车辆横向约束

车辆横向稳定性控制

车辆在行驶道路上存在曲率变化较大,如果不考虑横向约束执行机构转动速率的限制,可能造成车辆转角突然变大,导致车辆失稳,甚至侧翻。

为了保证车辆的横向稳定性需要对横向加以约束[9]

                                                                                                        

其中 表示车辆横向加速度, 表示车辆速度, 表示转弯半径, 与道路曲率 成倒数。本文不考虑车辆纵向控制,设定车辆在一定速度下,车道曲

率由车辆传感器给出,所以由式(7)可知当道路曲率变大时,车辆加速度会变小。由动力学关系求得:

                                                                           

                             

式中 为车辆转角,L为车辆轴距。由上面两个式子知车辆的转角可以随道路曲率变化,将 作为车辆在道路曲率 ,速度 给定条件下的最大转角

作为横向约束。

转载于:https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8726969.html

### 车辆横向控制算法概述 车辆横向控制的目标是使汽车沿预定路径行驶,主要涉及方向调整和姿态校正。以下是几种常见的实现方案及其特点: #### 1. 几何控制方法 - Pure Pursuit Pure Pursuit 是一种几何路径追踪算法,其核心思想是以车的后轮轴心为基点,通过计算前轮转角来引导车辆沿着一条经过预瞄点的圆弧轨迹行驶[^2]。 该算法的关键在于确定预瞄点的位置以及对应的转向角度 \( \delta \),具体公式如下: \[ \tan(\delta) = \frac{L}{d} \] 其中,\( L \) 表示车辆轴距,\( d \) 是从车辆后轴到预瞄点的距离。 优点:简单易懂,适合低速场景下的路径跟随;缺点:未考虑动态特性,在高速情况下可能表现不佳。 --- #### 2. Stanley 控制器 Stanley 控制器是一种结合了几何与反馈机制的方法,广泛应用于自动驾驶领域。它不仅关注位置误差,还引入了航向偏差作为输入变量之一[^4]。 控制器的核心方程为: \[ \delta = \arctan\left(k_e e_y + k_\theta (\theta_d - \theta)\right) \] 这里: - \( e_y \): 当前车辆相对于期望路径的横向偏差; - \( \theta_d - \theta \): 希望的方向角减去实际方向角; - \( k_e, k_\theta \): 分别对应于横向偏差和航向偏差的比例增益系数。 此方法能够有效减少累积误差并改善系统的鲁棒性,尤其适用于复杂路况条件下的稳定运行需求。 --- #### 3. 动力学模型基础 —— LQR 方法 对于更精确的要求,则需采用基于动力学建模的技术手段,比如线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)。这种方法通过对状态空间描述的状态矩阵 A 和 B 进行优化求解最优控制律 u* 来达到最小化代价函数 J 的目的[^3]。 假设系统可以用离散时间形式表示为: \[ x[k+1]=Ax[k]+Bu[k], \quad z[k]=Cx[k]. \] 最终得出的结果将是满足性能指标的最佳解决方案之一。相比其他两种策略而言,虽然计算量更大一些,但它能更好地适应各种工况变化带来的挑战。 --- #### 4. 预测控制 (MPC) Model Predictive Control (MPC) 属于高级别的控制框架,特别擅长处理具有约束条件的任务。它的基本原理是在每一个采样时刻重新在线解决一个有限时域内的最优化问题,并仅执行第一个动作指令后再重复这一过程直到完成整个行程计划[^1]^[]^。这种方式允许我们灵活定义成本项权重从而平衡舒适度、安全性等多个维度之间的关系。 典型的应用场合包括但不限于高速公路变道超车操作或者城市街道拥堵环境中的精细操控等高难度作业环节之中。 ```cpp // C++ 示例代码片段展示如何初始化 Stanley 控制器类对象 #include "stanley_controller.h" int main(){ using namespace control; // 创建实例 StanleyController controller; // 加载配置文件参数 controller.LoadControlConf(); return EXIT_SUCCESS; } ``` ---
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