视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制
基于曲率前馈的智能车辆路径跟踪算法
10.16638/ki.1671-7988.2019.24.010基于曲率前馈的智能车辆路径跟踪算法刘文涛（长安大学汽车学院，陕西西安710064）摘要：针对智能车辆直角转弯行驶工况，采用简化的车辆运动学模型，在纯跟踪控制算法的基础上进行改进，提出了一种基于道路曲率前馈的改进纯跟踪控制算法。
采用基于道路曲率的纵向速度控制器，实时的根据车速计算出合理预瞄距离，依据预瞄点处的位置偏差得到合适的前轮转角，从而实现对路径跟踪的准确性。
最后采用Simulink/Carsim联合仿真进行验证，结果显示该控制算法能够满足智能车辆在一定车速下对直角转弯行驶路径进行准确跟踪，具有良好的稳定性。
关键词：智能车辆；曲率控制；路径跟踪；纯跟踪算法中图分类号：V323 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2019)24-31-03Path Tracking Algorithm of Intelligent Vehicle Based on Curvature FeedforwardLiu Wentao( School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )Abstract: Aiming at the right-angle turning condition of intelligent vehicles, using a simplified vehicle kinematics model to improve the pure tracking control algorithm. An improved pure tracking control algorithm based on road curvature feedforward is proposed. A longitudinal speed controller based on road curvature is used to calculate a reasonable preview distance according to the vehicle speed in real time, and a suitable front wheel angle is obtained according to the position deviation at the preview point, thereby realizing the accuracy of the path tracking. Finally, Simulink/Carsim joint simulation is used to verify the results. The results show that the control algorithm can meet the intelligent vehicle's accurate tracking of the right-angle turning path at a certain speed, and has good stability.Keywords: Intelligent vehicle; Curvature control; Path tracking; Pure pursuit algorithmCLC NO.: V323 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2019)24-31-03前言智能车辆是当下国内外汽车行业新技术研发的重要阵地，包括谷歌在内的全球各大互联网和科研机构以及高校院所争相研究的领域。
基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制
J Automotive Safety and Energy, Vol. 11 No. 4, 2020462—469基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制李耀华，刘 洋，冯乾隆，南友飞，何 杰，范吉康（长安大学汽车学院，西安710064，中国）摘要：为解决智能商用车路径跟踪问题，采用一种最优预瞄控制策略。
根据商用车航向角与路径曲率的关系，引入航向角偏差反馈控制；根据车速与预瞄距离的关系，提出了变权重因数的多点预瞄距离确定方法。
为了保证商用车路径跟踪的稳定性，采用模型预测控制策略，对车轮侧偏角进行约束。
通过TruckSim与Simulink联合仿真，对比分析了侧向偏差、横摆角速度和前轮侧偏角变化情况。
结果表明：最优预瞄控制策略对车速变化具有较好的适应性，但当路面附着因数较低时，车辆会失去稳定性；模型预测控制策略对车速和路面附着因数变化都具有较好的适应性，行驶稳定性更好，且比最优预瞄控制策略具有更精确的路径跟踪效果。
关键词：智能商用车；路径跟踪；路面附着因数；最优预瞄控制；模型预测控制中图分类号： U 471.15 文献标识码： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2020.04.005Path tracking control for an intelligent commercial vehicle based on optimal preview and model predictiveLI Yaohua, LIU Yang, FENG Qianlong, NAN Youfei, HE Jie, FAN Jikang(School of Automobile, Chang’an University, Xi’an 710064, China)Abstract: An optimal preview control strategy was adopted to solved path tracking problem of intelligent commercial vehicles. According to the relationship between the heading angle and the curvature of the path,the heading angle deviation feedback control was introduced. According to the relationship between the speedand the preview distance, a multi-point preview distance determination method with variable weight coefficientwas proposed. In order to ensure the stability of path tracking, the model