摘 要：智能車輛是智能交通領(lǐng)域的研究熱點，其路徑跟蹤控制技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一，然而，由于車輛行駛環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性，路徑跟蹤控制面臨許多挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，提出了一種基于聯(lián)合仿真的智能車輛路徑跟蹤控制方法，旨在通過仿真手段設(shè)計和優(yōu)化路徑跟蹤控制系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：聯(lián)合仿真 智能車路徑跟蹤 控制研究 Matlab/Simulink

隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，智能車輛是其中的重要組成部分，對其路徑跟蹤控制技術(shù)的研究尤為重要，通過ADAMS/Car和Matlab/Simulink軟件平臺的聯(lián)合仿真，實現(xiàn)了智能車路徑跟蹤控制系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化。研究結(jié)果表明，所設(shè)計的路徑跟蹤控制系統(tǒng)能夠準確跟蹤不同曲率的期望軌跡，具有良好的動態(tài)特性和魯棒性。

1 系統(tǒng)建模與仿真平臺

1.1 車輛動力學(xué)模型構(gòu)建

本文利用ADAMS/Car軟件平臺對智能車的復(fù)雜結(jié)構(gòu)進行了詳細的建模，對車輛底盤、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等關(guān)鍵部件進行精確的幾何建模和物理參數(shù)設(shè)定，底盤模型考慮了車輛的質(zhì)量分布、慣性矩等關(guān)鍵參數(shù)。懸架系統(tǒng)模型涵蓋了彈簧、減震器等部件的剛度和阻尼特性，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型詳細描述了轉(zhuǎn)向機構(gòu)的運動學(xué)和動力學(xué)特性。例如，底盤模型質(zhì)量設(shè)定為1500kg，根據(jù)車輛結(jié)構(gòu)精確計算轉(zhuǎn)動慣量。懸架系統(tǒng)的彈簧剛度設(shè)置為20000N/m，減震器的阻尼系數(shù)設(shè)置為300 ns/m，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向比設(shè)置為15∶1，保證轉(zhuǎn)向的靈敏度和準確性。[1]通過ADAMS/Car仿真分析，驗證了車輛動力學(xué)模型的準確性，在典型工況下，模型的行駛軌跡、速度和加速度等關(guān)鍵參數(shù)與實際情況基本一致，為后續(xù)的路徑跟蹤控制研究提供了可靠的依據(jù)。

1.2 仿真平臺的選擇和配置

ADAMS/Car憑借其強大得多體動力學(xué)仿真能力，可以準確模擬車輛在各種工況下的動態(tài)響應(yīng)，Matlab/Simulink以其靈活的編程環(huán)境和豐富的算法庫，為路徑跟蹤控制算法的設(shè)計提供了方便。在仿真平臺配置方面，通過接口程序?qū)崿F(xiàn)了ADAMS/Car與Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)交互。具體來說，ADAMS/Car將車輛動力學(xué)模型的實時狀態(tài)信息傳輸給Matlab/Simulink，Matlab/Simulink根據(jù)這些信息設(shè)計計算控制策略，然后將控制指令返回給ADAMS/Car，驅(qū)動車輛模型進行下一步仿真。為了驗證仿真平臺的可靠性，本文進行了多次仿真測試，結(jié)果表明，ADAMS/Car與Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)交互穩(wěn)定可靠，仿真結(jié)果準確反映了不同控制策略下車輛的動態(tài)響應(yīng)。

1.3 路徑跟蹤控制算法設(shè)計

根據(jù)車輛的運動學(xué)模型和位姿誤差模型，計算車輛實際位置與預(yù)瞄點之間虛擬路徑的跟蹤誤差，根據(jù)跟蹤誤差和車輛狀態(tài)信息，設(shè)計并計算期望橫擺角速度，期望橫擺角速度通過控制算法轉(zhuǎn)化為具體的轉(zhuǎn)向控制指令，使車輛沿著期望路徑行駛。在具體的算法設(shè)計過程中，本文采用滑模算法來提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性，為了進一步提高控制精度和跟蹤性能，引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對參數(shù)進行優(yōu)化，大量仿真試驗驗證了所設(shè)計的路徑跟蹤控制算法的有效性和準確性，在典型工況下，車輛的側(cè)向偏差和方向偏差被控制在很小的范圍內(nèi)，系統(tǒng)響應(yīng)迅速而穩(wěn)定。

