LQR轨迹优化：提升自动驾驶车辆控制精度的关键技术

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研究者陶冰冰、周海鹰和王思山合作完成。他们的研究目标是提升智能车的控制精度，通过将碰撞中心(Center of Percussion, COP)作为控制模型的核心参考点，构建了一种前馈-反馈控制系统。LQR（线性二次调节器）方法被应用在此过程中，以解决优化控制问题，寻求状态反馈控制率，以实现车辆运动的最优化路径追踪。 LQR算法的优势在于其能最小化系统性能指标，如加速度和能耗，同时考虑到系统的稳定性。在实际操作中，研究者选择了双移线工况和8字形工况这两种常见的驾驶场景，利用MATLAB/Simulink软件进行模型建模和仿真，以及Carsim软件进行物理仿真，以验证LQR轨迹跟踪控制器的实际效果。这种联合仿真方法能够提供对控制器性能的全面评估，包括但不限于车辆响应速度、路径跟踪误差、动态稳定性等关键指标。 与传统的固定增益前馈-反馈控制器相比，LQR轨迹跟踪控制器展示了更高的控制精度。这意味着在复杂道路条件下，它能更好地适应环境变化，减少偏差，并确保车辆安全、高效地沿着预设路径行驶。此外，论文还提及了中图分类号 TP273（交通运输工程），以及U463.6（车辆工程），表明研究内容紧密围绕着自动驾驶技术的发展和车辆控制理论。 本文的关键点包括自动驾驶技术、轨迹跟踪控制、LQR控制器的应用以及多软件协同仿真。研究成果不仅对于提高智能汽车的自主驾驶能力具有重要意义，也为其他研究人员在类似领域提供了实用的设计参考和仿真方法。文章的最终结论强调了LQR轨迹跟踪控制器在提高自动驾驶车辆控制精度方面的优势，为未来自动驾驶车辆的发展方向提供了有价值的技术支持。