predictive control was used to restrictthe wheel sideslip angle. Through co-simulation of TruckSim and Simulink, the lateral deviations, the yaw ratesand the front wheel slip angles were compared. The results show that the optimal preview control has good adaptability to the speed, but when the road adhesion factor is low, the vehicle will lose stability; The model predictive control has better adaptability to speeds and road adhesion factors, and has better driving stability,and has more accurate path tracking effect than the optimal preview control.Key words:i ntelligent commercial vehicles; path tracking; road adhesion factors; optimal preview control;model predictive control收稿日期 / Received ：2020-07-18。
无人驾驶系统的车辆路径跟踪和优化
无人驾驶系统的车辆路径跟踪和优化随着科技的不断进步，无人驾驶技术已经成为当今社会的热门话题。
无人驾驶车辆的出现，不仅给人们的生活带来了便利，也为交通运输行业带来了革命性的变化。
然而，要实现真正意义上的无人驾驶，车辆路径跟踪和优化是至关重要的环节。
一方面，车辆路径跟踪是无人驾驶系统中的关键技术之一。
它指的是车辆根据预设的目标位置，通过传感器获取环境信息，并根据算法进行决策和控制，以实现准确、安全、高效的行驶路径。
路径跟踪技术的优秀性能直接决定了无人驾驶车辆的行驶质量和安全性。
为了实现车辆路径跟踪的优化，首先需要建立准确的环境感知模型。
这可以通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器获取车辆周围的环境信息。
然后，利用机器学习和计算机视觉等技术对这些数据进行处理和分析，实时生成车辆周围环境的三维模型。
基于这个模型，车辆可以更准确地感知道路、障碍物和其他车辆的位置和状态，从而更好地规划行驶路径。
其次，路径规划是车辆路径跟踪的关键环节之一。
路径规划的目标是根据车辆当前位置和目标位置，通过算法找到一条最优的行驶路径。
最优路径不仅要考虑到行驶距离，还要综合考虑行驶时间、交通流量、道路状况等因素。
为了实现路径规划的优化，可以利用深度学习和强化学习等技术，通过训练模型和优化算法，使车辆能够更好地适应各种复杂的交通环境和路况。
此外，车辆动力学模型也是车辆路径跟踪的重要组成部分。
动力学模型可以描述车辆的运动特性和操控响应。
通过建立准确的动力学模型，可以更好地控制车辆的加速度、制动力和转向角度，使车辆能够更精确地按照预定的路径行驶。
为了实现动力学模型的优化，可以利用模型预测控制等方法，通过对车辆动力学参数的估计和调整，提高车辆的行驶稳定性和操控性能。
除了路径跟踪的优化，车辆路径优化也是无人驾驶系统中的重要问题。
路径优化的目标是通过合理的路径选择和调整，使车辆在行驶过程中能够更高效地利用道路资源，减少拥堵和交通事故的发生。
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究一、本文概述随着人工智能技术的飞速发展，智能车辆的研究与开发已成为当今科技创新的热点之一。
在众多智能车辆技术中，视觉导航系统因其高效、可靠和成本效益高的特点而受到广泛关注。
本文旨在探讨视觉导航式智能车辆的横向与纵向控制技术，分析其在智能交通系统中的关键作用及其面临的挑战。
本文将介绍视觉导航系统的基本原理，包括图像采集、处理与分析等关键技术。
随后，将详细阐述横向控制策略，即如何利用视觉信息实现车辆的路径规划和避障，确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性。
纵向控制技术，包括速度控制和车距保持，也是本文的重点研究内容。
本文将探讨如何通过视觉信息来预测和调整车辆的速度，以适应不同的交通环境和驾驶情境。
在研究方法上，本文采用了理论分析与仿真实验相结合的方式。
通过构建数学模型和算法，对视觉导航系统的性能进行定量评估。
同时，利用先进的仿真平台，模拟不同的交通场景，验证所提出控制策略的有效性。
本文将讨论视觉导航式智能车辆横向与纵向控制技术的未来发展趋势，以及如何克服当前存在的技术难题。
通过对现有技术的深入分析和未来方向的展望，本文旨在为智能车辆的研究与应用提供有价值的参考和启示。
二、视觉导航技术概述视觉导航技术，作为智能车辆横向与纵向控制研究的重要组成部分，以其独特的优势在自动驾驶领域发挥着日益重要的作用。
该技术主要依赖于车载摄像头捕捉道路环境图像，并通过计算机视觉算法对这些图像进行处理，以识别道路标志、车道线、交通信号以及障碍物等关键信息。
通过这些信息，智能车辆可以精确地确定自身在道路上的位置，从而进行准确的横向和纵向控制。
视觉导航技术的核心在于图像处理与计算机视觉算法。
这些算法能够对摄像头捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标识别和跟踪等操作。
预处理步骤通常包括噪声消除、对比度增强和色彩校正等，以提高图像质量。
特征提取则专注于从图像中识别出有意义的特征点或特征线，如车道线的边缘、交通信号的颜色等。
智能车辆路径跟踪的模糊预瞄控制方法研究
１ ４５ ４
计 算 机 与数 字工 程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ＆ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
总第 ２ ８ ７ 期 ２ ０ １ ３年第 ９ 期
智 能 车辆 路 径 跟 踪 的模 糊 预 瞄控 制 方 法研 究
Ｗ ＡＮＧ Ｑｕ ａ ｎ
（ Ｓｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ３ ２ ）
１ 引 言
所谓路 径跟 踪 ， 是指在 已经得到 目标路径 的前 提下 ， 根 据车辆当前的行 驶状态和 它与道 路之 间的相对 运动关 系 ， 按照一定的控制 策 略综合 控制 车辆 的行 驶 速度 和行 驶方
向， 使 车 辆 的行 驶 轨 迹 与 目标 路 径 问 的 偏 差 能 够 满 足 目标
