无人驾驶车辆路径跟踪控制研究现状

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛,研究者们发表了大量的研究成果.考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路,从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾.在关于低速路径跟踪控制的研究工作中,研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响.目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑,采用预瞄控制使控制器提前响应,以及采用线性模型预测控制(LMPC)或非线性模型预测控制(NMPC)等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等.考虑到NMPC既能减少系统约束的影响,又无需人为设置预瞄距离,且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性,加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低,因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求.高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外,还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战,因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法.不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题,目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块.此外,在高速路径跟踪控制中,地面附着系数等环境参数的影响也较大,因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向.

由重“智”到重“技”的转变

国务院颁布的《关于深化考试招生制度改革的实施意见》,引起全社会的广泛关注。该《意见》要求到2020年形成分类考试、综合评价、多元录取的考试招生模式。其中要求高职院校考试招生与普通高校相对分开,实行＂文化素质＋职业技能＂的评价方式。2015年,通过分类考试录取的学生占高职院校招生总数的一半左右,2017年分类考试录取将成为主渠道。