基于Stanley算法的自动驾驶车辆路径跟踪控制研究

摘要:随着自动驾驶技术的快速发展,车辆路径跟踪控制已成为自动驾驶系统中的关键研究内容之一。针对自动驾驶车辆在已知参考轨迹条件下的路径跟踪问题,本文基于车辆运动学自行车模型,研究并实现了一种基于 Stanley 算法 的车辆路径跟踪控制方法。通过构建车辆与参考轨迹之间的横向误差和航向误差模型,利用 Stanley 前轮反馈控制策略,将航向误差项与横向误差引导项相结合,实时计算车辆前轮转角,实现车辆的横向路径跟踪控制。同时,为保证车辆行驶速度的稳定性,设计了基于比例控制的纵向速度控制器,使车辆速度能够平稳跟踪给定目标速度。

作者:Bob(原创)

项目概述

路径跟踪控制是自动驾驶车辆运动控制系统中的关键问题之一。针对自动驾驶车辆在已知参考轨迹条件下的路径跟踪需求,本文基于车辆运动学自行车模型,研究并实现了一种基于 Stanley 算法 的车辆路径跟踪控制方法。首先,根据离散参考轨迹点计算参考航向角,并建立车辆相对于参考轨迹的横向误差和航向误差模型;在此基础上,采用 Stanley 前轮反馈控制策略,将航向误差项与横向误差引导项相结合,实时计算车辆前轮转角,实现车辆横向路径跟踪控制。同时,引入比例型纵向速度控制器,使车辆纵向速度能够稳定跟踪目标速度。

在 MATLAB 仿真环境下,选取圆形轨迹和 S 型轨迹作为典型测试工况,对所设计的路径跟踪控制算法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法能够有效抑制车辆在行驶过程中的横向跟踪误差,使车辆轨迹平稳逼近参考路径,并在不同轨迹条件下表现出较好的跟踪精度与稳定性。研究结果验证了 Stanley 控制算法在自动驾驶车辆路径跟踪控制中的有效性和工程可行性,为自动驾驶车辆横向控制算法的研究与应用提供了参考。

系统设计

本系统基于车辆运动学自行车模型,采用 Stanley 前轮反馈控制算法实现车辆路径跟踪控制,并结合比例型纵向速度控制器,在 MATLAB 仿真环境下完成自动驾驶车辆的轨迹跟踪与性能验证。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上,如果您的电脑配置低于下述规格,运行速度可能会与本系统的存在差异,请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行Stanley.m

图2 车辆在圆形轨迹下的路径跟踪效果

由图可知,采用 Stanley 控制算法后,车辆实际行驶轨迹能够较好地贴合参考圆形轨迹,整体跟踪误差较小,表明该算法具有良好的路径跟踪性能。

图3 横向跟踪误差与前轮转角随时间变化曲线

仿真结果表明,车辆横向误差在初始阶段出现一定振荡后逐渐收敛并保持稳定,同时前轮转角趋于平稳,说明系统具有较好的稳定性和收敛性。

图4 参考航向角与车辆实际航向角对比

由图可见,车辆实际航向角能够快速跟随参考航向角变化趋势,二者基本保持一致,验证了 Stanley 算法在航向控制方面的有效性。

相关推荐
灵动的艺术1 天前
如一 Agent 架构解读(二十四):Agent 高效率低成本思考
人工智能·agent·如一
Xxtaoaooo1 天前
双11避坑:我用 WorkBuddy + TextIn xParse 做了个「避坑对比台」,商品详情图丢进去,参数矛盾自动现形
人工智能·1024程序员节·textin·workbuddy·ai数据层基础设施
昵称画1 天前
交接班记录电子化:三班之间的信息不漏
开发语言·数据库·人工智能·低代码·php
Navicat中国1 天前
将 Navicat 的 AI 助手连接到本地 LLM
人工智能·chatgpt
“AI国潮设计-小江”1 天前
【AIGC实战】Python+SDXL批量生成“潮汕英歌舞不倒翁”IP | 角色一致性与多场景融合方案,附完整代码
开发语言·人工智能·python·prompt·aigc
点PY1 天前
WeDetect论文精读
人工智能
CCC:CarCrazeCurator1 天前
稀疏奖励 vs 稠密奖励:强化学习中的反馈带宽权衡
人工智能·深度学习·机器人
骑着蜗牛撵大象3271 天前
语音变分录、规则挡幻觉:拆解开源 AI 记账系统 Smart Ledger 的全栈设计
人工智能·ai·架构·js·数据校验
墨染天姬1 天前
[AI]Cursor Subagent 机制详解
人工智能
数睿数据无代码开发1 天前
企业AI落地从高价值场景开始|数睿数据《AI应用场景集》正式发布
人工智能