用A STAR方法实现移动小车的路径跟踪。

龚建伟第二版书中可行的程序，遇到问题大家一起留言讨论进步学习。

基于差动转向的无人驾驶汽车路径跟踪研究，周兵兵，史昀珂，本文研究了基于差动转向的四轮独立驱动 (FWIA) 无人驾驶汽车(AGV)的路径跟踪问题。通过差动驱动同轴的左右车轮产生差动力矩，这一差�

路径跟踪问题是智能车辆研究的一项关键技术，其重点在于寻找一种合适的控制算法去控制车辆精确的跟随规划好的路径。文章主要研究了线性二次型最优控制（LQR）在智能车路径跟踪方面的应用，包括智能车辆模型搭建、算法应用、路径工况选择的具体过程，指出了 LQR 控制算法在该领域应用的优缺点。

首先，对超声波车位识别技术和不规则车位规则化处理进行研究。通过分 析超声波传感器在进行车位识别时存在测距误差，提出了水平车位检测补偿处 理的方法；针对现有车位识别检测系统在进行复杂泊车位检测时存在的问题， 本文设计了一种车位规则化处理模型，将两种车位不规则的情况进行处理，使 之满足自动泊车的需求，并在 Simulink 软件中设计了相应的程序模型。 其次，提出了自适应拟合双圆弧泊车轨迹的规划方法。简化车辆的转向系 统，建立了车辆运动学模型，以车辆后轴中点坐标为输入量，得到车辆轮廓点 信息，利用泊车过程的可逆性，确定了最小车位尺寸和泊车可行初始位置；通 过分析泊车过程可能存在的碰撞以及车辆运动的合理性，确定了平行泊车的约 束信息；提出了自适应泊车轨迹的规划方法，通过利用反正切函数对双圆弧泊 车轨迹进行了拟合，满足了泊车路径曲率连续的要求。 再次，研究了平行泊车路径跟踪控制方法，建立了自适应控制策略的跟踪 控制模型。在对汽车动力学模型分析的基础上，得到了泊车过程路径跟踪的控 制目标，提出了相应的跟踪控制方案，并且设计了自适应跟踪算法。同时对算 法进行了优化，提出了目标车身角补偿的自适应跟踪方法，搭建了自动泊车系 统的补偿自适应路径跟踪模型。 最后，进行了基于自适应算法的平行泊车的实验验证。利用 CarSim 和 Simulink 软件对设计的自适应平行泊车系统进行联合运动仿真，分别对车位识 别处理系统、泊车轨迹规划系统和路径跟踪系统的有效性进行验证，并结合实 验智能车进行实际泊车模拟，相关结果验证了本文所提出方法的正确性。

为了降低泊车系统对驾驶人车速控制要求，针对泊车过程中驾驶人车速控制失误致使车辆偏离泊车路径最终导致泊车失败的问题，提出了结合定点跟踪的非时间参考的路径跟踪控制策略（ Ｎｏｎ － Ｔｉｍｅ　Ｂａｓｅｄ　Ｐａｔｈ　Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　Ｐｏｉｎｔ　Ｔｒａｃｋｉｎｇ ， ＮＴＢＰＴｃｗＰＴ ）。设计了定点跟踪控制律，建立了 ＮＴＢＰＴｃｗＰＴ 控制模型，并进行了泊车路径跟踪仿真。结果表明：基于 ＮＴＢ －ＰＴｃｗＰＴ 的泊车控制策略降低了控制器对驾驶人速度控制的要求； ＮＴＢＰＴｃｗＰＴ 策略的位姿调整功能提高了泊车成功率；基于 ＮＴＢＰＴｃｗＰＴ策略的控制器可实现车辆规范停放。

车位检测方法研究及验证。了解超声波雷达测距原理，采用超声波雷达与车轮里程计进行车位检测。通过测位雷达测距变化特点分析车位起始点和终止点，并结合轮速信号得到车位的长度，通过测位雷达测距获得车位宽度，并通过车位检测实验验证了方法的可行性。 (2) 泊车路径规划。提出基于 B 样条理论的泊车路径规划思想，针对车位空间大小采用单步泊车或两步泊车路径规划方法。分别对两种泊车方式路径约束进行分析，建立泊车路径优化函数，最终设计出满足泊车过程多个非线性约束的易于车辆跟踪的泊车路径。 (3) 路径跟踪控制方法研究。为降低泊车系统对驾驶员车速控制要求，提出非时间参考的泊车路径跟踪控制策略。针对路径跟踪过程中，因车辆转向系统转角转速约束、车辆最小转弯半径约束、车辆行驶速度等因素导致的车辆偏离目标路径现象，提出结合过定点控制的路径跟踪控制方法，设计出非时间参考的车辆过定点控制律，并通过 Carsim 与 Simulink 联合仿真对路径跟踪策略进行验证 (4) 车辆定位方法及验证。车辆定位包括车辆初始位姿计算和车辆运动位姿计算。为提高道路两侧车位利用率，并使泊车系统更具人性化，泊车系统根据车位信息提供驾驶员多个可选择的车辆停放标准。根据驾驶员发出的车辆停放基准指令，泊车系统建立泊车空间坐标系并计算车辆初始位姿。采用基于车轮里程计的车辆定位方法计算泊车过程中车辆在泊车空间中的位姿，并通过实验对定位方法可行性进行验证。

本文中针对复杂工况提出了一种集成主动制动和主动转向的紧急避撞策略。首先根据车速与地面附着系数，结合制动与转向安全距离模型，获得考虑前方障碍影响的转向与制动优先级。在此基础上，针对旁车道的其他交通要素，又将转向优先下的避撞模式细分为转向、制动和转向加制动3 种。对于转向避撞，采用五次多项 式进行路径规划，根据安全性和平滑性代价函数，综合优选出安全、平滑的期望路径，然后采用前馈加 LQR 反馈控制实现路径跟踪。通过驾驶员在环仿真验证所提出主动避撞算法的有效性。3 种典型工况下的试验结果表明，智能汽车能根据不同紧急工况做出合理避撞模式决策，并能顺利完成转向、制动和转向加制动的主动避撞操作。与Sigmoid 函数所生成的路径相比，基于五次多项式的规划路径更适合紧急避撞使用 。

路径跟踪中心轨迹法，是一种求解最优潮流的有效方法，大大简化了原有算法的复杂性

基于CarSim与Matlab的泊车路径跟踪控制模型设计，硕士毕业论文，可参考作为入门的学习文件。全自动泊车，路径规划，车辆控制