智能车车速最优控制策略与算法研究

在全国大学生智能车竞赛中,光电四轮组的单车竞速项目取得优异成绩的关键就是最大限度地提高车速,但是由于赛道元素的多元化(如增加圆环、环岛和十字回环等),简单的赛道图像处理和传统的PID控制算法已不能很好地控制智能车在最短的时间内实现加速与减速。本文提出一种图像与速度关联的串级控制方式,首先利用逆透视变换对赛道图像做优化处理,然后对优化后的赛道图像进行中心推算,并将速度环与转向环构成串级控制,最后由人工蜂群算法实时整定控制系统的PID参数,在最短时间内将车速调节至动态的设定值,使车速时刻动态保持最优状态。试验结果表明,该算法不仅提高了智能车的车速和车速控制的稳定性,而且增强了智能车对光照环境的适应能力。