自动驾驶平台的轨迹跟踪与动力学控制研究
"该文档是Alexander Liniger的硕士论文,主题是自动驾驶平台的自主漂移控制,由瑞士联邦理工学院(ETH Zurich)自动控制实验室的Nikolaos Kariotoglou教授和John Lygeros博士指导,完成于2012年12月。论文主要探讨了自动驾驶平台在轨迹跟踪和动力学控制方面的设计方法,涉及到硬件测试平台、车辆模型、轮胎模型以及PID路径跟踪控制器和模型预测轮廓控制等多个方面。" 在自动驾驶领域,这篇论文详细阐述了以下几个关键知识点: 1. **目标与背景** (Goals and Previous/Related Work): 论文首先介绍了研究目标,即解决自动驾驶平台的轨迹跟踪和动力学控制问题。同时,对已有的相关工作进行了回顾,为后续的分析和设计提供了基础。 2. **硬件部分** (Hardware): 讨论了现有的测试平台及其存在的问题。这包括对平台的结构、性能和限制的描述,为后续的模型建立和控制策略优化提供实际依据。 3. **车辆模型** (Drift Model): 阐述了自动驾驶平台的机械模型,分为平面内运动和平面外运动两个方面。这部分详细解析了车辆在不同运动状态下的行为,包括无滑移模型和滑移模型,以模拟真实道路条件下的行驶情况。 - **平面内运动** (In-Plane Motion): 主要关注车辆在前进、转向和制动时的行为。 - **平面外运动** (Out-of-Plane Motion): 涉及到车辆的侧滑和翻滚等复杂动态。 4. **轮胎模型** (Tire Models): 分析了无滑移模型和各种滑移模型,以更准确地描述轮胎与路面的相互作用,这对于动力学控制至关重要。 5. **非线性模型分析** (Nonlinear Model Analysis): 在理解车辆动态的基础上,对非线性模型进行了深入研究,这有助于开发更适应复杂环境的控制策略。 6. **PID路径跟踪控制器** (PID Path Tracking Controller): 提出了一种基于PID的转向状态反馈控制器,详细描述了控制合成、路径跟踪、实现方法以及控制器调整等步骤。还涵盖了错误计算、线性化点选择、控制器参数校准以及参考路径和速度剖面的设定。 7. **模型预测轮廓控制** (Model Predictive Contouring Control): 作为一种先进的控制策略,模型预测控制能够处理约束并优化长期性能,论文探讨了模型线性化、软约束应用等技术。 通过这些内容,论文展示了如何将理论模型应用于实践,以实现自动驾驶平台的高效和安全控制。这些研究成果对于自动驾驶系统的设计和优化具有重要的理论和实际价值。
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