控制算法 - 非时间参考的车辆路径跟踪
概述
基于非时间的参考的路径跟踪方法最早应用于机器人的路径跟踪系统,通过引入非时间参考量代替时间参考量,解决传统路径跟踪方法中将期望轨迹视为时间函数的问题。该方法选择移动机器人实际路径在某参考系下的 x 轴投影作为非时间参考量。

非时间参考量下的微分方程
定义
定义一个非时间参考的标量
在车辆控制中,可以定义车辆的位移
对上式求导得
由于车辆泊车过程中偏航角
基于非时间参考的车辆运动学方程可表示为:
目标路径曲线
假设目标路径曲线函数为
- 目标航向角
计算
目标航向角
通过反三角函数求得目标航向角为
- 目标转向角
计算
根据转向角的几何关系得
其中,
根据轨迹函数
根据目标路径曲线,如果某段曲线是凸的,对应的二阶导数
将等式 (5) 带入等式 (9) 得
通过等式 (6) 和 (10) 可知,已知目标路径函数的前提下,可以计算得到横坐标为
车辆跟踪误差模型
车辆的跟踪误差表示如下:
其中,
则以非时间参考量
- 纵向距离误差的微分方程
- 偏航角误差微分方程
由等式 (10) 得
等式 (5) 对
等式 (15) 带入等式 (14) 得
由于
根据等式 (17),可得航向角误差的微分方程为
整理等式 (13) 和 (18) 得
滑模控制器设计
滑模控制算法因算法简单、鲁棒性好、适应性强、实用性而被广泛运用。滑模控制的核心是设计处合适的切换函数和变结构控制率,使系统状态轨迹线能快速到达设计的切换面进行滑动模态运动。
微分方程
系统参考状态量为:
结合等式 (12)、(17),对应的微分方程为:
滑模面
定义滑模变量
其中
基于趋近律的滑模控制
采用指数趋近率
采用指数趋近率为
其中
稳定判据
定义李亚普洛夫函数 (Lyapunov) 形式如下:
为了使滑模变量在平衡点
由等式 (25) 的形式可知,条件 2 明显满足。将等式 (24) 所示的指数趋近率代入,并计算
其中
控制率
驱使滑模变量
根据等式 (27),提取
等式 (28) 进一步化简为如下形式:
切换函数
由于上述滑模控制器中使用的是符号函数
为了抑制振动,本文分别采用饱和函数
- Sigmoid Function:
其中
- Sat Function:
其中,
性能分析
根据如下控制系统框图,搭建仿真环境。
- 滑模变量
下图所示,是滑模变量 随距离 变化的图形。随着距离的增大,滑模变量 趋近于 0,系统也趋近于稳定,但是滑模变量在 0 附近存在抖振。
- 相图 如下图所示,是系统的相图,可以看出,系统逐渐收敛于原点。

- 路径跟踪图 如下图所示,是系统的路径跟踪波形图。刚开始时,跟踪存在偏差。经过一段时间的修正,跟踪路径趋近于一致。

- 转向角图 如下图所示,是系统控制产生的转向角信号。从图中可以发现,系统在趋于稳定时,控制信号存在抖振现象。

- 轨迹误差图 如下图所示,是系统产生的轨迹误差图,随着时间推移,估计误差趋近于 0。
