基于IAPSO-FOPID算法的无人车轨迹跟踪控制策略研究

摘要

为了保证无人驾驶汽车在行驶过程中能够实现快速且准确的轨迹跟踪，缩短延迟时间，提高轨迹跟踪控制器的跟踪性能，设计了一种带前馈补偿的分数阶PID(FOPID)控制器，通过Oustaloup近似方法对PID进行逼近，降低了FOPID的调参维数，并且使用改进的粒子群优化算法(IAPSO算法)实时调整FOPID的4个参数，缩短算法寻优时间。与APSO、BPSO、CPSO相比，提出的粒子群算法寻优能力明显更优，计算精度与稳定性完全符合要求。硬件在环试验验证结果表明：在横向轨迹跟踪方面，相较于分数阶PID控制器，IAPSO-FOPID控制器横向最大误差降低了27.01%,相对于整数阶PID控制器，最大误差降低了75.62%;相对于纯跟踪算法，最大误差降低了8.76%。并在航向跟踪的误差与响应特性上均有不错的性能。

关键词

轨迹跟踪 / 横向控制 / 粒子群优化算法 / FOPID控制器