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        基于時(shí)變?nèi)斯?shì)場(chǎng)PID的智能汽車軌跡跟蹤控制

        2019-07-09 23:33:04伏雨旋李孝銀吳鵬
        時(shí)代汽車 2019年6期
        關(guān)鍵詞:PID控制協(xié)調(diào)控制

        伏雨旋 李孝銀 吳鵬

        摘 要:針對(duì)傳統(tǒng)的PID模型對(duì)自動(dòng)駕駛汽車控制精度不高的問(wèn)題,提出了一種基于時(shí)變參數(shù)的人工勢(shì)場(chǎng)與PID協(xié)調(diào)控制的方法??刂葡到y(tǒng)由人工勢(shì)場(chǎng)輔助PID 控制,將包含橫向誤差和航向誤差的時(shí)變參數(shù)人工勢(shì)場(chǎng)力對(duì)前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行控制。將單一的PID控制與時(shí)變參數(shù)人工勢(shì)場(chǎng)的PID協(xié)調(diào)控制相比較,其結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的控制精度以及較快的響應(yīng)速度,并能夠有效的削弱橫向誤差。

        關(guān)鍵詞:PID控制;時(shí)變?nèi)斯?shì)場(chǎng);協(xié)調(diào)控制

        1 前言

        智能汽車的橫向控制是無(wú)人駕駛的核心技術(shù)之一。車輛的橫向控制是指車輛在行駛過(guò)程中,它的行駛軌跡與目標(biāo)路徑間的偏差滿足橫向控制要求,并具有一定的穩(wěn)定性和舒適性。當(dāng)前的控制方法主要有模糊控制、經(jīng)典控制、改良神經(jīng)元PID控制,無(wú)模型自適應(yīng)控制,滑??刂疲顑?yōu)控制,模糊PID控制等等。

        車輛的橫向控制的理想狀態(tài)是達(dá)到跟蹤誤差為零。但是傳統(tǒng)的PID控制以軌跡跟蹤預(yù)瞄模型得出橫向誤差和航向誤差,經(jīng)PID反饋調(diào)節(jié)得到汽車的前輪轉(zhuǎn)角,進(jìn)而對(duì)整車控制。雖然此方法較為簡(jiǎn)單,但是控制精度不高,并且不能根據(jù)實(shí)際情況實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)參數(shù)。

        人工勢(shì)場(chǎng)由Khatib首次提出,最初被應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人避障的路徑規(guī)劃中[1],人工勢(shì)場(chǎng)因計(jì)算量小,簡(jiǎn)單直觀得到廣泛應(yīng)用。針對(duì)普通的人工勢(shì)場(chǎng)在車道保持上控制精度不高的問(wèn)題,引入了縱向速度進(jìn)行時(shí)變參數(shù)的人工勢(shì)場(chǎng)函數(shù)的設(shè)計(jì)。本文將在控制對(duì)象以及目標(biāo)點(diǎn)之間的時(shí)變參數(shù)的人工勢(shì)場(chǎng)下的勢(shì)場(chǎng)力用前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行表征,與PID進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,使得該控制方法下的前輪轉(zhuǎn)角具有實(shí)時(shí)性,并具有更高的穩(wěn)定性與安全性。

        2 車輛二自由度動(dòng)力學(xué)模型和軌跡跟蹤預(yù)瞄誤差模型的建立

        2.1 車輛二自由度模型

        4 simulink仿真分析

        本文中所采用的汽車整車參數(shù)如表1所示。

        為驗(yàn)證該方法的可行性,設(shè)置道路曲率隨時(shí)間的變化如圖2所示,系統(tǒng)的響應(yīng)以及與傳統(tǒng)的單一PID的控制響應(yīng)如圖3-5所示。

        從響應(yīng)曲線上來(lái)看,該控制方法幾乎不需要響應(yīng)時(shí)間,計(jì)算量小,反應(yīng)迅速。該人工勢(shì)場(chǎng)對(duì)前輪轉(zhuǎn)角的作用力并不是很大。在PID控制下,橫向誤差接近0.1m;在加入了人工勢(shì)場(chǎng)后的控制系統(tǒng)不僅沒(méi)有加長(zhǎng)運(yùn)算時(shí)間而且能夠相比于單一的PID控制來(lái)說(shuō)該控制方法能夠有效地減小橫向誤差,達(dá)到了0.05m左右。人工勢(shì)場(chǎng)力對(duì)航向誤差的影響較小。

        5 結(jié)論

        本文在傳統(tǒng)的PID和預(yù)瞄模型的基礎(chǔ)上,增加了人工勢(shì)場(chǎng)對(duì)前輪轉(zhuǎn)角產(chǎn)生的作用力,引入預(yù)瞄時(shí)間和橫向速度這兩個(gè)狀態(tài)量對(duì)前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行調(diào)節(jié)。仿真結(jié)果表明,所采用的的方法能夠較好的實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制,減小了橫向誤差。因此,本文中提出的基于時(shí)變?nèi)斯?shì)場(chǎng)PID的智能汽車軌跡跟蹤控制具有一定的發(fā)展前景。

        本文存在的不足之處是忽略了斥力對(duì)前輪轉(zhuǎn)角的影響,以及未將航向偏差作為時(shí)變參數(shù)的人工勢(shì)場(chǎng)的影響因素,之后會(huì)在此方面進(jìn)行研究。

        參考文獻(xiàn):

        [1]范世鵬,吳廣,王亮,劉運(yùn)鵬,李伶,祁琪.基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的飛行器軌跡規(guī)劃[J].航天控制,2018,36(01):50-54.

        [2]余志生,汽車?yán)碚揫M].5版。北京:機(jī)械工程出版社,2015:144-147.

        [3]劉法勇.基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的車道保持系統(tǒng)研究[D].合肥工業(yè)大學(xué),2017.

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