智能车辆弯道速度与转向自适应耦合控制

摘要

针对车辆在弯道高速行驶时的轨迹跟踪精度低和转向稳定性差的问题，提出了一套基于车辆运动学模型的横纵向耦合控制算法.采用不同于纯跟踪的预瞄式期望前轮转角计算方法，并利用横向加速度约束进行纵向控制，同时设计了高速条件下的预瞄二级减速控制算法，实现转向与速度联合控制.为了提高算法的工况适应性，采用麻雀搜索算法根据道路曲率和车速优化预瞄时间，并基于Simulink和Prescan联合仿真，验证算法在不同曲率弯道下的控制效果.结果表明：采用基于麻雀搜索算法寻优的预瞄式横纵向耦合控制算法能够较好地改善轨迹跟踪精度和转向的平顺性，且算法对不同曲率道路场景的适应性很强.将仿真结果和驾驶模拟数据对比，结果显示，该算法和自然人驾驶方式吻合度较高.

关键词

智能车辆 / 轨迹跟踪 / 麻雀搜索算法 / 转向与速度耦合控制