基于2自由度和14自由度对比的轨迹跟踪控制

在无人驾驶技术领域，轨迹跟踪控制是确保车辆安全、高效行驶的关键技术之一。这篇综述性文献探讨了在无人驾驶地面车辆（UGVs）中，如何利用模型预测控制（MPC）进行基于高精度模型的危险规避算法设计，特别是针对大型车辆平台。随着UGVs在军事和商业应用中的重要性日益增加，对于大型车辆的动态特性考虑变得至关重要，因为它们与小型机器人有着显著不同的动力学行为。 模型预测控制是一种先进的控制策略，它利用对未来状态的预测来制定最优控制决策。在UGV的危险规避中，MPC结合了车载传感器，如激光雷达（LIDAR），来获取局部环境信息。文献中提出的MPC方法具体表现为使用LIDAR传感器数据来避免障碍物，并设计控制策略使车辆能够安全地跟踪预定轨迹。 研究中通过对比2自由度（DoF）和14自由度的车辆动力学模型，分析了模型精度对算法性能的影响。2 DoF模型通常简化了车辆的运动，而14 DoF模型则更全面地考虑了车辆的各种动态因素，如转向、悬挂、轮胎力学等。通过案例研究，发现2 DoF模型在某些情况下可以达到与14 DoF模型相当的性能，尤其是在以到达目标点的时间作为主要性能指标时。 然而，这并不意味着2 DoF模型在所有情况下都足够。高精度的14 DoF模型能更好地模拟车辆的实际行为，尤其是在处理复杂地形和高速行驶时，对车辆动态特性的精确建模显得尤为重要。此外，更高的模型精度可能有助于更好地预测和应对突发情况，提高系统的鲁棒性和安全性。 这篇文献强调了在设计UGV的轨迹跟踪控制策略时，选择合适的车辆动力学模型的重要性。较低自由度的模型简化了计算，但可能牺牲一部分性能；而较高自由度的模型虽然提供了更准确的模拟，但可能需要更大的计算资源。根据实际应用的需求和系统限制，需要找到一个平衡点，以实现既高效又安全的无人驾驶控制。这为未来的研究提供了方向，即如何在保证性能的同时，优化模型的复杂度，以适应实时控制的需求。