基于模型预测控制理论的无人车辆循迹控制研究

为确保无人车辆能快速稳定地跟踪参考路径,减小跟踪预定路径的误差,设计一种基于模型预测控制(MPC)理论的循迹控制策略.首先建立车辆七自由度动力学模型,并设计路径跟踪的系统线性误差数学模型.基于模型预测控制理论,该控制策略使用多步预测、滚动实时优化、反馈校正的控制方式,求解出最优的底盘驱动控制指令.在Simulink仿真环境中分别以直线和圆形路径作为参考路径进行追踪仿真,结果表明上述循迹跟踪策略能够较为快速且平稳地将路径跟踪误差收敛至0.     

自主驾驶车辆紧急避障的路径规划与轨迹跟踪控制

为减少道路突发事故,提高车辆通行效率,需要研究车辆的紧急避障以实现自主驾驶。基于车辆点质量模型,设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器;基于车辆动力学模型,设计了线性时变MPC轨迹跟踪器。在路径规划层引入避障功能函数,通过车辆与障碍物的距离调节函数值大小,综合避障函数权重和路径偏差权重,规划出一条既能避开障碍物又使路径偏差最小的临时轨迹。在轨迹跟踪层,利用该临时轨迹和航向角偏差作为车辆主动转向控制参考量,将线性时变MPC优化问题转化为二次规划问题,计算满足车辆动力学约束的前轮转向角最优解。结果表明：所设计的双层MPC紧急避障控制策略对低速(60 km/h)、中速(80 km/h)、高速(100 km/h)行驶车辆有很强的适应性,高速行驶时最大质心侧偏角不超过1.0°,最大航向角偏差不超过2.5°,车辆横向稳定性良好,随着车速增大,车辆避障响应时刻提前;在多车连续避障场景中,自主驾驶车辆的质心侧偏角和航向角偏差均能控制在较小范围内,在多目标连续避障的路径规划和轨迹跟踪问题上同样具有很好的控制效果。     

分布式电驱动车辆极限越野环境下高速避障与稳定性控制

为提高分布式电驱动车辆在极限越野环境下的高速避障能力和操纵稳定性,提出一种充分考虑车辆过弯姿态反馈的分层协调横向稳定性控制方法。上层控制器将多模型在线建模算法与非线性模型预测控制理论相结合,构建一种基于数据驱动多模型预测控制的横摆、侧倾运动协调控制器。由于车辆不同的横向失稳状态下最优控制中心是时变的,细化并重构一种双层融合型横摆运动动力学模型。考虑到越野工况存在时变道路曲率和侧向坡度,建立零力矩点侧倾失稳判断模型,在横摆稳定性控制基础上引入侧倾稳定性控制约束。下层控制器结合各轮胎滑动率和垂直载荷转移量,采用二次规划求解算法将融合型期望横摆力矩转化为各轮最优驱动转矩。搭建MATLAB/Simulink软件和Carsim软件联合仿真平台,进行仿真实验验证。结果表明,该分层协调控制策略可充分发挥分布式电驱动车辆在极限越野工况下的高机动转向性能,具有较强的车身姿态修正能力,可以提高车辆的路径保持精度和过弯横向稳定性。     

多传感器信息融合技术在无人平台避障中的应用

为获得可靠准确的环境信息,采用多传感器信息融合技术。介绍无人平台避障系统组成、避障信息处理和避障控制模型及策略,通过对超声波传感器、红外传感器等多种传感器的数据融合,研究多传感器信息融合技术在无人平台自主避障行为中的应用。实验结果表明,该技术可以实现无人平台准确、快速避开障碍物,为无人平台在各种复杂的、动态的、不确定或未知的环境中工作提供了一种技术解决途径。     

军用地面无人车辆的发展

指出了军用地面无人车辆的3个发展阶段,介绍了遥控车辆和自主车辆的组成及研制关键技术.遥控车辆的研制已趋于标准化,自主车辆仍处于实验阶段,其技术可推广应用于有人驾驶车辆,智能车辆是军用地面无人车辆的未来发展方向.     

