无人驾驶车辆底层改造与控制算法探究

"该文档是许耀华在长安大学攻读工学硕士学位期间的研究成果，主要探讨了无人驾驶车辆的底层改造和车身控制算法。作者在导师韩毅副教授的指导下，完成了从硬件系统改造到控制算法设计的一系列工作，旨在为无人驾驶技术提供坚实的基础。 论文首先介绍了无人驾驶车辆的底层硬件系统改造，包括纵向和横向两大部分。纵向改造重点关注加速和减速系统的硬件和控制算法，而横向改造则聚焦于转向系统的硬件和控制算法。在硬件改造中，作者深入研究了控制系统改造的原理、步骤及控制电路板的设计。控制算法基于经典的PID理论进行设计。 随后，论文深入探讨了上层车身控制算法。车身定位算法利用车辆前轮转角和四轮里程计信息进行设计，提高了定位精度。纵向控制算法采用PID结合前馈控制，既能减少速度控制误差，又能增强对复杂道路环境的适应性。横向控制算法则关注目标角转换和转向盘指令计算，确保车辆能够迅速且精确地转向。路径跟踪算法研究了基于航向角偏差和基于车辆转弯半径或曲率的两种方法，通过比较它们的跟踪误差和性能，优化了车辆的路径跟随能力。 这篇论文的工作构成了一个完整的自动驾驶平台研究和设计流程，从车身定位开始，逐步到纵向和横向控制，最后到路径跟踪，为无人驾驶车辆的环境感知、任务决策和路径规划提供了关键技术支持。" 这篇研究不仅深入剖析了无人驾驶车辆的底层结构和控制策略，还为实际应用提供了理论依据和实践指导，对于推动无人驾驶技术的发展具有重要意义。