智能车路径跟踪：基于Pure Pursuit算法的EPS系统改造

本文主要探讨了基于Pure Pursuit算法的智能车路径跟踪技术在实现智能车辆精确控制中的应用。Pure Pursuit算法是一种广泛用于自动驾驾驶领域的路径跟踪策略，它通过实时计算车辆当前的位置与预定路径之间的差距，来调整车辆的行驶方向，从而让车辆沿着预设的轨迹行驶。 首先，作者针对北京工业大学智能车BJUT-IV的设计，着重考虑了电子式助力转向（Electric Power Steering，EPS）系统的应用。EPS系统的优化设计是实现路径跟踪的关键，因为它直接影响到车辆的转向精度和响应速度。通过对车辆参数和行驶速度的分析，确定了一个预瞄距离，这个距离是车辆按照预定路径前进时，前轮需要指向的目标点与当前位置的距离。 在Pure Pursuit算法的运用过程中，车辆与规划路径之间的位置关系被用来确定预瞄点，这是一种动态的路径跟踪策略，有助于车辆实时适应复杂的道路环境。通过计算得到的前轮偏角控制量，车辆的转向角度得以调整，使得车辆始终沿着预设路径移动。 接下来，作者构建了车辆横向运动学模型，这是一种数学模型，用于描述车辆在水平面上的运动行为，包括车辆侧向加速度、偏航角等关键变量。借助Matlab这样的仿真软件，作者进行了详细的路径跟踪模拟实验，评估算法的性能和效果。 最后，将GPS定位系统与路径跟踪算法相结合，利用GPS提供的车体位置信息，对算法在实际校园线路中的表现进行了验证。实验结果显示，基于Pure Pursuit算法的路径跟踪方法具有良好的跟踪精度，即跟踪偏差较小，同时控制了前轮摆动幅度，确保了智能车在行驶过程中的稳定性，这对于自动驾驶和智能交通系统至关重要。 这篇文章介绍了如何通过纯追踪算法优化智能车的路径跟踪能力，结合实际硬件系统如EPS和GPS，提高了车辆行驶的准确性及动态响应，对于智能交通和自动驾驶技术的发展具有积极的推动作用。同时，论文的研究成果也为其他智能车辆的研发提供了理论和技术支持。