Ｋｅ ｙ Ｗ ｏｒ ｄｓ ｉ ｎｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎｔ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ，ｐ ａ ｔ ｈ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ，ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ １ ，ｐ ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ １
Ｃｌ ａ ｓ ｓ Ｎｕ ｍｂｅ ｒ ＴＰ３ ９ １；Ｕ ４ ６ １ ．６
王 全
西安 ７ １ ０ ０ ３ ２ ） （ 西安工业大学计算机科学与工程学院 摘 要
论文首先介绍了智能车辆 的基本硬件组成 ， 然后结合智能车辆路径跟过程 中转向控制方面的特点 ， 提 出了一种 将模糊与预 瞄
基于LQR的智能车辆路径跟踪控制研究
0引言随着人们生活水平的稳步提升，汽车作为日常代步工具早已进入千家万户。
汽车在给予生活便利的同时也引发了诸多社会问题，例如交通拥堵、环境污染等。
对智能车的研究可以有效的改善尾气排放、交通堵塞等问题。
而路径跟踪作为智能车辆的一项关键技术，是世界上许多汽车主机厂一直以来研究的重点。
路径跟踪主要是运用各种算法设计控制器，使得车辆在精确跟踪期望路径的同时保证车辆的横向稳定性。
目前路径跟踪运用较为广泛的算法有PID控制、模糊控制、鲁棒控制、滑模控制、模型预测控制等。
邵俊凯等[1]设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器，用于无人驾驶铰链式车辆的路径跟踪。
王家恩等[2]人以横向偏差及其变化率作为模糊控制器的输入，得到了车辆前轮转角，从而控制车辆沿着期望路径运动。
武星等[3]提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与路径跟踪方法，该方法改善了检测系统的实时性。
李兵等[4]将滑模算法和RBF神经网络算法相结合，设计了路径跟踪控制器。
日本的Yakub Fitri等[5]采用模型预测（MPC）控制，解决了四轮转向汽车在高速行驶工况下的路径跟踪问题。
文章首先对路径跟踪相关模型做出介绍，随后通过对基于LQR的路径跟踪控制器的设计过程和各种期望路径信息的呈现，表明该控制方法的优缺点。
1路径跟踪模型1.1二自由度车辆动力学模型二自由度车辆动力学模型是车辆动力学研究常用的模型，文献[6]中建立了如图1所示车辆模型。
车辆的横摆运动为：（1）侧向运动为：（2）前后轴侧向力为：（3）（4）式中，F yf、F yr分别为汽车前后轴所受的侧向力；a、b分别为质心至前后轴的距离；I z为绕Z轴的转动惯量；r为车辆横摆角速度；C f和C r分别为前后轮胎的侧偏刚度；αf、αr 分别表示前后轮侧偏角；δf为车辆前轮转角；v x为车辆纵向速度；β为质心侧偏角；M z表示附加横摆力矩。
将（3）、（4）式代入（1）和（2）式中可得：（5）其中为状态向量，输入文献[7]通过式（6）引入后轮转角，以车辆前后轮转角作为系统输入即进行路径跟踪控制。
基于多点预瞄最优控制的智能车辆路径跟踪
基于多点预瞄最优控制的智能车辆路径跟踪摘要：为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度，采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型，以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数，结合 LQR 最优控制原理，提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。
针对实车应用，通过离线计算最优增益的方法，提高算法实时性。
在仿真及红旗H7 实车环境下进行试验，结果显示，该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。
关键词：LQR道路预瞄模型路径跟踪智能车辆1.前言路径跟踪作为自动驾驶系统中的关键执行层控制技术，是影响智能车辆安全性与舒适性的关键技术[1-3]。
常见的路径跟踪方法按照使用模型不同可分为基于几何/运动学模型的方法和基于动力学模型的方法，其中基于几何/运动学模型的方法，通常将车辆简化为四轮机器人刚性结构，由于相对简单计算量小，已有较多实车应用，如名古屋大学的自动驾驶开源项目Autoware 中使用的纯跟踪方法[4]。
基于动力学模型的方法，考虑车辆轮胎侧偏等动力学特性，通常结合最优控制理论，如线性二次型调节器（LQR）[5]、模型预测控制（MPC）[6]等。
百度的自动驾驶开源项目Apollo 中横向控制器即提供了LQR 和MPC 两种方法[7]。
LQR 方法未考虑预瞄前方目标路径，易出现跟踪偏差较大问题；MPC 方法需要消耗大量计算资源，在车辆嵌入式控制器的计算环境中难以实现。
而基于预瞄的LQR 控制方法[8]，既能够综合考虑前方路径特征，又不需要在线优化求解占用大量计算资源，具有较强的嵌入式环境实车应用价值。
因此，本文在文献[8]LQR 预瞄控制方法的基础上，提出了一种新型基于多点预瞄的最优路径跟踪控制方法，改进了道路模型中的预瞄偏差计算方式，以及采用离线计算最优增益的方法，提高了算法的适应性及实时性，更加适合实车路径跟踪控制应用。
2.车辆及道路预瞄模型2.1 车辆动力学模型本文采用的车辆动力学模型如图1 所示，假设车辆是一个在平面内沿一定速度向前行驶的刚体，可通过前轮转角进行横摆旋转和侧向平移运动。
智能交通中的车辆轨迹预测与路径规划研究
智能交通中的车辆轨迹预测与路径规划研究随着城市交通的日益拥堵和车辆数量的急剧增加，智能交通系统成为解决交通问题的重要手段。
其中，车辆轨迹预测和路径规划技术是智能交通系统中的关键技术，能够优化交通流量，提高道路利用率，减少交通事故的发生，并提供可靠高效的交通服务。
一、车辆轨迹预测车辆轨迹预测是指根据历史行驶数据和当前交通环境，预测车辆未来的行驶轨迹。
这项技术对于智能交通系统具有重要意义，可以提前警示道路拥堵、事故风险等情况，有助于提高道路通行效率和交通安全。
在车辆轨迹预测中，需要考虑的因素包括车辆的历史轨迹、交通流量、道路状态、交通规则等。
传统方法主要基于统计学模型、机器学习模型以及深度学习模型。
统计学模型主要依赖历史数据，通过统计分析方法进行预测，但受数据样本的限制，预测结果可能不够准确。
机器学习模型则主要通过训练模型的方法，将历史数据与预测目标进行映射，从而得出预测结果。
深度学习模型利用了更加复杂的神经网络结构，能够更好地学习数据的特征，并在车辆轨迹预测中取得了较好的效果。
此外，车辆轨迹预测还需要考虑数据的实时性和连续性。
智能交通系统中的数据源主要包括GPS定位数据、交通诱导数据、视频监控数据等。
这些数据在预测过程中需要进行融合和处理，以获取准确的车辆轨迹预测结果。
同时，还需要考虑交通动态的变化，及时更新预测模型和参数，以适应不同的交通情况。
