基于自适应预瞄的无人驾驶矿用卡车循迹控制研究 - 黄耀然; 刘智聪; 康远荣 (控制与信息技术, 2022)
TP391.41; 针对矿用卡车(简称"矿卡")在复杂路径且泥泞坑洼路面条件下横向跟踪精度不高的问题,为提升控制算法对矿区复杂行驶环境的适应性,文章提出一种考虑多因素融合的自适应预瞄循迹控制算法.首先,根据车辆运动学建立基于预瞄的后轮反馈跟踪模型;然后,由轨迹预测方法预测车辆的运行轨迹,考虑参考轨迹与预测轨迹之间的累积跟踪误差、车辆转向响应延时等因素,构建自适应预瞄的多目标优化函数;最后,通过遗传算法(genetic algorithms,GA)对优化函数进行求解,输出最优预瞄点至后轮反馈控制器,实现车辆在全局路径跟踪过程的最优化控制.仿真和矿卡实车测试结果显示,当车辆起步初始横向误差小于0.8 m、横摆角误差小于5°时,采用自适应预瞄循迹控制算法能够实现较好的纠偏控制,最终停车时横向误差小于0.2 m,横摆角误差小于2°,有效提升了矿卡的循迹跟踪能力以及对复杂工况环境的适应性.