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申请/专利权人：山东交通学院

摘要：本发明提供一种基于FHS‑LQR算法的智能车辆轨迹跟踪方法，属于无人驾驶车辆轨迹跟踪技术领域，包括如下步骤：建立车辆跟踪误差动力学模型；以转向机构扰动作为随机噪声构建FHS‑LQR控制器，根据Riccati‑ZXL方程计算FHS‑LQR控制器的最优控制率；使用车辆跟踪误差动力模型对预测的车辆轨迹参数计算运行误差，基于运行误差和最优控制率生成车辆转角控制车辆运动；基于道路曲率构建速度规划模块，将速度规划模块添加到预测模型，控制车辆转向时的精度。本发明将具有乘性噪声的FHS‑LQR应用于车辆轨迹跟踪控制，同时引入道路曲率对速度进行修正，跟踪精度高，转向稳定性好，跟踪效果好。

主权项：1.一种基于FHS-LQR算法的智能车辆轨迹跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.建立车辆跟踪误差动力学模型；步骤S1具体步骤如下：S11.将整车进行等效简化，构建二自由度的车辆动力学模型；S12.引入车辆运动中的横向误差和横摆角误差，并基于二自由度的车辆动力学模型构建车辆跟踪误差动力学模型；步骤S12中，根据车辆前后轮胎的横向偏刚度、车辆质量、车辆的纵向速度、车辆质心到投影点的速度、车辆横摆角误差及误差变化率、车辆质心到前轴的距离、车辆质心到后轴的距离构建以车辆质心到投影点的加速度为目标函数的车辆跟踪误差模型方程如下： 其中，为车辆质心到投影点的加速度，为车辆质心到投影点的速度，为车辆横摆角误差，为车辆横摆角的误差变化率，为车辆前轮胎的横向侧偏刚度，车辆后轮胎的横向侧偏刚度，a为车辆质心到前轴的距离，b为车辆质心到前后轴的距离，m为车辆质量，为车辆的纵向速度；根据车辆质心到前轴的距离、车辆质心到后轴的距离、车辆前后轮胎的横向偏刚度转动惯量、车辆的纵向速度、车辆质心到投影点的速度、车辆横摆角误差变化率构建以车辆横摆角误差加速度为目标函数的车辆跟踪误差模型方程如下： 其中，为车辆横摆角误差变化率构，为车辆质心到投影点的速度，为车辆横摆角误差，为车辆横摆角的误差变化率，为车辆前轮胎的横向侧偏刚度，车辆后轮胎的横向侧偏刚度，a为车辆质心到前轴的距离，b为车辆质心到前后轴的距离，为车辆的纵向速度，I为车辆前后轮胎的横向偏刚度转动惯量；S2.以转向机构扰动作为随机噪声构建FHS-LQR控制器，根据Riccati-ZXL方程计算FHS-LQR控制器的最优控制率；步骤S2具体步骤如下：S21.引入均值和方差已知的转向机构扰动作为标量随机白噪声构建轨迹跟踪的FHS-LQR控制器；S22.基于成本函数，以轨迹跟踪成本最低为目标计算FHS-LQR控制器的最优控制率；S3.使用车辆跟踪误差动力模型对预测的车辆轨迹参数计算运行误差，基于运行误差和最优控制率生成车辆转角控制车辆运动；S4.基于道路曲率构建速度规划模块，将速度规划模块添加到预测模型，控制车辆转向时的精度。

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