自动驾驶横向运动控制的改进LQR方法研究.pdf

自动驾驶横向运动控制的改进LQR方法研究 自动驾驶技术是当前热门的研究领域之一，其主要目标是实现无人驾驶汽车的安全、可靠、高速运行。自动驾驶横向运动控制是自动驾驶技术中的关键技术之一，它主要解决了汽车在行驶过程中的横向运动控制问题。当前，自动驾驶横向运动控制方法主要有PID控制、LQR控制、MPC控制等，但是这些方法都有其各自的缺陷和限制。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于LQR方法的自动驾驶横向运动控制方法。该方法首先建立了二自由度车辆动力学模型，然后设计了自动驾驶LQR控制器和前馈控制器。接着，对LQR控制器参数进行了分析，提出了基于路径跟踪误差的参数计算方法和基于车路位置关系的参数调整规则。通过Matlab/Carsim联合仿真测试设计的控制器。 实验结果表明，不论是双移线工况还是连续换道工况，设计的控制器均能较好地跟踪目标路径，且能够将距离偏差和航向偏差控制在较小范围内。这表明，基于LQR方法的自动驾驶横向运动控制方法具有良好的控制性能和可靠性。 这项研究结果对自动驾驶技术的发展具有重要意义，它可以为汽车行业提供新的技术解决方案，并推动自动驾驶技术的发展和应用。 知识点： 1. 自动驾驶技术：自动驾驶技术是当前热门的研究领域之一，它主要目标是实现无人驾驶汽车的安全、可靠、高速运行。 2. 横向运动控制：自动驾驶横向运动控制是自动驾驶技术中的关键技术之一，它主要解决了汽车在行驶过程中的横向运动控制问题。 3. LQR控制方法：LQR控制方法是一种基于状态空间的控制方法，它可以实现在自动驾驶横向运动控制中的精准控制。 4. 二自由度车辆动力学模型：二自由度车辆动力学模型是建立在车辆动力学模型基础上的一个简化模型，它可以描述汽车在行驶过程中的动力学行为。 5. 参数计算方法：参数计算方法是LQR控制器参数计算中的关键技术之一，它可以根据路径跟踪误差和车路位置关系来计算LQR控制器参数。 6. 参数调整规则：参数调整规则是LQR控制器参数计算中的一个重要步骤，它可以根据车路位置关系来调整LQR控制器参数。 7. Matlab/Carsim联合仿真测试：Matlab/Carsim联合仿真测试是一种基于Matlab和Carsim软件的测试方法，它可以模拟汽车在行驶过程中的动力学行为和控制性能。 8. 控制器设计：控制器设计是自动驾驶横向运动控制中的关键技术之一，它可以根据LQR控制器参数和车路位置关系来设计自动驾驶控制器。 9. 路径跟踪误差：路径跟踪误差是自动驾驶横向运动控制中的一个重要指标，它可以描述汽车在行驶过程中的路径跟踪性能。 10. 车路位置关系：车路位置关系是自动驾驶横向运动控制中的一个重要概念，它可以描述汽车在行驶过程中的位置关系和运动状态。