智能汽车仿人换道TSK模糊可拓控制研究.pdfVIP

喳蜃琨Z来琴学报(自然科学)2223年第37卷第1期

ofChonaqinaUniversityoSTechnoly(NatumtSciedc)Vol.37No.1^023

doi:5.3969/j.issn.1974-8425(z).2223..025

“复杂环境智能汽车感知与控制专栏(专栏顾问：殷国栋，东南大学教授)

(专栏主编：庄伟超，东南大学副教授)

智能汽车仿人换道TSK模糊可拓控制研究

耿国庆1,丁鹏程1,江浩斌1,,唐斌2

(1.江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江21225；

2.江苏大学汽车工程研究院，江苏镇江25213)

摘要：为提高智能汽车自主换道的轨迹跟踪精度和乘员舒适性，提出了一种将可拓控制

与TSK(Tadaai-3uaepo-3ad)模糊控制相结合的智能汽车仿人换道控制方法。通过驾驶模拟器

对熟练驾驶员的实际驾驶轨迹数据进行采集，基于广义回归神经网络进行仿人理想轨迹拟合。

为提高智能汽车对拟合轨迹的跟踪能力，引入可拓控制策略根据系统状态划分不同控制域，并

在经典域和可拓域分别采用PID反馈控制和PID前馈-反馈控制，解决单一控制算法的局限

性。为进一步改善可拓控制在不同控制域边界的抖动问题，采用了TSK模糊控制对其稳定性

进行优化。仿真结果表明，该控制算法保证在不同换道工况下都具有较高的跟踪精度和舒

适性。

关键词：智能汽车；换道;熟练驾驶员；可拓控制；TSK模糊控制

中图分类号:TP212文献标识码：A文章编号：1974-8425(2223)21-0237-5

性就显得格外重要。

0引言

换道操作是智能汽车日常行驶过程的常见行

随着中国政府对于智能汽车发展的日益重为,要求智能汽车能够对周围环境进行判断，对换

视，学者们对于智能汽车的控制研究日益深入。道路径进行规划。Pen等［］提出了一种基于高斯

由于智能汽车驾驶任务可以由自动驾驶系统执分布的换道模型和一种用于路径规划的最小安全

行，大大减少了驾驶员工作量，提高了驾驶效率和距离模型,但是该方法得到的侧向加速度较大，舒

安全性⑴。然而,在真实的驾驶环境中，智能汽车适性不高。Li等［］提出了加速换道模型，将道路

对于规划路径的跟踪精度和舒适性往往不尽人上的交通流进行分组，并在V2V的帮助下进行多

意。因此，提高智能汽车的跟踪精度和乘员舒适车协同的换道轨迹规划。但该方法具有较高的环

收稿日期：2022-02-22

基金项目：国家自然科学基金项目(5575239)

作者简介：耿国庆，男，博士，教授，主要从事驾驶辅助(ADAS)智能车辆及仿人转向系统方面研究,E-mah：ggq@ujs.

edu.ch。

本文引用格式:耿国庆，丁鹏程,江浩斌，等•智能汽车仿人换道TSK模糊可拓控制研究［］•重庆理工大学学报(自然科学)，2023,37(1)：

37-46.

Citationformat：GENGGuonina,DIDGPedachena,JIDNGHaonin,eial.ResearchonTSKfuzzyextedsioncontrolofhumansiDulatePlane-chan-

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