二、路径规划路径规划是指根据起点、终点和交通网络等信息，确定车辆行驶的最佳路径。
在智能交通系统中，路径规划可以帮助驾驶员选择最短路径、避开拥堵路段和实现自动驾驶等功能。
路径规划需要考虑的因素包括道路网络、道路条件、交通状况以及用户偏好等。
目前，常见的路径规划方法包括基于图论的搜索算法、最短路径算法、遗传算法等。
这些方法可以根据不同的需求和约束条件，找到最佳路径，并帮助车辆避免拥堵路段和减少行驶时间。
在路径规划中，还需要考虑交通管理部门的指令和限制条件。
例如，某些道路可能会有交通管制或者对特定车辆进行限行，这些因素都需要在路径规划时进行考虑，以避免违规行驶和交通事故的发生。
基于预瞄的车辆路径跟踪控制研究
基于预瞄的车辆路径跟踪控制研究1. 本文概述随着现代交通系统的迅速发展，车辆路径跟踪控制作为智能交通系统的重要组成部分，其研究对于提高车辆行驶安全性和效率具有重要意义。
本文旨在探讨基于预瞄理论的车辆路径跟踪控制方法。
预瞄控制策略通过预测车辆未来状态，提前做出控制决策，从而实现更平滑、更稳定的车辆行驶路径。
本文首先对车辆路径跟踪控制的相关理论和研究现状进行综述，分析现有方法的优缺点。
接着，详细介绍预瞄控制策略的基本原理和关键技术，包括预瞄距离的选取、车辆动力学模型的建立以及控制算法的设计。
通过仿真实验验证所提出控制策略的有效性和优越性。
本文总结研究成果，并对未来研究方向进行展望，以期为进一步提高车辆路径跟踪控制的性能和实用性提供参考。
2. 预瞄理论基础预瞄理论是车辆路径跟踪控制研究中的一个重要概念，它源于人类驾驶员在驾驶过程中的视觉行为。
在车辆行驶过程中，驾驶员通常会将目光提前投向道路前方，预测车辆未来的行驶轨迹，并根据这些信息调整方向盘，以确保车辆能够稳定地沿着期望路径行驶。
预瞄理论正是模拟了这一过程，并将其应用于车辆路径跟踪控制中。
预瞄理论的核心思想是，通过引入一个预瞄距离，来预测车辆在未来的某个时刻的位置和状态，从而提前进行控制决策。
预瞄距离的选取是预瞄理论中的关键问题，它直接影响到控制系统的性能。
预瞄距离过短，会导致车辆对路径变化的响应过于敏感，容易产生振荡预瞄距离过长，则会使车辆对路径变化的响应过于迟缓，降低跟踪精度。
预瞄理论在车辆路径跟踪控制中的应用，主要是通过设计一个预瞄控制器来实现。
预瞄控制器通常包括两部分：预瞄模块和控制模块。
预瞄模块负责根据预瞄距离预测车辆的未来状态，而控制模块则根据这些预测信息，生成控制信号，对车辆进行控制。
预览控制器的设计需要考虑车辆的动力学特性、路径特性以及控制目标等因素。
预瞄理论在车辆路径跟踪控制中的应用，可以有效地提高车辆的跟踪精度和稳定性，提高驾驶员的驾驶舒适性和安全性。
智能车辆导航控制技术
第34卷 第4期吉林大学学报(工学版) Vol.34 No.4 2004年10月Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition) Oct.2004文章编号:1671-5497(2004)04-0582-05智能车辆导航控制技术马 雷1,王荣本2(1.南京航空航天大学机电学院,江苏南京 210016;2.吉林大学交通学院,吉林长春 130022)摘 要:首先建立了车辆预瞄运动学方程,并通过系统辨识实验得到了转向系统动态方程,然后获得了完整的基于预瞄运动学模型的转向控制模型。
采用滑模变结构控制方法设计了车辆的导航控制器。
针对在设计和实验中遇到的一些问题(前轮转角对控制器输出的影响、实验中系统存在静偏差的原因、预瞄点处的侧向偏差与车辆实际侧向偏差之间的关系等)通过仿真进行了系统的分析,并提出在软件中消除净偏差的解决方法。
最后现场实验验证了导航控制方法满足车辆导航的要求。
关键词:自动控制技术;变结构控制;智能车辆;系统辨识中图分类号:TP242.62 文献标识码:AIntelligent vehicle steering controlMA Lei1,WAN G Rongben2(1.College of Mechanical and Elect rical Engineering,N anjing U niversity of Aeronautics and Ast ronautics,N anjing 210016,China;2.College of T ransportation,Jilin U niversity,Changchun130022,China)Abstract:A preview kinematic equation of vehicle was established at first,and a dynamic equation for vehicle steering system was obtained through system identification experiments.Then,a more integrated steering control model was established based on the preview kinematic equation.A steering controller was designed by means of the sliding variable structure control theory.A simulation was performed to analyze systematically the problems met in the system design and experiments such as the effect of the front2wheel steering angle on the controller output,the static deflection found in experiments,and the relation between the preview lateral deflection and vehicle actual lateral deflection,etc.,and a method to eliminate the deflection in the control software was suggested.The steering control system was verified by field test and its favorable track capability has been demonstrated.K ey w ords:automatic control technology;variable structure control;intelligent vehicle;system identification随着智能交通运输系统(ITS)的迅速发展,智能车辆[1～5]已成为此领域的研究热点。
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现1. 系统概述基于视觉感知的自动小车跟踪系统旨在通过摄像头采集到的实时图像识别和分析，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
