基于时变人工势场PID的智能汽车轨迹跟踪控制

伏雨旋 李孝银 吴鹏

摘 要：针对传统的PID模型对自动驾驶汽车控制精度不高的问题，提出了一种基于时变参数的人工势场与PID协调控制的方法。控制系统由人工势场辅助PID 控制，将包含横向误差和航向误差的时变参数人工势场力对前轮转角进行控制。将单一的PID控制与时变参数人工势场的PID协调控制相比较，其结果表明，该方法能够实现较高的控制精度以及较快的响应速度，并能够有效的削弱横向误差。

关键词：PID控制;时变人工势场;协调控制

1 前言

智能汽车的横向控制是无人驾驶的核心技术之一。车辆的横向控制是指车辆在行驶过程中，它的行驶轨迹与目标路径间的偏差满足横向控制要求，并具有一定的稳定性和舒适性。当前的控制方法主要有模糊控制、经典控制、改良神经元PID控制，无模型自适应控制，滑模控制，最优控制，模糊PID控制等等。

车辆的横向控制的理想状态是达到跟踪误差为零。但是传统的PID控制以轨迹跟踪预瞄模型得出横向误差和航向误差，经PID反馈调节得到汽车的前轮转角，进而对整车控制。虽然此方法较为简单，但是控制精度不高，并且不能根据实际情况实时调节参数。

人工势场由Khatib首次提出，最初被应用于移动机器人避障的路径规划中[1]，人工势场因计算量小，简单直观得到广泛应用。针对普通的人工势场在車道保持上控制精度不高的问题，引入了纵向速度进行时变参数的人工势场函数的设计。本文将在控制对象以及目标点之间的时变参数的人工势场下的势场力用前轮转角进行表征，与PID进行协调控制，使得该控制方法下的前轮转角具有实时性，并具有更高的稳定性与安全性。

2 车辆二自由度动力学模型和轨迹跟踪预瞄误差模型的建立

2.1 车辆二自由度模型

4 simulink仿真分析

本文中所采用的汽车整车参数如表1所示。

为验证该方法的可行性，设置道路曲率随时间的变化如图2所示，系统的响应以及与传统的单一PID的控制响应如图3-5所示。

从响应曲线上来看，该控制方法几乎不需要响应时间，计算量小，反应迅速。该人工势场对前轮转角的作用力并不是很大。在PID控制下，横向误差接近0.1m;在加入了人工势场后的控制系统不仅没有加长运算时间而且能够相比于单一的PID控制来说该控制方法能够有效地减小横向误差，达到了0.05m左右。人工势场力对航向误差的影响较小。

5 结论

本文在传统的PID和预瞄模型的基础上，增加了人工势场对前轮转角产生的作用力，引入预瞄时间和横向速度这两个状态量对前轮转角进行调节。仿真结果表明，所采用的的方法能够较好的实现协调控制，减小了横向误差。因此，本文中提出的基于时变人工势场PID的智能汽车轨迹跟踪控制具有一定的发展前景。

本文存在的不足之处是忽略了斥力对前轮转角的影响，以及未将航向偏差作为时变参数的人工势场的影响因素，之后会在此方面进行研究。

参考文献：

[1]范世鹏，吴广，王亮，刘运鹏，李伶，祁琪.基于改进人工势场法的飞行器轨迹规划[J].航天控制，2018，36（01）：50-54.

[2]余志生，汽车理论[M].5版。北京：机械工程出版社，2015：144-147.

[3]刘法勇.基于改进人工势场法的车道保持系统研究[D].合肥工业大学，2017.