张佳奇，张 涛，杨佳龙，葛平淑,肖 鹏

(大连民族大学 机电工程学院，辽宁 大连 116605)

路径跟踪控制问题是无人驾驶车辆领域中的重要研究内容之一，有利于降低交通事故，提高车辆主动安全性能。目前，路径跟踪控制模型主要分为预瞄跟随模型和智能控制模型两大类[1]。预瞄跟随模型的基本原理是在路径前方设立预瞄点，使车辆获取预瞄点所处位置信息，即未来路径曲率及行驶偏差，并根据这些信息控制无人驾驶车辆，以实现对目标道路的有效跟踪。控制算法大多采用PID控制、模糊控制、滑模控制及最优控制等[2-4]，其优点在于鲁棒性强且参数易调节，但较少考虑车辆动力学和驾驶环境约束的影响。智能控制模型将智能控制算法引入驾驶员模型，目前主要有基于模糊逻辑[5]、神经网络[6]、模型预测[7]和深度强化学习等算法[8]。智能控制模型模拟人的思维能力，使系统更加智能化，但需要较大计算量，现阶段实时性不易达到。

综上，本文基于预瞄理论建立考虑纵向车速的运动学模型，以前轮转角作为控制系统的输入，设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制算法。分析量化因子和比例因子的选取原则，利用模糊理论对PID参数进行自适应调整，基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验。

1 考虑纵向车速的车辆预瞄运动学建模

1.1 惯性坐标系下车体运动学模型

车辆与道路的相对运动关系如图1。

图1 车辆和道路的相对运动关系

在车辆坐标系中，假设车辆质心坐标为(xc,yc)，横坐标与X轴夹角为φc，则得到车辆的运动学模型如式(1)。……