该系统主要包括图像采集模块、目标检测与识别模块、路径规划与控制模块等。
2. 图像采集模块图像采集模块负责从摄像头中获取实时图像数据。
可以使用USB摄像头或者专用的图像采集设备，并通过相关的软件库进行图像数据的采集与处理。
在设计过程中，应选用合适的设备和算法来保证图像质量和实时性。
3. 目标检测与识别模块目标检测与识别模块是核心模块之一，用于对图像中的小车进行识别和定位。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
根据实际需求和系统性能，选择合适的算法进行目标检测与识别。
4. 路径规划与控制模块路径规划与控制模块负责根据目标小车的位置信息，通过调节小车的转向和速度，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
常用的路径规划算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
根据系统要求和实际情况，选择合适的算法进行路径规划与控制。
5. 系统集成与优化在完成各个模块的设计与实现后，需要将其进行集成并进行系统优化。
集成时要确保模块之间的数据传输和信息交互正常可靠，优化则是对系统整体效果进行调试和改善。
通过实际测试和参数调整，提高系统的稳定性、准确性和实时性。
6. 系统应用拓展基于视觉感知的自动小车跟踪系统可以应用于许多领域，如智能仓储系统、无人驾驶等。
在具体应用中，可以根据实际需求进行功能拓展和性能优化，例如增加目标识别的分类数量、增强图像处理的实时性等。
7. 系统应用前景基于视觉感知的自动小车跟踪系统具有广阔的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，这种系统将在物流仓储、智能交通、工业自动化等领域得到更为广泛的应用。
总结：基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现涉及图像采集、目标检测与识别、路径规划与控制以及系统集成与优化等多个模块。
浅谈车辆工程中智能控制技术的应用
浅谈车辆工程中智能控制技术的应用摘要：随着我国人工智能、通信技术、计算机技术的发展和应用，智能车辆迎来新的发展契机，其中以人机协同转向控制为代表的智能车辆应用技术，成为行业关注的焦点和热点。
一方面，人机协同转向控制始终是智能车辆领域的前沿科研方向，另一方面，协同转向技术是智能车辆的难点和关键点，掌握相关技术才能实现智能车辆的快速发展。
关键词：汽车的发展；便利；智能技术引言近年来，我国作为世界范围内最大的车辆生产和消费大国，使得对车辆的需求量大大提升，这在一定程度上也有效的促进了车辆领域的飞速发展。
在人们的日常生活当中，车辆广泛的应用于各个领域，无处不在，无论是人们的出行、企业产品的生产制造，还是货物的运输都离不开车辆，这已经成为经济发展和行业进步的关键性条件。
因此人们对于车辆选择的观念也逐渐发生了转变，已经从过去功能性和实用性转变成为现阶段的舒适性、安全性以及智能化，在未来车辆的生产和制造过程中，需要将智能控制技术与车辆整体效果设计相结合，通过这样的方式来满足驾驶员的各种需求，并且对于车辆整体的控制水平也有着显著的提升。
除此之外，为了确保人们出行以及货物运输的安全性，智能控制技术的有效应用也是必不可少的，从而符合了人们对于车辆舒适性以及安全性的需求。
1智能控制技术概述由于我国的汽车工业发展起步较晚,因此在智能控制技术的推广方面还存在着很多的不足之处，主要体现在：①目前国内大部分的企业都还没有完全掌握和运用计算机网络系统，这就使得信息的传递受到了限制，导致了工作效率的降低以及资源的浪费；②在一些比较落后的地区或者是不发达的城市中，有许多的硬件设备都已经老化，这些问题的出现就是因为对先进的技术不够重视，而造成的结果便是人们的安全得不到保障。
所以，这种情况我们必须要采取相应的措施来解决，例如：加大对科研的资金投入，引进更多的高科技人才，加强对员工的培训等等。
同时也要提高自主研发的能力与水平，努力开发出自己的产品优势，从而满足市场的需求；建立起一个良好的环境来为消费者提供更好的服务等。
智能视觉导航小车控制系统设计与研究的开题报告
智能视觉导航小车控制系统设计与研究的开题报告一、研究背景智能机器人技术在各个领域的应用越来越广泛，其中智能视觉导航小车技术作为机器人领域的重要一环，对于各种场所的监控、巡逻等任务有着不可替代的优势。
智能视觉导航小车通过搭载具有视觉识别能力的摄像头等设备，可以自主地感知环境，实现自主导航、避障、环境监测等功能。
智能视觉导航小车的核心是控制系统，其功能包括了摄像头图像采集、图像识别、路径规划、运动控制等。
如何设计一个稳定性高、可靠性好、适应性强的控制系统，是智能视觉导航小车技术的研究热点之一。
二、研究内容和目标本文的研究内容主要包括以下方面：1. 设计基于单片机的视觉控制系统，实现图像采集、图像处理、路径规划、运动控制等功能。
2. 基于深度学习技术，开发图像识别算法，实现对环境中障碍物、人、车辆等对象的识别和定位。
3. 设计合适的传感器，并通过数据采集，对环境中的温度、湿度、气压等参数进行监测和分析。
4. 实现小车的自主导航和避障等功能，并通过外部通信接口，实现对小车的远程控制和监测。
本文的研究目标是设计一个功能完善、稳定性高、适应性强的智能视觉导航小车控制系统，实现对环境中的各种目标的识别和定位，能够自主完成巡逻、监控、运输等任务。
三、研究方法和方案针对本研究的具体内容和目标，本文采用以下研究方法和方案：1. 设计基于ARM Cortex-M系列单片机的嵌入式控制系统，通过串口、SPI、I2C等通信接口，实现对各种传感器、执行机构的控制和数据传输。
2. 基于深度学习技术，采用tensorflow等开源工具，开发图像识别算法，实现对车辆、行人、障碍物等多个目标的识别和定位。
3. 选用高灵敏度、低功耗的传感器，集成温湿度传感器、气压传感器、红外传感器等多种传感器，对环境的各项参数进行实时监测和分析。
4. 配置GPS、蓝牙等通信模块，实现小车的远程监测和控制，结合云平台实现对小车的全面管理。
通过上述研究方法和方案，本文将设计出一款功能完善、适用性强、性能稳定的智能视觉导航小车控制系统。
自动驾驶车辆中的路径规划与路径跟踪控制
自动驾驶车辆中的路径规划与路径跟踪控制自动驾驶技术是近年来快速发展的前沿科技之一，路径规划和路径跟踪是自动驾驶车辆实现准确导航和稳定行驶的核心要素。
路径规划决定了车辆将如何从起点到达目的地，路径跟踪控制则负责实现车辆沿着规划的路径精确行驶。
正是这两个环节的紧密配合和精细调节，使得自动驾驶车辆能够在复杂的交通环境下安全、高效地行驶。
路径规划是指根据车辆的当前状态和目标位置，在可驶域内生成一条满足约束条件的最优路径。
在自动驾驶技术中，路径规划往往借助于地图、传感器和算法来实现。
