高速无人驾驶车辆最优运动规划与控制的动力学建模分析丨JME文章推荐
随着计算机信息处理技术和传感器技术的进步，基于高效环境感知的无人驾驶车辆技术迅速发展，其中一个重要目标就是提高无人驾驶车辆的行驶速度，使之在高速条件下具有良好的稳定性和安全性。例如美国 DARPA 在2005 年和2007 年组织的无人驾驶车辆沙漠挑战赛和城市挑战赛，以及中国从2009 年开始举办的“智能车辆未来挑战赛”等一系列针对未来应用的无人驾驶车辆比赛中，参赛车辆的行驶车速都在规避危险的前提下逐年提升，成为一项重要的评判标准。另外，谷歌、Uber 等公司推出的针对真实交通环境的无人驾驶车辆也对其在高速下受滑移、侧倾等高度非线性约束影响时的安全性和稳定性提出了更高的要求，以满足实际应用的需要。
提升无人驾驶车辆的行驶速度，研究在高速下的最优运动规划与控制，从而保证其安全性和稳定性，对无人驾驶技术的推广具有重要的现实意义。在军事应用上，一定的行驶速度是保证效率和作战安全的重要因素。通过保证高速无人驾驶车辆在复杂地形条件下的稳定性和安全性，一方面可以减轻无人驾驶车辆操控人员的工作负担，另一方面可以使车辆在执行任务时不因道路条件大幅降低速度，从而提高无人驾驶车辆的机动能力和战场适应能力。在民用方面，随着高速公路不断建设及车辆保有量的持续增加，传统的车辆被动安全和常规主动安全技术并不能完全满足日益发展的现代交通的要求，以预防和主动控制为核心的先进车辆安全技术必将是现代交通系统和未来智能化交通系统的核心技术之一。而研究高速无人驾驶车辆在滑移及侧倾约束下的最优运动规划与控制将为更先进的车辆主动安全技术和辅助驾驶系统的发展提供必要条件。
高速无人驾驶车辆的最优运动规划与控制具有很强的理论研究价值，其挑战性主要体现在以下三个方面。首先，车辆在高速行驶时的轨迹跟踪控制十分复杂，车辆在高速行驶时轮胎与地面摩擦引起的滑移和侧偏、车辆重心偏移引起的侧倾、以及道路曲率和地形等对车辆动力学特性的影响比常速时更加苛刻。其次，高速车辆的运动规划方法必须要考虑车辆的动力学特性，同时能在滑移、侧倾等复杂约束条件下规划出满足车辆有效避险且稳定行驶的运动轨迹。另外，规划算法要能在车辆有效避险与操控稳定性的目标发生冲突时优先确保车辆的无碰撞行驶轨迹。最后，高速无人驾驶车辆最优运动规划与控制算法的实时性比常速情况下要求更高，因此车辆的动力学建模必须在保证保证及时动态响应的前提下，充分考虑计算复杂性，研究更为合理的模型等效简化及离散化方法。
鉴于高速无人驾驶车辆的最优运动规划与控制具有很强的理论研究价值和现实意义，国内外的学者对这个领域做了大量的研究。其中，模型预测控制算法由于具有处理非线性系统约束以及多约束优化问题的能力，在基于动力学模型的高速车辆规划与控制领域取得了长足的进步。
许多学者基于模型预测控制的高速车辆运动与规划算法普遍采用了比较复杂的车辆动力学模型来体现滑移和侧倾对车辆稳定性的影响，这增加了优化求解的难度。同时，相比于常规速度下的运动规划与控制，高速下的无人驾驶车辆需要更长的预测时域来保证行驶安全，这也进一步增加了模型预测控制算法优化求解的计算量。然而，针对高速无人驾驶车辆的规划与控制，计算的实时性是影响其推广应用的一个主要瓶颈。
北京理工大学的刘凯、龚建伟、陈舒平、张玉、陈慧岩在《高速无人驾驶车辆最优运动规划与控制的动力学建模分析》（《机械工程学报》2018年14期）一文中深入研究道路曲率和地形对车辆转向特性和稳定性影响的基础上，建立了考虑道路曲率和路面倾角的高速车辆等效动力学模型，并提出了一种变步长的模型离散化方法，能在保证车辆及时动态响应的基础上，实现较长的预测时域，并满足计算实时性的要求。结合高速车辆等效动力学模型，通过分析车辆稳态行驶时的最大横摆角速度、轮胎最大侧偏力以及车辆侧倾的零力矩点，推导了高速车辆操控稳定性的约束条件。另外，推导了车辆在道路内行驶和避障的环境约束条件。最后将在高速、滑移、侧倾等复杂约束下的最优运动规划与控制问题转化为二次型优化求解问题，并运用模型预测控制算法实时计算满足车辆动力学与运动学约束的无碰撞运动轨迹及跟踪控制序列，并在车辆有效避障与操控稳定性发生冲突时优先保证无碰撞的轨迹。
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道路环境约束示意图
仿真试验用D类SUV
(1) 提出一种考虑道路曲率和地形倾角的高速车辆等效动力学模型及变步长的模型离散化方法，解决了在满足车辆及时动态响应和预测精度下，实现较长预测时域并保证计算的实时性的问题。
(2) 针对高速车辆的滑移、侧倾等高度非线性约束，推导了基于包络线和零力矩点的动力学稳定性约束，同时考虑了道路环境等约束。
(3) 设计了基于模型预测控制的高速车辆最优运动规划与控制算法。仿真试验证明本算法可以实时的在高速、侧滑、侧倾等约束下得到最优运动轨迹和控制序列，在有效避障的前提下保证车辆的操控稳定性。下一步工作将继续研究高速车辆在时变纵向加速度下、存在横纵向载荷转移时的等效动力学模型，分析在动态环境下的最优运动规划及控制算法，并展开实车试验进行验证。
刘凯，男，1985 年出生，博士研究生。主要研究方向为无人驾驶车辆、路径规划与控制。
龚建伟(通信作者)，男，1969 年出生，博士，教授，博士生导师。主要研究方向为无人驾驶车辆、路径规划与控制、环境感知、机器学习。
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