Упреждающее многосвязное управление движением автопоезда по криволинейной траектории
https://doi.org/10.17587/mau.21.630-638
##article.abstract##
Рассматривается задача движения автопоезда по криволинейной траектории с оптимальной скоростью. Для решения задачи предлагается алгоритм управления, основанный на стратегии многосвязного упреждающего управления. Упреждающее управление предполагает вычисление последовательности управляющих воздействий путем решения задачи оптимального управления на фиксированном конечном горизонте для текущего состояния нестационарной нелинейной системы. В качестве управляющих воздействий используются угол поворота управляемых колес автомобилятягача и ускорение автопоезда. Продольная и поперечная динамика описывается неявной нелинейной математической моделью в непрерывном времени. Построение дискретной линейной нестационарной модели для прогнозирования, описывающей динамику отклонения системы от опорной траектории, основывается на дискретизации исходной системы методом Эйлера и вычислении явных аналитических выражений для ее якобиана с помощью пакета символьных вычислений системы MATLAB. Опорная траектория и соответствующие опорные значения вектора состояний вычисляются с помощью известных геометрических методов, использующих информацию о координатах траектории и ее кривизне. При вычислении опорной скорости учитываются ее ограничения по заносу и опрокидыванию. Для тестирования предлагаемого алгоритма разработана компьютерная модель в среде имитационного моделирования Simulink. Представлены результаты тестирования движения автопоезда по заданной траектории при различных значениях опорной скорости. Показано, что алгоритм обеспечивает достаточно высокую точность следования опорной траектории, поддержание скорости, близкой к ее опорному значению, и малые значения угла складывания при значениях опорной скорости не более 18 м/с и радиусах кривизны поворотов не менее 250 м. Разработанный алгоритм в дальнейшем может быть использован для разработки систем активной помощи водителю и автономных автопоездов.
##article.authors.about##
Г. Р. Галимова
ФГАОУ ВО "Казанский (Приволжский) федеральный университет"; Научно-технический центр ПАО "КАМАЗ"
Россия
Россия
Аспирант; инженер-конструктор
Казань
В. Г. Волков
ФГАОУ ВО "Казанский (Приволжский) федеральный университет"; Научно-технический центр ПАО "КАМАЗ"
Россия
Россия
Аспирант; главный специалист
Казань
И. З. Ахметзянов
ФГАОУ ВО "Казанский (Приволжский) федеральный университет"; Научно-технический центр ПАО "КАМАЗ"
Россия
Россия
Кандидат технических наук; доцент , главный специалист
Казань
Список литературы
1. Автомобильный справочник BOSCH/Пер. с англ. М.: За рулем. 2004. 992 с.
2. Cheng H. Autonomous Intelligent Vehicles Theory Algorithms and Implementation. London: Springer Science & Business Media, 2011.
3. Ziegler J. et al. Making Bertha drive — An autonomous journey on a historic route // IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. 2014. Т. 6, № 2. С. 8—20. URL: http://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.640.1737&rep=rep1&type=pdf.
4. Xiao L., Gao F. A comprehensive review of the development of adaptive cruise control systems // Vehicle System Dynamics. 2010. Т. 48, № 10. С. 1167—1192. URL: https://www.researchgate. net/profile/Lingyun_Xiao/publication/2453096.
5. Nouveliere L., Mammar S. Experimental vehicle longitudinal control using a second order sliding mode technique // Control Engineering Practice. 2007. Т. 15, № 8. С. 943—954. URL: http://aramis.iup.univ-evry.fr:8080/~smam/publications/publis2003/ ACC2003-1.pdf.
6. El Majdoub K., Giri F., Ouadi H., Dugard L., Zara F. Vehicle longitudinal motion modeling for nonlinear control // Control Engineering Practice. 2012. Т. 20, № 1. С. 69—81. URL: http://www. e dream.ma:8080/jspui/bitstream/123456789/1666/1/Vehicle%20longitudinal%20motion%20modeling%20for%20nonlinear%20control.pdf.
