【摘 要】
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无人驾驶车辆作为智能交通网络的核心,在军事和民用上的应用都有着重大的意义。因为无人驾驶车辆动力学特性复杂,具有强非线性,欠驱动的特点,对其控制算法的研究一直以来都备
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无人驾驶车辆作为智能交通网络的核心,在军事和民用上的应用都有着重大的意义。因为无人驾驶车辆动力学特性复杂,具有强非线性,欠驱动的特点,对其控制算法的研究一直以来都备受学术界的关注。本文针对无人驾驶车辆的避障机动控制,爆胎后的车辆转向控制以及多无人驾驶车辆的分布式控制方案进行了研究。首先,本文针对无人驾驶车辆的避障问题设计了基于预测控制的双层控制结构,轨迹规划层可以根据不同的障碍物类型选择不同的规划算法以重构轨迹来躲避障碍物,重构轨迹的同时考虑了实际控制输入的约束:当判断障碍物是静态障碍物的时候采用直接配点法将连续的轨迹规划问题离散化为离散的非线性优化问题进行求解;当判断障碍物是动态障碍物的时候规划层采用滚动时域控制算法来实时规划轨迹以适应障碍物的移动。跟踪层可以快速准确的跟踪规划层给定的轨迹,针对无人驾驶车辆的欠驱动特性引入并改良了连续时域预测控制算法,同时考虑系统中存在的扰动设计了扩张状态观测器进行在线观测。其次,针对无人驾驶车辆爆胎后的转向控制问题,提出了连续时域自适应预测控制方法。爆胎将导致轮胎滚动阻抗系数增大、侧偏刚度降低,从而引起车辆偏离道路甚至侧翻。本文将爆胎引起的参数变化转化为不确定项,通过设计自适应模糊观测器进行在线观测。在此基础上,对车辆动力学模型进行反馈线性化,结合泰勒展开,并考虑控制输入饱和约束,设计连续预测控制解析控制律。最后,针对多无人驾驶车辆的队形控制以及队形转换任务,设计了基于非线性预测控制的分布式控制器,考虑了存在轨迹估计误差的情况下的多无人驾驶车辆之间避碰约束,结合最小不变集理论设计了终端约束保证了控制器的稳定性,为了适应控制算法中时间窗的移动,设计了局部反馈控制律以估计车辆未来的行驶轨迹。同时考虑到多车网络通讯不稳定时发生数据丢包的情况,对丢包数据进行了准确估计。
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