【摘 要】
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智能网联车辆具备提高交通安全与效率、降低能耗的巨大潜力.作为智能网联车辆决策控制的重要环节,运动规划对于智能网联车辆的循迹精度、控制效果具有显著影响.为了提高智能网联车辆控制精度,提出了一种智能网联车辆运动规划模型.该模型以追踪参考路径为目标,基于时空混合域的优化控制方法,避免了轨迹追踪过程中横向控制掺杂纵向误差的影响,提高了模型控制精度.通过考虑车辆动力学、转向传动系统动态和底层控制时延,该模型可规划车辆纵向运动指令(加速度)、横向运动指令(方向盘转角),并确保运动规划指令能够被车辆底层控制准确执行.最
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804;大连海事大学交通运输工程学院,辽宁大连 116086
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智能网联车辆具备提高交通安全与效率、降低能耗的巨大潜力.作为智能网联车辆决策控制的重要环节,运动规划对于智能网联车辆的循迹精度、控制效果具有显著影响.为了提高智能网联车辆控制精度,提出了一种智能网联车辆运动规划模型.该模型以追踪参考路径为目标,基于时空混合域的优化控制方法,避免了轨迹追踪过程中横向控制掺杂纵向误差的影响,提高了模型控制精度.通过考虑车辆动力学、转向传动系统动态和底层控制时延,该模型可规划车辆纵向运动指令(加速度)、横向运动指令(方向盘转角),并确保运动规划指令能够被车辆底层控制准确执行.最后,所提出的运动规划模型基于动态规划原理求解,提高了求解效率.对所提出的运动规划模型通过PreScan和Carsim联合仿真进行测试,结果显示该运动规划模型在直线换道、曲线巡航、U-turn多种场景下,循迹误差均小于9 cm,速度误差均小于0.7 km·h-1.此外,该运动规划模型在实车测试中也展现了极佳的控制效果.实车测试结果表明:该运动规划模型在60 km·h-1以下的直行、交叉口转弯、曲线巡航、换道等多种场景中,车辆循迹误差均小于12.5 cm,巡航速度误差小于3.32 km·h-1,其中,期望速度20 km·h-1的直行及半径小于15 m的转弯场景下的循迹误差为11 cm,相较当前最前沿的实车测试研究,循迹精度提高了 27％.此外,该运动规划模型在实车测试中的平均计算速度为5.15 ms,这说明该模型已具备实际落地应用能力.
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