7. Волков В. Г., Демьянов Д. Н. Синтез и нейросетевая реализация ПИ регулятора адаптивного круиз-контроля грузового автомобиля // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 11. С. 707—713.
8. Snider J. M. et al. Automatic steering methods for autonomous automobile path tracking // Robotics Institute, Pittsburgh, PA, Tech. Rep. CMU-RITR-09-08. 2009. URL: https://www.ri.cmu. edu/pub_files/2009/2/Automatic_Steering_Methods_for_Autonomous_Automobile_Path_Tracking.pdf.
9. Thrun S. et al. Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge //Journal of field Robotics. 2006. Т. 23, № 9. С. 661—692. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/ rob.20147.
10. Onieva E. et al. Automatic lateral control for unmanned vehicles via genetic algorithms // Applied Soft Computing. 2011. Т. 11, № 1. С. 1303—1309. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/download?doi=10.1.1.710.4608&rep=rep1&type=pdf.
11. Алексеев К. Б., Малявин А. А., Палагута К. А. Сравнительный анализ предикторного и нечеткого управления движением автомобиля // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. № 5. С. 36—45.
12. Nehaoua L., Nouvelière L. Backstepping based approach for the combined longitudinal-lateral vehicle control // Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2012 IEEE. IEEE, 2012. С. 395—400. URL: http://nehsetl.free.fr/nehaoua2012.pdf.
13. Menhour L. et al. Algebraic nonlinear estimation and flatness-based lateral/longitudinal control for automotive vehicles // Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2011 14th International IEEE Conference on. IEEE, 2011. С. 463—468. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.940.6891 &rep=rep1&type=pdf
14. Attia R., Orjuela R., Basset M. Combined longitudinal and lateral control for automated vehicle guidance // Vehicle System Dynamics. 2014. Т. 52, № 2. С. 261—279. URL: https://hal. archives-ouvertes.fr/hal-01027591/document.
15. Falcone P. et al. A hierarchical model predictive control framework for autonomous ground vehicles // American Control Conference, 2008. IEEE, 2008. С. 3719-3724. URL: https://folk. ntnu.no/skoge/prost/proceedings/acc08/data/papers/1111.pdf.
16. Keviczky T. et al. Predictive control approach to autonomous vehicle steering // American Control Conference, 2006. IEEE, 2006. С. 6. URL: https://borrelli.me.berkeley.edu/pdfpub/pub-27.pdf.
17. Kühne F., Lages W. F., Silva J. M. G. Mobile robot trajectory tracking using model predictive control // II IEEE latinamerican robotics symposium. 2005. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/390f/82152011352de1d74185b3581167a30909f8.pdf.
18. Zeilinger M. Real-time model predictive control: Ph.D. Thesis. ETH Zurich, 2011. 177 p.
19. Афанасьев Л. Л., Дьяков А. Б., Иларионов В. А. Конструктивная безопасность автомобилей. М., 2013. 212 с.
20. Волков В. Г., Демьянов Д. Н., Карабцев В. С. Разработка и исследование математической модели плоского движения автомобиля с полуприцепом // Математическое моделирование. 2017. Т. 29, № 7. С. 29—43.
21. Rajamani R. Vehicle dynamics and control. Springer Science & Business Media. 2012. 496 p.
22. Olsson C. Model complexity and coupling of longitudinal and lateral control in autonomous vehicles using model predictive control. 2015.
23. СП 42.13330.2011 Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений. Актуализированная редакция СНиП 2.07.01-89* (с Поправкой и Изменением N 1).
##reviewer.review.form##
##article.forCitation##
Галимова Г.Р., Волков В.Г., Ахметзянов И.З. Упреждающее многосвязное управление движением автопоезда по криволинейной траектории. Мехатроника, автоматизация, управление. 2020;21(11):630-638. https://doi.org/10.17587/mau.21.630-638
For citation:
Galimova G.R., Volkov V.G., Akhmetzyanov I.Z. Predictive Coupled Control of the Road Train Longitudinal and Lateral Motion on a Curved Path. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2020;21(11):630-638. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.21.630-638
##common.article.views##:
706
.png)
Послать статью по эл. почте 