首先，车辆利用地图信息识别出道路网络和障碍物等信息，然后将当前车辆状态和目标位置输入路径规划算法，算法根据预先定义的优化目标和约束条件，计算出最佳路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和混合动力规划等。
通过路径规划，自动驾驶车辆能够根据路况和目标位置，选择一条安全、高效的行驶路径。
路径跟踪控制是指车辆按照路径规划的结果实现准确行驶的控制过程。
在自动驾驶车辆中，路径跟踪控制主要包括纵向控制和横向控制。
纵向控制负责控制车辆的速度，使车辆能够按照规划路径的速度行驶，并在需要时实施制动或加速。
横向控制则负责控制车辆的横向位置，使车辆能够按照规划路径的要求进行转向。
路径跟踪控制依赖于车辆的传感器数据和控制器算法，通过对车辆的轮速、转向角等参数的调节，实现车辆的稳定行驶。
在自动驾驶系统中，路径规划和路径跟踪控制紧密协作，共同实现车辆的安全、高效行驶。
路径规划为路径跟踪提供了行驶指令和目标路径，路径跟踪则通过实时调整车辆的速度和横向位置，使车辆紧密地沿着规划路径行驶。
这样的协作关系能够应对交通环境的变化和车辆状态的变化，保证车辆能够有效地应对障碍物、交通信号灯和其他车辆等。
然而，在实际应用中，路径规划和路径跟踪控制面临着一系列的挑战。
首先，路径规划需要获取与地图相关的信息，并将其融合到规划算法中，提高路径规划的准确性和鲁棒性。
移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法研究
（ 浙江大学 信息与 电子工程学 系 杭州
项 志宇
３０ ２ ） １０ ７
摘
要 ：本文首先介绍 了移动机器人的基本硬件组成 ， 然后模仿人工预瞄驾驶 行为 ， 出了一 种移动机器人路 提
径跟踪 的智能预瞄控制方法 ， 并介绍 了智能预瞄控制器的原 理、 结构及其设 计过程． 验表 明 ： 试 本文提出的控制方法
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的有 效性 和准确 性．
公司的 Ａ Ｒ ２ Ｔ Ｖ一 产品． 其动力传动采用 四轮驱动系 统， 每个轮子由一个直流电机驱动 ， 各个轮子的转速 由平 台 内部 的 计算 机 系 统 控 制． 此智 能 移动 平 台 在
上， 我们 建立 了基 于 机器视 觉 的移 动 机器 人 系统 ， 其 外 形 如 图 １所 示． 中视 觉 系统 由移 动 机 器人 上 方 其
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维普资讯
第０ 年５３期 ４ ２２ 卷第 ０２ 月
基于机器视觉的自主导航无人车系统研究与开发
基于机器视觉的自主导航无人车系统研究与开发自主导航无人车系统是现代技术领域的热门研究课题之一。
利用机器视觉技术实现无人车的自主导航是该领域的一个重要方向。
本文将从理论研究和实际应用两方面，对基于机器视觉的自主导航无人车系统进行深入的研究和开发。
在研究阶段，我们首先需要了解机器视觉的基本原理和技术方法。
机器视觉是指让计算机模仿人类视觉系统，通过摄像头等设备获取图像信息，并对其进行分析和理解的技术。
机器视觉有着广泛的应用领域，如自动驾驶、智能监控、工业检测等。
对于自主导航无人车系统而言，机器视觉技术可以帮助无人车实时感知和理解周围环境，从而做出正确的导航决策。
基于机器视觉的自主导航无人车系统需要解决的关键问题之一是实时目标检测和跟踪。
在无人车行驶过程中，需要能够准确地检测和跟踪周围的障碍物、交通标志、行人等目标，以避免碰撞和实现精确导航。
为了实现这一目标，可以借助深度学习技术，利用深度卷积神经网络对图像进行特征提取和目标识别。
通过训练大量的图像样本，使得系统能够准确地识别和跟踪各种目标。
另一个关键问题是地图构建和路径规划。
无人车需要准确地构建周围环境的地图，并基于此地图规划最优路径。
在机器视觉领域，可以利用激光雷达和视觉传感器等设备，在运动中实时地获取周围环境的三维点云数据，并通过算法将这些数据转化为二维地图。
然后基于地图信息，可以采用路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法等，来寻找最短路径或最优路径。
这样，无人车就能够根据实时更新的地图信息和路径规划结果进行自主导航。
在实际应用方面，基于机器视觉的自主导航无人车系统面临一些挑战和难题。
首先是环境的变化和复杂性。
无人车需要能够适应不同的道路状况、天气条件和交通环境。
为了应对这个问题，可以采用多传感器融合的方法，将机器视觉和其他传感器如雷达、GPS等数据进行融合，提高定位的准确性和系统的鲁棒性。
另一个挑战是实时性和计算资源的限制。
基于机器视觉的自主导航无人车系统需要实时处理大量的图像和数据。
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制智能车辆技术的发展为我们的出行带来了巨大的变革，而路径规划与跟踪控制是智能车辆系统中至关重要的一环。
本文将介绍基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的智能车辆路径规划与跟踪控制方法。
一、智能车辆路径规划智能车辆路径规划的目标是在既定的地图环境下，找到一条最优的路径以完成特定任务。
为了实现路径的优化，我们可以使用MPC方法进行路径规划。
MPC是一种模型预测控制方法，它通过构建车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内预测一段时间内的车辆行为，并基于这些预测结果进行路径规划。
具体而言，MPC会将车辆的状态（如位置、速度、方向等）输入车辆动力学模型，得到一系列关于车辆行驶轨迹的预测结果。
然后，基于这些预测结果，MPC会使用优化算法来寻找一条最优路径，使得车辆能够在规定的时间内到达目标位置，并尽量避免碰撞和违反交通规则。
二、智能车辆跟踪控制智能车辆跟踪控制的目标是使车辆能够沿着规划好的路径实现准确的运动控制。
MPC方法也可以应用于智能车辆的跟踪控制。
在跟踪控制中，MPC会根据车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内根据实际的车辆状态进行预测，并生成相应的控制信号。
这些控制信号将被传递给车辆的执行器，用于操控车辆的转向、加速度和制动等动作。
通过不断地根据实际状态进行预测和控制，智能车辆能够准确地跟踪规划好的路径，实现精确的运动控制。
三、基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制的优势1. 鲁棒性：MPC方法可以对于各种不确定因素（如不完全的环境模型、传感器误差等）进行有效处理，保证车辆的路径规划和跟踪控制的稳定性和鲁棒性。
2. 多目标优化：MPC方法能够在考虑车辆动力学约束和环境约束的同时，对多个目标（如最短路径、最小时间、最小能耗等）进行优化，使得车辆在满足各种约束条件的前提下，实现最优的路径规划和跟踪控制。
3. 处理非线性问题：MPC方法可以有效处理非线性系统的路径规划和跟踪控制问题，对于智能车辆这种具有非线性动力学特性的系统来说，具有很大的优势。
