭建的Simulink-Carsim联合仿真平台中，验证所提出的局部路径规划算法和跟踪控制算法的有效性。仿真验证结果表明，本文所提出的局部路径规划及跟踪控制算法能够在典型的场景中实现避障和跟踪功能。 （4）最后，在不同的典型场景下进行实车算法试验，并对试验结果进行分析。试验结果表明，本文提出的局部路径规划及跟踪控制算法能够在实车上表现出良好的效果，跟踪控制效果具有较高的精准性和稳定性。 综上所述，本文对局部路径规划算法和跟踪控制算法进行了研究，并针对所提出的算法进行了单独仿真验证、联合仿真验证及实车试验验证，证明了所提出的算法具有良好的避障及跟踪功能，且能够满足自动驾驶汽车对局部路径规划和跟踪控制的要求。
NETL