高冗余結構電動汽車的最短時間路徑跟蹤算法

車輛電子輔助駕駛的下一目標是實現(xiàn)完全自動駕駛，為了使之有效和安全，必須面臨許多技術的挑戰(zhàn)，特別是在環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和運動控制等方面?，F(xiàn)代電動汽車經(jīng)常設計冗余的執(zhí)行機構和驅動輪，并結合適合的運動器設計以實現(xiàn)最優(yōu)融合多個目標（如動力、安全和駕駛方向控制）。本文基于這樣的技術背景，針對配置高冗余驅動器的車輛設計了運動控制層，致力于路徑跟蹤算法的研究，旨在優(yōu)化車輛運動時的性能和能耗，使得車輛能在最短時間、最少能源消耗的情況下沿著預定的幾何路徑行駛。

路徑跟蹤算法最主要的難點在于車輛動力學模型的復雜性，本文忽略了車輛的滾動和俯仰動力學，設計了4輪驅動和4輪轉向的非線性車輛模型。車輛控制器的主要目標是確定每個車輪的扭矩和轉向角度，使車輛在最短時間或最少能源消耗的情況下，跟隨給定的參考路徑。

車輛運動控制器由多層控制組成：最佳前饋系統(tǒng)、路徑規(guī)劃和速度控制。車輛運動控制器負責車輛的運動控制，根據(jù)輸入的參考路徑，通過反饋計算分配各車輪的扭矩和轉向角，實現(xiàn)高冗余驅動器的多目標優(yōu)化。

在CarSim仿真環(huán)境中對建立的車輛動力學模型進行了仿真測試，證明了該方法的有效性。研究還顯示了車輛路徑跟蹤器在時間和能耗之間的權衡結果。未來的工作將使用實時前饋系統(tǒng)組件的運動控制器以解決路徑跟蹤算法和路徑規(guī)劃層之間的交互。

刊名：Transactions on Control Systems Technology（英）

刊期：2016年第2期

作者：Ricardo de Castro et al

編譯：黃曉峰