1.4 模擬結(jié)果分析和驗證

在每種工況下，詳細記錄車輛軌跡、速度、加速度、側(cè)向偏差、方向偏差等關(guān)鍵參數(shù)，仿真結(jié)果表明，車輛軌跡與預(yù)期路徑基本一致，在直線路況下，側(cè)向偏差和方向偏差控制在較小范圍內(nèi)。在曲線路況下，車輛能夠準確跟蹤期望路徑，系統(tǒng)響應(yīng)迅速穩(wěn)定，在復(fù)雜的道路組合條件下，車輛也能應(yīng)對各種道路變化，保持穩(wěn)定的行駛狀態(tài)。此外，通過比較不同控制策略下的仿真結(jié)果，驗證了所設(shè)計的控制算法在提高系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性和控制精度方面的優(yōu)勢，在相同工況下，采用所設(shè)計的控制算法的車輛的側(cè)向偏差和方向偏差明顯小于其他控制策略下的車輛。

2 基于聯(lián)合仿真的智能車路徑跟蹤控制存在問題

2.1 模擬環(huán)境與現(xiàn)實世界的脫節(jié)

雖然ADAMS/Car和Matlab/Simulink等仿真平臺可以為模型建立和數(shù)據(jù)分析提供高度復(fù)雜的工具，但它們?nèi)匀浑y以完全復(fù)制真實世界的復(fù)雜性和多變性。現(xiàn)實世界的路況遠比模擬環(huán)境復(fù)雜，仿真平臺往往建立在理想化的道路模型基礎(chǔ)上，而實際道路可能包含各種不可預(yù)見的因素，如斷頭路、濕滑路、冰雪覆蓋等，這將對車輛的動力性能和路徑跟蹤能力產(chǎn)生重大影響。仿真環(huán)境中的交通狀況往往被簡化為靜態(tài)或預(yù)設(shè)模式，而現(xiàn)實世界中的交通狀況是動態(tài)的，交通流量的變化，其他車輛的行駛軌跡，行人和非機動車的干擾等，將給智能車輛的路徑跟蹤帶來額外的挑戰(zhàn)。[2]此外，仿真平臺很難完全模擬現(xiàn)實世界中的環(huán)境因素，如天氣條件、光照強度、噪聲污染等，這些因素雖然看似很小，但卻可能對智能車輛的傳感器性能和路徑跟蹤算法產(chǎn)生重要影響。

2.2 控制算法的魯棒性和適應(yīng)性不足

一方面，現(xiàn)有的控制算法往往是基于特定的車型和路況進行設(shè)計和優(yōu)化的，當車輛或道路條件改變時，算法的性能可能會受到顯著影響；另一方面，現(xiàn)實世界的復(fù)雜性要求控制算法具有很高的適應(yīng)性，然而，現(xiàn)有的控制算法往往難以應(yīng)對各種不可預(yù)測的場景和突發(fā)事件。例如，在極端天氣條件下，車輛的動態(tài)性能和傳感器的性能可能會改變，這時候就需要控制算法快速調(diào)整策略，保證車輛的穩(wěn)定性和安全性。此外，控制算法的魯棒性還受到傳感器精度和噪聲的影響，在實際應(yīng)用中，傳感器可能會受到各種干擾因素的影響，導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差或噪聲，如果控制算法不能有效處理這些偏差和噪聲，可能會導(dǎo)致路徑跟蹤誤差的增加，甚至導(dǎo)致安全事故。

2.3 模擬和測試之間的銜接問題

在智能車輛路徑跟蹤控制的研究中，仿真與測試的銜接也是一個不可忽視的問題，雖然仿真平臺可以提供高度復(fù)雜的建模和數(shù)據(jù)分析工具，但仿真結(jié)果往往難以直接應(yīng)用于實際測試。仿真平臺和測試環(huán)境有一些區(qū)別，仿真平臺通常基于理想化的假設(shè)和條件構(gòu)建，而測試環(huán)境可能包含各種不可預(yù)見的因素，仿真結(jié)果往往需要在測試環(huán)境中進一步驗證和優(yōu)化。仿真和測試之間的數(shù)據(jù)交互和同步也是一個重要的問題，在實際測試中，車輛可能需要實時接收和處理來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行路徑規(guī)劃和跟蹤控制，仿真平臺往往難以提供與測試環(huán)境完全一致的數(shù)據(jù)格式和傳輸速度，從而可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失、延遲或錯誤。仿真與測試的銜接還受到測試設(shè)備、場地等因素的限制，在實際測試中，可能需要使用特定的測試設(shè)備和場地來模擬各種復(fù)雜的場景和條件，這些設(shè)備和場所往往很難在仿真平臺上得到完整、準確的模擬和再現(xiàn)。因此，如何在仿真和測試之間建立有效的連接機制，保證仿真結(jié)果的準確性和可靠性，是智能車輛路徑跟蹤控制研究中亟待解決的問題之一。

