无人驾驶汽车路径跟踪：Kalman滤波优化控制

"这篇论文探讨了在存在测量噪声的情况下，如何使用带有Kalman滤波器的最优预测控制方法来优化无人驾驶汽车的路径跟踪控制。文章由李雷、贾新春等人发表于《山西大学学报(自然科学版)》2010年第33卷第3期，介绍了针对无人驾驶汽车路径跟踪问题的解决方案，旨在减少机械损耗并提高控制效率。" 无人驾驶汽车在感知道路环境和自身状态时，通常依赖GPRS、雷达、摄像机、陀螺仪等传感器，这些传感器的测量过程中不可避免地会引入噪声。论文提出了一种结合Kalman滤波器的最优预测控制策略，以处理这些噪声干扰。Kalman滤波是一种有效的估计方法，能对含有噪声的数据进行平滑处理，从而提供更准确的系统状态估计。 传统的最优预测控制器往往忽视了噪声的存在，导致控制序列可能过于波动，增加机械系统的损耗。而论文中提出的控制器，通过在预测控制结构中集成Kalman滤波器，能够生成更为平滑的控制信号，减少不必要的能量消耗，这对实际的无人驾驶汽车试验具有显著的节能和耐用性提升。 论文首先简要回顾了智能汽车的发展历程，特别是无人驾驶汽车的研究背景。路径跟踪是无人驾驶汽车的核心技术之一，它需要设计出能够使汽车按照预设轨迹行驶的控制器。鉴于汽车动力学的非线性特点以及多变量描述的复杂性，控制器设计是一项挑战。 作者引用了MacAdam在1980年提出的线性系统最优预瞄控制方法，并指出这种方法已被广泛应用于汽车路径跟踪。然而，针对实际试验中的测量噪声问题，他们采用了一个简化线性模型来描述汽车的动力学和运动学过程，并设计了一个处理观测噪声的预瞄控制策略。 通过汽车仿真软件camirn进行的仿真对比表明，带有Kalman滤波器的最优预测控制器在控制效果上接近于传统控制器，但能产生更平滑的控制序列，这对于实际驾驶试验的能源效率和机械寿命具有积极影响。 这篇论文提供了一种有效应对无人驾驶汽车路径跟踪控制中噪声干扰的方法，为实际应用提供了理论支持和技术参考，对于推动无人驾驶技术的发展和优化具有重要意义。