无人驾驶汽车的模糊控制优化：横摆角与前轮转向

"优化后横摆角与前轮修正转向角-visual c#基于组件的开发" 本文探讨了在无人驾驶汽车领域中的路径识别与跟踪控制，特别是在应用模型预测算法的优化策略上。研究由重庆大学冉洪亮同学在其工程硕士（车辆工程）论文中展开，指导教师为胡建军教授，兼职导师为张青研高工。论文中提到，随着计算机技术和传感器技术的进步，无人驾驶汽车的需求日益增长，而稳定精确的轨迹跟踪控制系统是这一领域的关键。 在优化前后仿真结果对比中（图4.19），经过模糊控制优化前轮输出转角，最大位置误差从优化前的0.522m减少至0.304m，降幅达43.21%，均方根误差从0.007662降至0.00612，减少了19.35%。这些结果显示，优化后的实际轨迹与期望轨迹误差显著降低，达到了可接受的水平，优化效果明显。 图4.20展示了优化后的横摆角与前轮修正转向角。在车辆横摆角最大的区域，当横摆角速度较大时，模糊控制优化会在最大横摆角来临之前施加反向的前轮修正转向角，从而抑制车辆在横摆角极限位置的偏离。这种方法有助于减少因车速较高、路面附着系数低或两者兼有情况下的失稳倾向，保证无人驾驶汽车在行驶过程中具有较高的轨迹跟踪精度。 在路径识别与跟踪控制方面，文章利用摄像头进行车道线检测，通过图像处理技术（如RGB转灰度、图像增强、动态兴趣区域提取、逆透视变换和霍夫直线检测）提取车道信息，构建期望跟踪轨迹模型。接着，基于3自由度车辆动力学模型，应用模型预测控制算法，结合轮胎线性区域约束，设计出线性时变模型预测控制器，通过控制前轮转向实现精确的轨迹跟踪。 这项工作重点在于通过模型预测算法优化无人驾驶汽车的轨迹跟踪性能，提高行驶稳定性，尤其是在复杂路况条件下。通过前轮转角的精确控制，无人驾驶车辆能够在保持低横摆角速度和小的横向加速度的同时，确保行驶轨迹的准确性，为未来智能驾驶系统的设计提供了有价值的理论依据和实践参考。