3 基于聯(lián)合仿真的智能車路徑跟蹤控制策略分析

3.1 強化學(xué)習和實時適應(yīng)性改進

3.1.1 基于強化學(xué)習的自適應(yīng)路徑規(guī)劃

傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法往往依賴于精確的地圖和道路模型，但在實際應(yīng)用中，由于道路環(huán)境的變化和交通狀況的不確定性，這些模型往往難以準確反映實際情況，需要一種能夠?qū)崟r適應(yīng)環(huán)境變化，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整的路徑規(guī)劃方法。強化學(xué)習作為一種機器學(xué)習方法，其特點是智能體（這里指的是智能車輛）可以通過與環(huán)境的不斷交互來學(xué)習最優(yōu)決策策略，在路徑規(guī)劃問題中，可以把智能車看作一個智能體，把道路環(huán)境和交通狀況看作環(huán)境，通過定義合適的獎勵函數(shù)和狀態(tài)空間，智能車可以在試錯過程中學(xué)習最優(yōu)路徑規(guī)劃策略。具體來說，可以利用深度確定性策略梯度（DDPG）等強化學(xué)習算法，結(jié)合深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)，對道路環(huán)境和交通狀況的特征進行提取和預(yù)測，從而實現(xiàn)對未來路徑的精確規(guī)劃。實驗數(shù)據(jù)表明，在仿真環(huán)境下，采用DDPG算法的智能車輛能夠在復(fù)雜的道路環(huán)境下，如十字路口和環(huán)形交叉路口，實現(xiàn)更平滑、更高效的路徑規(guī)劃，與傳統(tǒng)方法相比，路徑規(guī)劃時間減少了約30%，路徑跟蹤誤差也減少了約20%。[3]此外，通過引入遷移學(xué)習和轉(zhuǎn)移學(xué)習，可以進一步加快強化學(xué)習過程的收斂速度，提高算法的訓(xùn)練效率，比如不同城市或者不同時間段之間的道路環(huán)境和交通狀況可能會有一些相似之處，通過利用這些相似性，可以將我們在一個環(huán)境中學(xué)到的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到另一個環(huán)境，從而減少探索新環(huán)境的時間和成本。

3.1.2 強化學(xué)習在復(fù)雜天氣條件下的應(yīng)用

在復(fù)雜的天氣條件下，如雨、霧或雪天，智能車輛的路徑跟蹤控制面臨著更大的挑戰(zhàn)，這些天氣狀況會導(dǎo)致道路能見度降低、路面濕滑、車輛動力性能下降等問題，從而影響智能車輛的感知和決策能力。強化學(xué)習在這種情況下可以發(fā)揮重要作用，通過不斷與環(huán)境互動，智能車輛可以學(xué)習不同天氣條件下的最優(yōu)控制策略，例如，在雨天行駛時，智能車輛可能需要更頻繁地調(diào)整速度和轉(zhuǎn)向角度，以保持穩(wěn)定的路徑跟蹤，在雪天行駛時，智能車輛需要更加注意濕滑的路面，避免突然制動或急轉(zhuǎn)彎。實驗數(shù)據(jù)表明，在模擬的復(fù)雜天氣條件下，采用強化學(xué)習算法的智能車能夠在不同天氣條件下實現(xiàn)更加穩(wěn)定和安全的路徑跟蹤控制，與傳統(tǒng)方法相比，智能車輛的路徑跟蹤誤差在雨天降低了35%左右，而在雪天智能車輛的行駛安全性提高了40%左右。強化學(xué)習還可以結(jié)合深度學(xué)習等技術(shù)對天氣情況進行提取和預(yù)測，從而實現(xiàn)對未來天氣變化的準確預(yù)測和應(yīng)對，例如，通過分析歷史天氣數(shù)據(jù)和道路環(huán)境數(shù)據(jù)，可以訓(xùn)練一個深度學(xué)習模型來預(yù)測未來的天氣變化，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整智能車輛的控制策略。

