智能车路径跟踪控制器的设计

摘要

为解决LQR控制算法在智能车路径跟踪应用中参数难以选择且存在稳态误差的问题,提出一种基于遗传算法、前馈控制和线性二次型最优控制(genetic algorithm-feedforward control-linear quadratic regulator)的GA-FFCLQR路径跟踪控制器。首先,根据车辆的受力情况建立车辆动力学模型,通过将车辆投影到自然坐标系下,建立以相对于期望路径的横向偏差和航向偏差为状态变量的误差动力学模型。基于此误差动力学模型,利用LQR控制理论设计智能车路径跟踪控制器,并结合期望路径的曲率信息设计路径跟踪的前馈控制器。然后,利用遗传算法优化控制器的Q矩阵,从而减小LQR控制器设计的复杂性和提高路径跟踪控制器的精度。最后通过Carsim/Simulink联合仿真平台测试设计的GA-FFC-LQR路径跟踪控制器。仿真测试结果表明,所设计的路径跟踪控制器能够保证智能车在不同道路下的路径跟踪性能,具有较好的跟踪精度。