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智能汽车路径跟踪混合控制策略研究汇报人：2024-01-21

目录contents引言智能汽车路径跟踪系统建模混合控制策略设计仿真实验与结果分析实车试验与验证结论与展望

引言01

智能交通系统的发展01随着智能交通系统的不断发展和普及，智能汽车作为其核心组成部分，对于提高道路交通安全、缓解交通拥堵、降低能源消耗等方面具有重要意义。路径跟踪控制的重要性02路径跟踪控制是智能汽车实现自动驾驶的关键技术之一，它能够使智能汽车在复杂交通环境下稳定、准确地跟踪期望路径，保证行驶的安全性和舒适性。混合控制策略的优势03混合控制策略结合了多种控制方法的优点，能够根据智能汽车的实际行驶状态和交通环境进行灵活调整，提高路径跟踪控制的精度和鲁棒性。研究背景与意义

国外研究现状国外在智能汽车路径跟踪控制方面起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实验平台。目前，国外学者主要关注于高精度地图、传感器融合、控制算法优化等方面的研究。国内研究现状近年来，国内在智能汽车路径跟踪控制方面也取得了显著进展。国内学者在路径规划、控制算法设计、实验验证等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要成果。国内外研究现状及发展趋势

研究内容、目的和方法通过本研究，期望实现智能汽车在复杂交通环境下稳定、准确地跟踪期望路径，提高行驶的安全性和舒适性。同时，为智能汽车的自动驾驶技术发展提供新的思路和方法。研究目的本研究将采用理论建模、仿真分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，建立智能汽车的动力学模型，为控制器设计提供基础；其次，设计基于混合控制策略的路径跟踪控制器，并在仿真环境中进行验证；最后，搭建实验平台，对所提出的控制策略进行实际验证和评估。研究方法

智能汽车路径跟踪系统建模02

基于车辆位置、速度和加速度等运动学参数，描述车辆的平面运动。车辆运动学模型车辆动力学模型轮胎模型考虑车辆质量、轮胎力、空气阻力等因素，更精确地描述车辆动态行为。分析轮胎与路面间的相互作用力，为车辆动力学模型提供准确的轮胎力输入。030201车辆动力学模型

03车轮编码器传感器模型通过测量车轮转速，间接获取车辆的速度和行驶距离信息。01GPS/IMU传感器模型利用全球定位系统和惯性测量单元，获取车辆的位置、速度和姿态信息。02激光雷达/摄像头传感器模型通过激光雷达和摄像头感知周围环境，提取道路边界、障碍物等信息。传感器模型

描述车辆与期望路径在横向上的偏差，通常采用车辆中心到路径的最近点距离表示。横向误差模型表示车辆当前朝向与期望路径在方向上的偏差，一般通过车辆航向角与路径切线的夹角计算。航向误差模型反映车辆行驶路径与期望路径在形状上的差异，利用路径曲率进行比较。曲率误差模型路径跟踪误差模型

混合控制策略设计03

模糊控制器设计确定输入输出变量，选择合适的隶属度函数和模糊规则，实现路径跟踪误差的模糊化处理。路径跟踪算法结合车辆动力学模型，设计模糊控制器输出与车辆控制指令之间的映射关系，实现路径跟踪控制。仿真验证通过仿真实验验证模糊控制策略在路径跟踪中的有效性和鲁棒性。基于模糊控制的路径跟踪策略

最优控制算法采用梯度下降法、动态规划等优化算法求解最优控制问题，得到最优控制序列。仿真验证通过仿真实验验证最优控制策略在路径跟踪中的性能表现。最优控制问题建模将路径跟踪问题转化为最优控制问题，构建包含路径跟踪误差、车辆状态和控制输入等变量的性能指标函数。基于最优控制的路径跟踪策略

混合控制策略设计结合模糊控制和最优控制的优点，设计一种模糊最优混合控制策略，实现路径跟踪精度和稳定性的综合提升。模糊最优控制器实现在模糊控制器的基础上引入最优控制思想，通过优化隶属度函数和模糊规则等参数，提高控制器的性能表现。仿真验证与实车实验通过仿真实验和实车实验验证模糊最优混合控制策略在智能汽车路径跟踪中的有效性、鲁棒性和实时性。模糊最优混合控制策略

仿真实验与结果分析04

设计多种不同场景下的仿真实验，包括城市道路、高速公路、山区道路等，以验证控制策略在不同环境下的适应性和鲁棒性。针对路径跟踪精度、车辆稳定性、乘坐舒适性等关键性能指标，设计相应的评价指标和权重，以便对仿真结果进行综合评估。在仿真实验中，设置不同的车辆参数和传感器配置，以模拟实际车辆之间的差异，进一步验证控制策略的通用性。仿真实验设计

不同控制策略下的仿真结果对比将所提出的混合控制策略与传统控制策略（如PID控制、LQR控制等）进行对比实验，以验证混合控制策略在路径跟踪性能上的优势。对比不同控制策略在不同场景下的仿真结果，分析各控制策略在不同环境下的适应性和鲁棒性。针对仿真结果中出现的异常情况，如路径偏离、车辆失稳等，分析各控制策略的应对策略和效果。

对仿真实验结果进行综合分析，评估各控制策略在路径跟踪性能、车辆稳定性、乘坐舒适性等方面的表现。针对混合控制策略