人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

AEB ，自动紧急避撞系统，主动避撞，Carsim Trucksim与simulink联合仿真； 车辆逆动力学模型； 制动安全距离计算； 期望制动加速度； 节气门控制； 制动压力控制； 可实现前车减速，前车静止，前车匀速纵向避撞；

文中采用MSP430F149作为主控芯片，由超声测距模块、转弯线检测模块、自动纠偏检测模块、电机驱动模块等构成小车。主要对行驶过程中3种情况提出了3种算法，分别是直道二次纠偏算法、弯道纠偏算法和超车算法。实现了智能小车的自主行驶和超车。

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针对车辆高速紧急工况下的主动避撞问题，提出一种基于工况辨识的自适应避撞控制策略。以实时交通环境信息与车辆状态信息为基础构建一种紧急工况避撞模式分类方法，该方法把紧急工况避撞模式分为制动避撞、转向避撞、协调避撞三种模式。对于制动避撞模式，设计一种考虑路面附着条件和驾乘人员舒适度的纵向制动避撞策略；对于转向操纵避撞模式，构建基于多项式路径规划的避撞策略；对于制动和转向协调避撞模式，设计一种基于数据驱动的自学习协调控制策略。不同控制策略的期望输出通过比例积分微分(Proportional integral differentiation, PID)下层控制器对期望值进行跟踪来完成避撞。在Matlab/Simulink 环境中搭建 Simulink-Carsim 汽车紧急避撞控制联合仿真平台，基于该平台进行多种工况的虚拟试验来验证控制系统的实时性和有效性。结果表明，控制系统能自动有效识别当前紧急工况该采取何种避撞操纵，在完成避撞的同时也能保证车辆的稳定性。

首先，阐述车辆侧向主动避撞系统的研究背景，并从行车信息感知与处理，换道 安全距离模型，车辆动力学控制和车辆建模四个方面搭建侧向主动避撞系统构架。 其次，在不影响控制效果的前提下，简化车辆模型，建立车身动力学模型、车轮 动力学模型、轮胎模型，为后续车辆观测器的设计提供数学模型。 再次，车辆侧偏角和轮胎侧偏刚度是车辆操纵稳定性的重要参数，本文采用无迹 卡尔曼滤波对车身侧偏角进行估计，采用带遗忘因子的递推最小二乘法对轮胎侧偏刚度进行估计，为车辆侧向运动提供必要的行驶状态和环境信息。 最后，设计双层控制器控制车辆侧向稳定性。设计上层控制器以获取车辆侧向避 撞的期望轨迹，即期望横摆角速率和期望车身侧偏角；设计直接横摆力矩自适应滑模 控制器获得车辆转向力矩，实现车辆稳定安全避障。

首先，本文介绍了智能驾驶领域所用的环境感知传感器；对频发的交通事故进行了深度剖析；对传感器感知盲区进行深入研究；分析了智能汽车行驶过程中产生传感器感知盲区的不可避免性。传感器感知盲区内可能存在的障碍物，由于其不可直接观测性，会导致无人驾驶汽车不能对其进行有效的避撞措施，故需要对传感器感知盲区内可能存在的障碍物进行合理、有效的预测和规避。分析无人驾驶汽车事故频发的原因，建立合理的潜在障碍物运动学预测模型，对本文涉及的传感器感知盲区敏感区域进行数据挖掘，建立基于传感器感知盲区的主动避撞控制算法，以上为主动避撞系统的整体方案架构。 然后，拟将传感器感知范围被遮挡区域边界线作为传感器感知盲区内可能出现障碍物的位置，利用卷积神经网络实时识别传感器感知盲区的类别和位置；分析传感器感知盲区的运动趋势并且根据车辆的标准参数、行车工况等搭建传感器感知盲区潜在障碍物运动学预测模型，该模型可以较好的反应参数变化下车辆的运动状态，同时反馈出传感器感知盲区的运动趋势，为下一步基于传感器感知盲区进行智能驾驶汽车主动避撞奠定了良好的基础。 接着，以自车车速、感知盲区运动状态、车辆与感知盲区的相对距离等参数为基础，以基于前车行驶状态的安全距离模型为脉络，基于感知盲区内可能存在的静态障碍物建立传感器感知盲区安全距离模型，基于可能存在的动态障碍物，研究了基于传感器感知盲区的主动避撞算法并且进行了仿真试验。本文在ＭＡＴＬＡＢ以及ＣＡＲＳＩＭ中，进行不同工况下的仿真，并与未考虑传感器感知盲区的安全距离模型仿真结果进行比较，仿真结果表明：所建传感器感知盲区安全距离模型对现有安全距离模型在传感器感知盲区处做了补充说明，研究的主动避撞控制算法极大程度的提高了汽车的主动安全性能，且尤其适用于存在高大建筑物的弯道、交岔路口等道路环境。