无人驾驶车辆中的视觉感知与决策策略优化
无人驾驶车辆中的视觉感知与决策策略优化无人驾驶车辆是当今科技领域的热点之一，它具有革命性的潜力，将彻底改变人们的出行方式。
视觉感知与决策系统是无人驾驶车辆的核心技术，关乎其安全性、精确性和可靠性。
本文将对无人驾驶车辆中的视觉感知与决策策略进行优化的方法和策略进行探讨。
一、视觉感知系统优化1.传感器选择与配置无人驾驶车辆的视觉感知系统需要选择合适的传感器并进行适当的配置。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
摄像头可以提供高分辨率的图像信息，但对光照和天气条件较为敏感；激光雷达可以提供准确的障碍物位置信息，但无法获取细节信息；超声波传感器则适合用于近距离检测。
合理选择和配置传感器可以提高无人驾驶车辆的感知能力和安全性。
2.目标检测与跟踪在视觉感知系统中，目标检测与跟踪是一项关键任务。
通过深度学习等技术，可以实现对交通标志、行人、车辆等目标的准确识别和跟踪。
优化目标检测与跟踪算法可以提高无人驾驶车辆对周围环境的感知能力，从而更准确地做出决策。
3.环境建模与地图构建建立准确的环境模型和地图是无人驾驶车辆视觉感知的基础。
通过将传感器数据与地图进行融合，可以得到更全面、准确的环境信息。
优化环境建模与地图构建算法可以提高无人驾驶车辆的位置估计和路径规划能力，为决策系统提供更可靠的数据支持。
二、决策策略优化1.多模态决策在无人驾驶车辆中，存在多种感知模态（如视觉、雷达、GPS等）可以提供不同精度和可靠度的信息。
因此，优化决策策略需要综合利用多种模态的信息，实现决策的多模态融合。
通过使用机器学习和深度学习等技术，可以将来自不同模态的数据进行融合和学习，从而提高决策的准确性和可靠性。
2.决策系统的实时性与效率无人驾驶车辆决策系统需要在实时性和效率之间取得平衡。
优化决策算法的性能，提高决策系统的计算速度和响应性能，对于实现无人驾驶车辆的高效运行至关重要。
可以通过对决策算法进行精简和优化，降低计算复杂度，使用硬件加速等方法来提高决策系统的实时性和效率。
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这样得到的导航参数可以随着路径变化而变 化，使其更接近实际路径，从而提高跟踪精度。
３预瞄距离和智能车辆速度的确定
为获得预瞄距离尸，须根据式（１）计算预瞄区
路径Ｉｉ的弯曲度ｃ，同时根据Ｃ确定车速Ｖ。首先， 确定Ｃ的两个临界值Ｃｌ、Ｃ２（Ｃｌ＜Ｃ２）。当Ｃｌ≤Ｃ≤ｃ２ 时，车速＇，和预瞄距离Ｐ随Ｃ的变化而变化，且遵
首先对路径图像进行处理，得到识别出的两区 域路径矗、之。这时，可直接获得反馈区的导航参 数为啦、ｄ２。ａ２为如与九的夹角，以为如在此轴
万方数据
２００８年１０月
陈无畏等：视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制
２７９
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循Ｃ越大，１，和Ｐ越小的原则；当Ｃ＜Ｃ１或Ｃ＞Ｃ２， １，和Ｐ不再随Ｃ变化。即Ｇ对应ｖ和ｄ的最大值， Ｃ２对应’，和ｐ的最小值。然后，在Ｃｌ≤Ｃ≤Ｃ２间选 取ｖ和Ｐ随Ｃ变化的函数。为保证变化的连续性和 平稳性，选取二次多项式函数；并使其在Ｃ１≤Ｃ≤Ｃ２ 内单调减。由此得到车速ｖ和预瞄距离ｐ的计算
公式 ‰“
２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｅｆｅｉ ２３００３ １）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ—ｇｕｉｄｅｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅ ａｃｑｕｉｒｅｓ ｔｈｅ ｒｏａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｙ ｍａｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ，ａｎｄ ｆｏｌｌｏｗｓ ｔｈｅ ｒｏａｄ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ． Ｏｒｄｉｎａｒｙ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｎｌｙ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｒｏａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳＯ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃａｎ ｈａｒｄｌｙ ｗｏｒｋ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｉｎ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｏｒ ｅｍｅｒｇｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｂｙ ｐｒｅｖｉｅｗｉｎｇ ｔｈｅ ｏｎ－ｌｉｎｅ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｍａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｆｕｔｕｒｅ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃ髓ｂｅ
ｕｔｉｌｉｚｅｄ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｓｏ ｒｏａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｉｎｔｏ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｔｈｅｙ Ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｆｅｅｄｂａｃｋ ａｎｄ ｐｒｅｖｉｅｗ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａ ｐｒｅｖｉｅｗ－ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｃａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ａ由ｕｓｔ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｅｗ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｐｅｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｅｗｅｄ ｒｏａｄ，ＳＯ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃａｎ ｂｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｔｈａｎ ｔｈｅ