基于融合特征的无人履带车辆道路类型识别方法

无人履带车辆行驶路况复杂,将道路类型作为无人履带车辆悬架控制、自动换挡决策、路径规划等任务的先验信息,有利于提升车辆性能。针对使用单一信号识别道路类型环境适应性差或准确率低的问题,提出一种基于融合特征的道路类型识别方法,将图像的深度特征和悬置质量垂向加速度时域、频域、功率谱密度信号的统计特征相结合,利用机器学习分类算法实现道路类型识别。对单一特征和融合特征进行对比发现：融合特征实现了图像特征和悬置质量垂向加速度特征的互补,提高了道路类型识别的准确率和环境适应能力;融合特征方法与仅使用图像特征的方法实时性相差极小。对多种机器学习分类算法进行对比,试验结果表明：支持向量机和随机森林在准确性和实时性方面都表现优越,总体准确率均可以达到90%以上,识别速度可以达到14帧/s。     

无人地面车辆——地面战争的新利器

无人地面车辆(亦称"机器人")是一种能够受控或自主完成复杂地形机动、辅助或取代作战人员完成特定作战/保障任务的无人地面机动平台,是信息技术与工业技术高度复合发展的产物,是人类传统作战行动在陆战场上的扩展。无人地面车辆在未爆弹药处理、简易爆炸装置探测、预警侦察、安全巡逻、战场救护、探扫雷、城区辅助作战和后勤保障等很多战术作战领域发挥了重要作用。     

基于MPC-MFAC的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制

简化模型带来的模型失配以及外部环境不确定性是导致轨迹跟踪误差的主要原因,尤其对于无人履带车辆,其复杂的物理特性和工作环境更放大了两大因素的不利影响。针对该问题,将基于模型和基于数据的控制方法结合起来,提出一种基于模型预测控制结合无模型自适应控制补偿的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制方法。在平衡建模准确度和求解耗时的基础上,利用模型预测控制进行前馈求解。针对模型预测控制中简化模型与车辆实际模型之间必然存在的差异以及环境不确定性,基于动态跟踪效果构建无模型自适应控制算法进行补偿,即利用车辆实际轨迹与模型预测所得轨迹之间的误差,对模型预测控制求解的两侧履带速度控制量进行实时修正。仿真实验结果表明,该方法能够在一定程度上抑制系统内外部不确定因素的影响,提高动态环境下双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制的精度。     

参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制

为解决有人与无人车辆编队中,有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入对无人车跟踪控制的扰动问题,设计了一种参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制算法。通过采集分析历史数据确定控制器扰动的噪声极值,并经过适度放缩得到其鲁棒边界。设计抑制该扰动的局部反馈鲁棒控制器,并通过贝叶斯优化的方法实现鲁棒边界等控制器参数自优化。基于混合整数线性优化的方法预测有人领航车未来轨迹,并设计鲁棒模型预测控制器实现无人车对有人领航车的跟踪控制。仿真和实车试验结果表明：所设计的鲁棒模型预测控制器在跟踪精度方面相比于传统模型预测控制器有明显的提升;同时该控制器有效地抵抗了来自有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入、无人跟随车系统模型不确定性和外部环境的扰动,振荡情况明显改善,提高了系统的鲁棒性。     

美国在研的无人地面车辆

据报道，在2003年伊拉克战争中，共有日种以上的地面机器人用于各种战斗。尽管此次战争中作用机器人的数量尚没有公布，但是美军自1991年海湾战争以来此次伊位克战争重视使用机器人的倾向是很值得关注的。美国无人地面车辆现在已经列为美国陆军在研的未来战斗系统的核心装备之一。毫无疑问，到2010年未来战斗系统列装之时，陆军要求获得的主要机器人将是运用性能可靠的机器人。根据日前掌握的情况，即使空军和海军陆战队。为了用于处理臭弹和地雷以及为基地和补给所等担任警戒任务的目的。也都就无人地面车辆的运用提出了强烈的要求。针对陆、海、空军的军用机器人日前正在作为下一代的重要兵器而受到关注的情况。美国正在推进各种军用机器人的研究开发。     

面向复杂障碍场的多智能体系统集群避障模型

针对在地面战场中机器人集群执行任务时的避障问题,建立复杂障碍场中多智能体系统集群避障模型.障碍体采用多边形进行几何建模,减少最小外接圆(球)描述时造成的通道变窄或堵死的概率.基于人工势能方法,给出智能体与智能体、智能体与障碍体、智能体与 目标相互作用的数学模型和求解流程:以智能体外心与多边形障碍体内心、外心、边的相互关...     

