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极限工况下智能车辆主动转向避障控制

Autonomous Vehicle Active Steering Obstacle Avoidance Control Under Extreme Conditions

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针对极限工况下,传统智能车辆主动转向避障的稳定性与避障效果差等问题,提出一种基于点质量模型与三自由度模型的双层模型预测控制器,包含路径规划和路径跟踪控制层.通过在路径规划层设置合理的避障惩罚函数,规划出无碰撞的局部路径;通过在路径跟踪控制层加入动力学约束,提高极限工况下的车辆稳定性.基于MATLAB与CarSim联合仿真平台,针对低附着的极限工况与不同车速下的主动转向避障进行仿真实验.在双移线和直线参考工况下,横向最大误差分别小于2m、0.5m,航向最大误差分别小于6°、2°,表明模型可在保证避撞的前提下有效提升车辆的稳定性.

王晓茹、施展、华云松

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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093

智能车辆 模型预测控制 主动转向避障 局部路径规划 路径跟踪

2021

10.11907/rjdk.201567

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(2)
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