3.2 多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策

3.2.1 多源信息融合技術(shù)在智能車輛路徑跟蹤中的應(yīng)用

智能車輛在行駛過程中需要依靠各種傳感器和設(shè)備來獲取周圍環(huán)境的信息，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等等，這些信息各有特點和優(yōu)勢，但也存在一些局限性和不確定性，融合多源信息以提高信息的準確性和可靠性是智能車輛路徑跟蹤控制中的一個重要問題。多源信息融合技術(shù)可以整合和優(yōu)化來自不同傳感器的信息，從而提高信息的準確性和魯棒性。例如，攝像機可以提供豐富的圖像信息，用于識別路標、交通信號和障礙物，激光雷達可以提供高精度的距離和角度信息，可用于建立道路的三維模型，毫米波雷達可以檢測前方車輛的速度和距離，用來實現(xiàn)自適應(yīng)巡航控制，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以提供車輛姿態(tài)、速度和位置等運動參數(shù)。在實際應(yīng)用中，可以利用卡爾曼濾波、粒子濾波等算法實現(xiàn)多源信息的融合，這些算法可以根據(jù)不同傳感器的噪聲特性和相關(guān)性對信息進行加權(quán)融合，從而得到更加準確可靠的結(jié)果。在仿真環(huán)境下，在路徑跟蹤過程中，路標的識別準確率提高了20%左右，障礙物的檢測距離誤差降低了15%左右，車輛的行駛穩(wěn)定性也得到了顯著提高。多源信息融合技術(shù)還可以提高智能車輛對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力，比如在夜間或者惡劣天氣下，可能會影響攝像頭的畫質(zhì)，導(dǎo)致識別效果不佳，這時候可以依靠激光雷達、毫米波雷達等傳感器提供補充信息，保證智能車輛能夠正常行駛。

3.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在智能車輛路徑跟蹤中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是指利用大量歷史數(shù)據(jù)來分析和挖掘潛在的規(guī)律和模式，從而為智能車輛的路徑跟蹤控制提供決策支持，在智能車輛領(lǐng)域，可以利用車載傳感器、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)采集大量的行駛數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘，優(yōu)化智能車輛的路徑跟蹤控制策略?？梢允褂脵C器學(xué)習算法，如支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型，這些模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習不同控制策略對車輛性能的影響，從而預(yù)測和優(yōu)化未來的行駛狀態(tài)，比如，通過分析歷史行駛數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)車輛在不同速度下的路徑跟蹤誤差和能量消耗，從而做出更合理的速度控制策略。[4]在仿真環(huán)境下，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的智能車輛在路徑跟蹤過程中，能夠根據(jù)不同的道路環(huán)境和交通狀況，自動調(diào)整速度、轉(zhuǎn)向角度等參數(shù)，從而實現(xiàn)更平滑、更高效的路徑跟蹤，與傳統(tǒng)方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的智能車輛在路徑跟蹤過程中的平均速度提高了10%左右，路徑跟蹤誤差也降低了15%左右。

3.2.3 多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的協(xié)同優(yōu)化

在智能車輛路徑跟蹤控制系統(tǒng)中，多源信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是兩個至關(guān)重要的組成部分，兩者密切相關(guān)，相輔相成，為了實現(xiàn)更高效、更精確的路徑跟蹤控制，需要對它們進行共同優(yōu)化，以充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢。多源信息融合技術(shù)通過整合不同傳感器的信息，為智能車輛提供更加全面、準確的環(huán)境感知結(jié)果，這些感知結(jié)果不僅包括路標、交通信號、障礙物等靜態(tài)信息，還包括車速、轉(zhuǎn)向角、加速度等動態(tài)信息，這些信息為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供了豐富的輸入數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)驅(qū)動模型能夠更準確地預(yù)測智能車輛的行駛狀態(tài)，制定更合理的控制策略。同時，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的結(jié)果也可以為多源信息融合技術(shù)提供反饋和指導(dǎo)，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和挖掘，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策可以發(fā)現(xiàn)不同傳感器信息之間的相關(guān)性和互補性，從而優(yōu)化信息融合的算法和參數(shù)。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策還可以根據(jù)實時傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測和預(yù)測智能車輛的行駛狀態(tài)，為信息融合提供實時反饋和調(diào)整依據(jù)，這種反饋機制使得多源信息融合技術(shù)更加靈活地適應(yīng)不同的道路環(huán)境和交通狀況，提高了信息融合的準確性和魯棒性。

4 結(jié)語

本文基于聯(lián)合仿真方法，對智能車輛路徑跟蹤控制系統(tǒng)進行了研究和優(yōu)化，通過ADAMS/Car和Matlab/Simulink軟件平臺的聯(lián)合仿真，驗證了所設(shè)計的路徑跟蹤控制系統(tǒng)的有效性和準確性，未來將進一步研究復(fù)雜環(huán)境下的路徑跟蹤控制策略，提高智能車輛在復(fù)雜場景下的適應(yīng)性和安全性。

基金項目：本文系2023年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項目：“智能車輛橫向控制系統(tǒng)研究”項目編號（2023KY1271）階段性成果。

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