LQR轨迹跟踪优化：提升自动驾驶车辆控制精度

本文主要探讨了自动驾驶车辆的LQR轨迹跟踪控制器设计，由湖北汽车工业学院的陶冰冰、周海鹰和王思山三位作者合作完成，发表在2017年第31卷第4期的《湖北汽车工业学院学报》上。研究的目的是为了提升智能汽车的控制精度，特别强调了利用碰撞中心（Center of Percussion，COP）作为控制模型的参考点。 作者构建了一种前馈-反馈控制模型，这个模型的关键在于将COP作为决策依据，因为COP在车辆碰撞过程中具有特殊意义，它决定了碰撞时能量吸收的位置，优化了车辆的安全性能。通过解决Linear Quadratic Regulator（LQR）问题，作者获得了状态反馈控制率，这种方法在控制理论中被广泛认为可以提供最优控制策略，确保车辆在执行预定轨迹时具有最佳的性能。 LQR是一种经典的动态控制理论，它结合了线性系统的优点，即能够预测系统的行为，并且通过最小化一个关于状态和输入的二次成本函数来寻求最优控制输入。在实际应用中，这种算法被用于自动驾驶汽车的路径跟踪，因为它能够在复杂道路条件下，如双移线工况和8字形工况，有效地处理不确定性并保持车辆稳定。 为了验证LQR轨迹跟踪控制器的有效性，作者使用了Matlab/Simulink软件进行模型仿真，并结合Carsim进行实际道路环境下的模拟测试。通过对比与固定增益前馈-反馈控制器的结果，研究发现LQR轨迹跟踪控制器显著提高了控制精度。这不仅体现在理论上，也体现在实际的仿真和模拟环境中，显示出LQR控制方法对于自动驾驶车辆轨迹跟踪控制的优越性能。 本文的研究成果对于自动驾驶技术的发展具有重要意义，它为设计更精确、安全的车辆控制系统提供了理论支持，同时也展示了如何将数学优化理论应用于实际车辆控制问题中，提升了自动驾驶车辆在复杂道路条件下的行驶性能和安全性。因此，这篇论文对于相关领域的研究人员和工程师来说，是一篇值得深入研究和借鉴的重要文献。