无人驾驶车辆路径规划与跟踪：MPC与RRT算法结合研究

本文主要研究了无人驾驶车辆的路径规划与轨迹跟踪控制，采用了MPC（模型预测控制）和RRT（快速随机树）算法。在介绍问题背景和系统建模后，作者设计了一种基于决策过程的MPC路径规划算法，同时考虑了交通信号灯的影响。随后，研究了RRT算法在无人驾驶路径规划中的应用，并提出了结合MPC与RRT的综合解决方案。通过CarSim与Simulink的联合仿真，验证了该方法在不同道路条件下的有效性和稳定性。实验结果显示，算法对于车速、规划步长和规划周期等因素有良好的适应性，并在十字路口左转场景中实现了精确的路径跟踪，横向、纵向和航向角误差均在可接受范围内。 详细说明： 1. **模型预测控制（MPC）路径规划**：MPC是一种优化控制策略，它根据未来的预测信息进行决策。在无人驾驶路径规划中，MPC通过预测车辆在未来多个时间步内的动态行为，优化路径选择以达到最小化某个性能指标（如行驶时间、能耗等），同时考虑到系统约束，如障碍物避免和交通规则。 2. **RRT算法**：RRT是一种随机路径规划算法，用于寻找机器人或车辆在复杂环境中的最优路径。算法通过随机生成树节点并逐步扩展，直到找到连接起点和终点的可行路径。在无人驾驶车辆的应用中，RRT能快速生成近似最优路径，尤其适合动态环境中的实时规划。 3. **联合仿真模型**：CarSim和Simulink的结合使用，使得车辆动力学模拟与控制算法设计在同一平台上实现，便于综合考虑车辆运动学、环境因素和控制策略，从而更准确地评估路径规划和跟踪控制的效果。 4. **影响因素分析**：实验分析了车速、规划步长和规划周期对轨迹跟踪的影响。结果表明，较慢的车速、较大的规划步长和较长的规划周期可以提高路径规划和控制的精度，但在一定范围内，这些因素对跟踪效果的影响较小，体现了算法的稳定性和鲁棒性。 5. **轨迹跟踪**：在十字路口左转的仿真场景中，车辆成功按照规划轨迹行驶，实际轨迹与参考轨迹高度吻合，横向误差4mm，纵向误差20mm，航向角误差0.005rad，证明了跟踪控制方法的有效性。 6. **应用场景**：无人驾驶车辆的路径规划和跟踪控制技术在实际道路安全、交通规则遵守等问题中具有重要应用价值。结合MPC和RRT的优势，可以为无人驾驶车辆提供更安全、更高效的行驶路径，有助于推动无人驾驶技术的发展。 本研究提出的MPC与RRT结合的路径规划和跟踪控制方法，通过仿真实验验证了其在无人驾驶车辆中的优越性能，为未来实际应用提供了理论和技术支持。