筛选毫米波雷达数据，初步确定有效目标。首先对雷达数据进行了预处理，主要是对空信号、静止目标和无效目标进行了筛选和剔除，然后结合同车道有效目标的判断方法，对相邻车道的非危险目标进行了滤除，获取初选目标，最后通过生命周期检验方法进一步验证目标存在的有效性，并建立卡尔曼滤波模型对数据信息进行滤波处理，降低噪声的干扰。 基于机器视觉的前方车辆检测方法研究。本文采用 Haar-like 方法提取车辆特征，同时利用积分法加快对特征值的计算速度，基于这些特征值，通过结合Adaboost 算法迭代训练多个弱分类器并将其组合构建强分类器，最后将多个强分类器串联建立级联分类器。考虑到获取的车辆图像在时间和空间上的连续性，本文基于无迹卡尔曼滤波算法建立了车辆跟踪模块，增强系统对车辆目标轨迹的实时追踪。 建立多传感器融合模型。利用毫米波雷达坐标系、世界坐标系、摄像头 坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的空间位置转换关系，实现雷达和摄像头 的空间融合。针对毫米波雷达和摄像头采样频率不同的问题，本文采用多线程法 来实现传感器间的时间同步。本文基于扩展信息融合和无迹信息融合原理，建立 了一种改进的无迹信息融合算法，该算法能够消除更新方程中的测量信息，增强 对目标的估计精度，解决各传感器间的目标信息无法进行有效结合的问题。 对融合系统的仿真和实车验证。本文选用六自由度 QJ-4B1 动感型模拟驾驶仪对融合系统进行仿真测试，通过人机交互界面建立了虚拟的传感器、道路工况和背景环境，最大限度的还原实车试验。在实车试验中，完成了对传感器的安装和试验平台的搭建，并对实车试验场地以及人员进行了相应的安排。

由于主动避撞系统的验证中需要有动力学模型来支撑，所以要搭建无人车 纵向动力学模型。无人车纵向动力总成包括发动机、液力偶合器、自动变速器和 车辆质量模型等。为了验证所本文所搭建的动力学模型的合理性，在 CarSim 中同 样建立了整车模型，并在与 Simulink 中搭建的纵向动力学模型进行对比，证明所 建动力学模型的完整性与准确性。 与传统的模糊系统不同，DFS 将模糊变量分解为 N 层，并除去了两个边界 模糊集。每一层的传统模糊变量由一个对应的模糊集及其补集构成，并且每一层 对应于原模糊划分中的一个模糊集。由于采用 DFS 所构建的基于专家经验的模糊 规则库的规则数过多，所以采用简易分解模糊系统（SDFS）。对于 SDFS，相比 DFS 来说只需要考虑来自模糊变量的同一排序层的模糊集，模糊规则数相对较少。 针对无人车的主动避撞系统，避撞逻辑的模型采用安全距离模型。将前后 车的状态信息输入到控制器中，按照设计好的计算方法得到相应的危险阈值，该 阈值是表示当前车况危险程度的量，无人车可通过阈值法判别紧急危险状况，以 及是否触发车辆自主制动措施。一旦触发车辆自主的制动，系统将给出制动的期 望减速度，无人车将以期望加速度为目标进行制动。采用控制目标设计层、扭矩 输出层的分层控制策略。在目标设计层中，将期望纵向加速度与实际值作比较得 到相应的误差;在扭矩输出层，误差通过分解模糊 PID 控制器计算出期望加速度所 需要的力矩。最后，通过仿真验证所提出的控制方法的有效性。

首先，本文对国内外现有的主动避撞系统从环境感知层、规划决策层以及控制执行层三个方面进行了分析，指出了现有研究的优缺点，并设计了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法总体方案。 然后，在对车载传感器信息特征分析的基础上，对车辆与前方交通参与者进行了摄动及转向因素加权判定，确保系统能够正确地识别并判断具有高碰撞风险的目标。 接着，设计了 RV 纵向安全距离模型与基于换道时间的横向安全距离模型。 RV 安全距离模型是一种基于道路、车辆特征的分级安全距离模型，能够更加科 学地反映车辆与环境交通参与者的不同级别的碰撞风险。同时，设计了基于不同 质心侧偏角约束下的换道时间的换道安全距离模型，为横向避撞提供了更加合理 高效的判别依据。 之后，在对车辆行驶环境分析的基础上，建立了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法，使用全局规划虚拟引力、智能车辆换道引力、前向交通参与者斥力、侧向交通参与者斥力、交通信号灯斥力、前方传感器检测盲区斥力表征车辆行驶过程中不同约束的影响。利用 Carsim/Simulink 联合仿真验证了算法的有效性与实时性。 最后，为了进一步验证基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法的优越性，进行了主动避撞系统控制器的软硬件设计，并在此基础上进行了实车试验，试验结果表明本文设计的算法峰值减速度减少了 15.7%，制动距离减少了 9%，能够提高智能汽车的舒适性与通行效率。