Recherche sur une méthode de suivi de trajectoire de véhicule intelligent basée sur la théorie du contrôle optimal

Cette étude vise à explorer une méthode de contrôle de suivi de trajectoire de véhicule intelligent basée sur la théorie du contrôle optimal. Compte tenu des limitations des stratégies de contrôle existantes pour gérer les délais de signal et les décalages de communication, une stratégie de contrôle combinant un chemin de référence anthropomorphe à visée anticipée et une fermeture de vitesse longitudinale est proposée pour améliorer la précision et la stabilité du suivi de trajectoire de véhicule intelligent. Tout d'abord, selon le modèle d'erreur dynamique de suivi du véhicule, un régulateur quadratique linéaire (LQR) est conçu en se basant sur le principe du contrôle optimal, et une stratégie de contrôle prédictive est ajoutée pour réduire l'erreur de l'état stationnaire du système. Ensuite, un modèle de prédiction à visée anticipée anthropomorphe est établi pour imiter le comportement de conduite humain afin de compenser le délai du signal. L'algorithme de contrôle proportionnel–intégral–dérivé double (DPID) est utilisé pour suivre la valeur de référence de la vitesse longitudinale. Enfin, une simulation conjointe est réalisée sur la base des logiciels MatLab/Simulink2021b et CarSim2019.0, et l'efficacité de la stratégie de contrôle proposée dans cet article est vérifiée en construisant une plateforme expérimentale semi-physique et en réalisant un test hardware-in-the-loop. Les résultats de simulation et de test montrent que la stratégie de contrôle peut améliorer considérablement la précision et la stabilité du suivi de la trajectoire du véhicule, ce qui offre une nouvelle idée pour la conception future des systèmes de contrôle de véhicules intelligents.