AUV前视声纳模拟及避障研究

基于软件平台MultiGen Creator和Vega,在虚拟环境下模拟自主水下航行器的避障过程,在HP工作站上开发了自主水下航行器避障视景仿真系统,提出了一种前视声纳的仿真方法,利用Vega提供的碰撞矢量函数和自定义的Volume碰撞方式,模拟前视声纳的功能,并利用声纳所测得障碍物的数据实现了虚拟环境下自主水下航行器的避障。仿真结果表明,该视景仿真能够使仿真系统更加逼真和接近于实际情况,并且满足系统仿真的实时性要求。     

人机共存环境下巡检机器人自主移动与避障方法

为提高人机混杂环境中移动机器人自主巡检效率,提出一种基于模糊逻辑理论的避障方法。通过分析人 类的社会行为规则,结合机器人的运动特性,建立移动机器人系统的数学模型,将人机距离、人的行为模式和人与 机器人间的相对速度参数进行模糊化处理,得出基于模糊推理方法的机器人速度变化决策,利用模糊控制规则,实 现模糊逻辑控制,并通过穿越和相遇2 种运动行为进行了实验验证。仿真结果验证了该方法具有抗干扰性和良好的 避障性能。     

基于多领导者的群体控制避障算法

为解决传统蜂拥控制算法改变拓扑或者群体宏观形状需要克服智能体间吸引力的问题,设计群体拓扑结 构易于改变的多智能体集群运动避障算法。基于包含控制协议与人工排斥势能函数,通过理论分析证明算法的稳定 性,并在Matlab 环境下进行群体避障仿真实验。结果表明：该算法能够顺利通过由障碍物构成的狭窄通道,具有良 好的群体队形可塑性。     

虚拟环境下自主水下航行器的避障研究

为了在虚拟环境下模拟自主水下航行器的水平面避障过程,基于软件平台MultiGen Creator和Vega,在HP工作站上开发了自主水下航行器避障视景仿真系统。提出了一种前视声纳的仿真方法,利用Vega提供的碰撞矢量函数和自定义的Volume碰撞方式,模拟前视声纳的功能,并根据声纳所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计一个模糊推理系统来求解其避障角度,实现了虚拟环境下自主水下航行器的水平面避障。仿真结果表明,该视景仿真能够使仿真系统更加逼真和接近于实际情况,并且满足系统仿真的实时性要求。     

基于改进A~*算法的导盲避障路径规划策略研究

路径规划是导盲避障系统的重要组成部分之一。根据导盲避障要求,采用栅格可视化方法与连接代价优先级的设置进行路径规划预处理。在每帧规划中,提出一种改进的动态加权A~*的路径规划算法,通过引入"势场"的概念来动态调节启发函数的权系数,产生新的代价函数来引导路径搜索。采用二次加权的路径转换方法计算当前帧行进方向相对规划路径的角度偏差,作为诱导盲人行走的控制信息。实验表明,改进的动态加权A~*算法能够有效提高路径规划效率,整体路径规划策略可以成功实现导盲避障任务。     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法

在具有复杂性与不确定性的水环境下,针对无法建立精确的水下机器人控制数学模型问题,提出基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法。将视线导航原理与模糊控制思想相结合,进行水下机器人路径规划。通过专家经验,设计一个模糊控制器,实时调整水下机器人的运动方向,并通过仿真实验验证该算法的有效性。仿真及实验结果表明：该算法能实时、稳定地提供水下机器人的运动路径,有效躲避障碍物,安全达到目标点。     

轮式自行火炮自主导航与车体横向控制方法

介绍了自行火炮自主导航的基本功能组成，然后使用模糊神经网络和遗传算法对轻型轮式自行火炮车体横向控制器的设计问题进行了研究，最后给出了仿真结果。