摘要
自动驾驶汽车作为智能交通系统的核心元素，不仅是汽车电子化、信息化以及智能化的最新产物，也是传统技术继承与发展的体现，更是集环境建模与认知、驾驶行为决策与规划、导航跟踪控制于一体的自动驾驶技术应用的结晶。然而由于车载总线中网络时滞存在的普遍性，会导致执行机构不能及时反映控制量的变化，降低车辆控制的操纵稳定性。为实现安全可靠的自动驾驶目标，本文以自动驾驶汽车为研究对象，在考虑网络时滞的前提下，围绕自动驾驶汽车路径规划与跟踪控制问题，以模型预测控制为基础，开展了系统建模、控制算法设计、仿真验证以及结果分析的研究，主要的研究内容及成果如下: (1)针对自动驾驶汽车在行驶过程中出现障碍物时的安全性问题，提出了一种分层架构下的前轮主动转向避障控制策略。上层以点质量模型为基础，基于非线性模型预测控制算法，设计了具有避障功能的局部路径重规划控制器;下层以车辆横摆动力学模型作为预测模型，基于线性模型预测控制算法，设计了能够进行前轮主动转向的路径跟踪控制器。 (2)针对控制系统的网络时滞问题，首先在分层避障控制策略的基础下进行了时滞可能存在位置的分析，其次基于多步预测输出补偿的预测控制思想，考虑将时滞作为数学模型引入到控制算法的目标函数中，利用模型预测控制算法对含时滞的数学模型进行滚动优化来提高控制系统的实时性和对轨迹跟踪的精确性。 (3)为验证有无时滞补偿状态下分层控制策略的有效性，基于Matlab/Simulink和Carsim软件搭建了包含局部路径规划层和轨迹跟踪层的联合仿真平台，并进行了路径规划与跟踪控制性能和车辆操纵稳定性能的验证仿真。在不考虑网络时滞的仿真中，进行了不同工况下车辆性能的验证，结果表明车辆均能够达到安全避障的目标，且跟踪层对规划层的跟踪误差仅有0.037m，随着避障功能系数的增大，避障效果越明显;在加入时滞补偿的仿真中，带时滞补偿的控制器使车辆避障前的侧向偏差降低了78.1％,结果体现了研究时滞的重要性，其相较无时滞补偿控制，考虑时滞补偿的车辆路径跟踪精确度更高，稳定性更加明显。
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