Ｐｒｅｖｉｅｗ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｒｏａｄ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｏｆ Ｖｉｓｉｏｎ Ｇｕｉｄｅｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｅｈｉｃｌｅ
ＣＨＥＮ Ｗｕｗｅｉｌ ＬＩ Ｊｉｎｌ ＷＡＮＧ ＴａｎｂｉｎＩ ＬＩ Ｂｉｃｈｕｎ２ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ａｎｄ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｅｆｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ ２３０００９；
这种反馈控制方法通过连接上、下两个图像处 理区域内的两点０１和Ｄ２来提取导航参数。由于Ｍ 轴和耽轴位置始终固定，由这种方法获得的导航参 数始终是整个图像区域内的“平均值”，无法适应路 径的弯曲度变化。 ２．２预瞄控制的导航参数提取
为降低图像处理量，仍把获得的路径图像划分 为两个区域，并把上区域路径作为预瞄路径（预瞄 区），下区域路径作为反馈路径（反馈区），分别提取 导航参数，如图４所示。上下区域位置及宽度根据 智能车辆车体情况及实验条件确定。
这些反馈式控制方法只把当前的路径信息作 为控制依据，因此无法利用未来的环境信息，在控 制和规划方面缺乏智能性和鲁棒性。智能车辆在动 态的环境中工作可能遇到各种复杂或突发状况（导航 路径的急剧变化），如果智能车辆只能“看见”靠近它 的当前路径，将难以保证其安全、有效地完成任务。
通过模仿人工预瞄驾驶行为，本文提出一种智 能预瞄控制方法。同时，在机器视觉获取的路径信 息中确定当前路径和未来路径，分别用于反馈和预 瞄，设计出预瞄加反馈的跟踪控制器。
Ｃ≤ｑ
１，２ 口ｌ（ｃ—ｃ：）２＋岛ｃｉ≤ｃ≤ｃｊ （３）
ｖ血
Ｃ≥ｃ２
』
Ｄｌ吣
Ｃ≤Ｇ
ｐ＝ ａｓ（ｃ—Ｃ２）２＋如
ｃｌ≤Ｃ≤Ｃ２ （４）
Ｄｍｉ．
Ｃ≥ｃ２
式中，ａｌ、ａ２、６ｌ、６２为常数，且口ｌ、口２非负。‰、
‰为智能车辆速度的最大值和最小值，口。、
钆为预瞄距离的最大值和最小值，单位为像素个
数。因为Ｃ的两个临界值ＣＩ、ｃ２分别对应＇，和Ｐ的
最大值和最小值，可得
ＪＹｍａｘ＝口：（ｃ１一ｃ２）２＋ｈ
【Ｖｍｉｎ＝ｈ
（一５）
』‰＝ａ：（Ｃ１一Ｇ）２＋６２
（６）
Ｉｎｎｊｎ＝如
在ｃｌ、ｃ２、‰、Ｖｍｉｎ、ＤＩ。、风ｉｎ确定后，ａｌ、
ａｓ、６Ｉ、如即确定。
由此，可以得到导航参数口、ｄ和智能车辆速
度１，，其获取流程如图５所示。
预瞄区
路
路径
径
图
像
车辆速度 跟
万方数据
２７８
机械工程学报
第４４卷第ｌＯ期
１智能车辆路径跟踪的预瞄
跟踪控制。因此，以上提到的利用路径信息实际上 就是获取和利用导航参数。
考虑到驾驶员在开车时，总是不断地对前方的 路径信息进行预瞄，然后根据前方路径的弯曲程度 决定车辆的转弯方向、转角大小及车速大小【７ｊ。对 于视觉导航智能车辆的路径跟踪，应该与汽车驾驶 员的驾驶行为相似。因此，智能车辆路径预瞄的基 本思想是根据前方路径的弯曲程度来调整智能车辆 的行驶速度和预瞄距离。
ｏｒｄｉｎａｒｙ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｖｉｓｉｏｎ—ｇｕｉｄｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏａｄ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ Ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｅｖｉｅｗ ｃｏｎｔｒｏｌ
０前言
近年来，基于视觉导航的智能车辆导航获得了 广泛应用，其关键技术是计算机视觉技术和智能控 制技术，即首先利用机器视觉获取智能车辆前方的 路面环境信息，然后通过智能控制技术使智能车辆 沿规划的路径行走。国内外在智能车辆控制方面已 做了大量的研究工作【ｌ训，这方面研究目前面临的主 要问题是：在跟踪控制策略上多采用反馈式控制， 即根据视觉传感系统获得的信息，确定当前路径轨
摘要：视觉导航智能车辆通过机器视觉获取导航路径信息并进行自动跟踪。常规的反馈控制仅利用当前的路径信息，在复杂 条件或突发状况下难以有效工作。通过对在线获取的具体路径信息进行预瞄，可以对未来的路径信息加以利用，从而提高智 能车辆行驶的安全性和有效性。为此，在获取的路径信息中确定当前路径和未来路径分别用于反馈和预瞄，并设计预瞄加反 馈的控制器。该控制器能够自动根据预瞄路径的弯曲程度调整智能车辆的预瞄距离和行驶速度，从而提高跟踪精度和行驶稳 定性。仿真和试验结果表明，该控制器与一般反馈式控制器相比跟踪误差较小，行驶更稳定。 关键词：视觉导航智能车辆路径跟踪反馈控制预瞄控制 中图分类号：１１，２４２．６
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图４预瞄控制的导航参数提取
上的截距。预瞄区的导航参数提取方法与反馈区类 似，只是Ｙｌ轴的位置不再固定，而是随预瞄距离ｐ 的变化而变化（从预瞄区底部向上到Ｙｌ轴的距离，见 图４）。现在只要ｐ确定，就可确定图４中Ｙｌ轴的位 置，从而确定Ｙｌ轴与路径五的交点ａ。连接ａＤ２得 到，，，与砖的夹角∞和，在矗轴上的截距而，即
根据这一思想，预瞄的第一步是确定路径的弯 曲程度。如图１所示，Ｙ轴为智能车辆当前行驶方 向，预瞄路径包含在矩形框内。将路径沿Ｙ轴方向 等分为ｎ－Ｉ－１个矩形区域。在每个区域内，将路径视 为直线，从而得到第ｉ＋１个区域路径相对于第ｉ个 区域路径的夹角竹（ｎ≥ｆ≥１）。
匠户
０１
．ｘ
ｃ＝∑协
ｉ＝１
弯曲度得到后，由其确定智能车辆的行驶速度 和预瞄距离，基本原则是：当Ｃ较大时，车速较低， 预瞄距离较近；当Ｃ较小时，车速较高，预瞄距离 较远。
视觉导航智能车辆路径跟踪的原理是：通过对 包含路径信息的图像进行处理以识别出路径：再进 一步得到智能车辆与路径的相对位置关系，即导航 参数（位置偏差和角度偏差），并根据导航参数进行
图２预瞄控制原理图
２．１反馈控制的导航参数提取 图３为反馈控制导航参数提取图。该图显示了
使用纯反馈控制的导航参数提取方法，即把获得并 经过处理的一帧图像信息全部用作反馈控制输入。 图３中建立了两个图像处理区域，路径识别时仅对 这两个区域进行处理以降低图像数据处理量，并把 识别出的路径近似为直线。
预瞄区