基于模糊自适应前馈LQR的智能车辆跟踪控制

摘要

路径跟踪控制是智能车辆自动驾驶系统的关键技术.为提高智能车辆路径跟踪控制精度和控制器的自适应性，提出了一种基于模糊自适应权重的前馈LQR控制方法.基于二自由度车辆动力学模型构建了路径跟踪误差模型，在此基础上设计了LQR反馈控制律，并采用前馈补偿控制消除道路曲率扰动的影响.为增强控制器的自适应性和路径跟踪的准确性，提出了基于模糊理论的LQR参数动态调整策略，并开展了Simulink/Trucksim联合仿真和实车试验.仿真结果显示：相较于LQR、前馈LQR,所提出的控制方法作用下的横向误差分别减小1.1 m、0.3 m,航向误差分别减小0.07°、0.03°;相较于MPC,控制实时性得到有效提高.仿真结果与试验结果均表明所提出的控制方法在弯道工况和双移线工况下都具有较好的路径跟踪效果和自适应性能.

关键词

智能车辆 / 路径跟踪 / 误差模型 / LQR / 自适应模糊控制