基于领航跟随法的无人车跟随控制方法研究

摘要

本文着力解决无人车编队行驶过程中的核心问题:无人车跟随控制。并基于领航跟随法建立两无人车领航跟随模型。考虑了实际道路可能存在的如下情况:两无人车行驶时的跟随间距为时变量;在实际的道路行驶中，领航车的路径为不确定的任意曲线，因此需要考虑无人车的横纵向综合跟随控制;因路面不平稳会使无人车产生颠簸，从而给无人车的车速传感器带来检测噪声;领航车在特殊情况下的紧急刹车也会对跟随车的跟随控制产生挑战。本文通过分析两无人车在实际环境下的跟随方式，建立两无人车的领航跟随模型，并使用对扰动具有不变性的控制算法设计控制器，进而实现在上述的复杂情况下，跟随车能够很好地跟随领航车行驶。本文的主要研究工作如下:
　　首先，本文对实际道路情况下的两无人车跟随行驶进行分析，在跟随车以时变的期望间距和角度跟随领航车行驶的条件下，引入中间体，建立两无人车的领航跟随模型。使用结构简单且易实现的线性反馈控制算法设计控制器，并使用李雅普诺夫第二法从理论上证明系统的稳定性，用Matlab/Simulink进行仿真验证。结果表明本文所建立的模型及所设计的线性反馈控制器可以实现跟随车以时变的期望间距和期望角度跟随领航车行驶。
　　其次，本文使用线性反馈控制器分别对存在噪声和扰动的复杂工况下的两无人车跟随控制进行仿真验证，又将上述两种工况结合后进行仿真验证。结果表明在上述的复杂工况下，由于线性反馈控制算法的抗扰能力差，不能很好地实现无人车的跟随控制。所以本文使用结构较为固定且对扰动具有不变性的滑模控制算法设计控制器，并加入滤波算法对滑模控制器的抖振进行处理后仿真验证。结果表明本文所设计有滤波的滑模控制器可以解决存在噪声和扰动情况下的两无人车的正常跟随行驶问题。
　　最后，考虑到滑模控制器产生的抖振不能完全处理的情况，论文进一步使用对扰动具有强鲁棒性的鲁棒控制算法设计控制器，对两无人车在复杂工况下的跟随行驶进行仿真验证并对比分析。结果表明，对本文所建立的模型，鲁棒控制器可以很好地解决在复杂工况下的无人车跟随行驶问题，实现跟随车以时变的期望相对距离和角度跟随领航车，使本研究更接近于无人车编队的实际应用。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 研究背景和意义

1．1．2 研究意义

1．2 研究目标、内容及方案

1．2．1 研究目标

1．2．2 研究内容

1．2．3 研究方案

1．3 论文结构安排

1．4 本章小结

2 无人车跟随控制研究综述

2．1 研究现状

2．1．1 无人车纵向跟随控制

2．1．2 无人车横向运动控制

2．1．3 无人车横纵向跟随控制

2．2 考虑复杂工况的无人车跟随控制

2．3 本章小结

3 基于领航跟随法的两无人车领航跟随模型建立

3．1 领航跟随法

3．1．1 定义

3．1．2 特点

3．2 两无人车领航跟随模型建立

3．2．1 模型建立

3．2．2 时变相对距离

3．2．3 时变相对角度

3．3 本章小结

4 两无人车跟随行驶的线性反馈控制器设计与仿真

4．1 前提条件设定

4．2 线性反馈控制器

4．2．1 线性反馈控制算法原理

4．2．2 线性反馈控制器设计

4．3 理论证明

4．3．1 李雅普诺夫第二法

4．3．2 稳定性证明

4．4 仿真验证

4．4．1 理想环境下Matlab／Simulink仿真验证

4．4．2 加入白噪声Matlab／Simulink仿真验证

4．4．3 加入扰动Matlab／Simulink仿真验证

4．4．4 加入白噪声和扰动Matlab／Simulink仿真验证

4．5 本章小结

5 两无人车跟随行驶的滑模控制器设计与仿真

5．1 滑模控制器

5．1．1 滑模控制算法原理

5．1．2 滑模控制器设计

5．2 理论证明

5．3 仿真验证

5．3．1 加入白噪声和扰动Matlab／Simulink仿真验证

5．3．2 与线性反馈控制器效果对比

5．4 基于低通滤波器的滑模控制器设计

5．4．1 低通滤波器原理

5．4．2 基于低通滤波器的滑模控制器设计及理论证明

5．4．3 Matlab／Simulink仿真验证与对比

5．5 本章小结

6 两无人车跟随行驶的鲁棒控制器设计与仿真

6．1 鲁棒控制器

6．1．1 鲁棒控制算法原理

6．1．2 鲁棒控制器设计

6．2 理论证明

6．3 仿真验证

6．3．1 加入白噪声和扰动Matlab／Simulink仿真验证

6．3．2 与滤波后的滑模控制器效果对比

6．4 本章小结

7 结论

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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