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在交通系统逐步信息化、智能化发展的背景下,智能车辆的运动规划在驾驶安全、运输效率、能源消耗以及环境污染方面体现了重要的潜在价值,成为智能交通系统建设的关键,受到世界范围内国家政府及科研人员的广泛关注。智能车辆的运动规划是在考虑车辆状态及道路环境信息的基础上,以驾驶安全性、可行性及平稳性为优化目标,决策出最优的行车路线。考虑到车辆系统强非线性动态特性导致状态耦合严重的问题,如何提供横纵向耦合的运动规划是本文关注的重点。本论文在国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目“冰雪环境下汽车智能驾驶决策与人车协同控制的关键技术研究”(U19A2069)、国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目“面向安全性的电动化汽车能效滚动优化”(No.61520106008)、吉林省产业创新专项资金项目“基于预测安全的极限工况下智能车辆主动扩稳控制单元研发及产业化”(2019C036-5)以及吉林省教育厅“十三五”科学技术项目“基于预测安全的极限工况下车辆主动扩稳滚动优化控制”(JJKH20190165KJ)的资助下,对横纵向耦合运动规划进行研究,主要包括如下几个方面:针对车辆在不同行驶速度会表现出不同动态特性的问题,并考虑到车辆的行驶路径是由行驶方向和行驶速度共同决定的,横向规划需要考虑纵向规划的能力,因此根据车辆运动情况、牛顿定律及轮胎模型,建立了运动学模型和动力学模型相结合的非线性车辆系统模型,利用车辆动力学仿真软件veDYNA进行仿真验证,与实验室已有的高精度红旗HQ430系列的轿车模型进行对比,证明所建立的车辆系统模型的合理性和有效性。针对车辆系统强非线性动态特性导致状态耦合严重的问题,提出了一种在给定路径情况下,基于微分平坦的横纵向耦合的轨迹规划方法。选取纵向位置和侧向位置为平坦输出,并用平坦输出及其有限阶导数对系统的状态变量纵侧向速度、横摆角速度、横摆角以及纵侧向位置和控制输入前轮转角及纵向加速度进行平坦输出表示。结合车辆行驶安全性及执行机构饱和阈值,选取车辆侧纵向加速度、前轮转角为约束条件,选取沿给定路径和期望速度行驶以及规划幅度小为性能指标,并将平坦输出参数化为时间的多次函数,进而将多目标优化转化为单目标问题求解,依此直接规划出状态量,并可直接作为跟踪控制模块的控制输入,将规划和控制一体化,保证了规划控制量的可行性及车辆行驶的安全性及稳定性。对于上述给定路径的轨迹规划,不能对突然出现的行人、固定障碍物或行驶车辆进行躲避,有很大的局限性。因此,针对有固定/移动障碍物的路径规划问题,提出了一种模型预测控制与人工势场法相结合的横纵向耦合的路径规划方法。面对复杂且不断变化的行车环境,采用了人工势场法对周围环境进行描述,建立了包括车道保持区域虚拟引力场和障碍车虚拟矩形斥力场的道路环境模型,结合环境信息和车辆动力学建立约束条件,选取躲避障碍物、保持车道、跟踪期望速度以及控制量平稳幅度小为优化目标,将此规划策略描述为基于模型预测控制的优化问题,由于性能指标互相影响,因此引入权重系数,对规划需求冲突进行调节。针对所提出的控制器的设计方法,本文结合Simulink仿真环境及车辆动力学仿真软件veDYNA进行联合仿真,基于MATLAB软件中优化工具箱完成对微分平坦优化问题及模型预测优化问题的求解,并在多种不同工况下对优化策略的有效性及可行性进行验证。