基于预瞄PID的自动泊车路径跟踪分析

为减少路径跟踪的误差,文章设计了基于预瞄误差的比例-积分-微分(PID)控制器。首先,采用直线-圆弧-回旋曲线拼接的方法生成了垂直泊车场景下曲率连续的全局路径。其次,设计了预瞄点、参考点及预瞄误差的计算方法,并将预瞄误差作为PID的输入以设计路径跟踪控制器。最后,通过Simulink/CarSim联合仿真对预瞄PID算法进行了验证,仿真及试验的结果表明,文章所提出的基于预瞄PID的路径跟踪算法虽然原理简单,但是跟踪精度较高,可以满足自动泊车的需求。

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。

一种结合规划层的无人驾驶路径跟踪方法

为了解决避让障碍物并且准确地处理路径跟踪问题,提出了路径规划层与路径跟踪控制层相结合的控制方法,在规划层采用了改进人工势场法,在控制层采用了横向预瞄误差模型,并且进行了计算机仿真及实车试验。结果表明,采用规划层与控制层结合的控制方法能够较为理想地解决轨迹跟踪中避让障碍物的问题。