智能车辆基于运动学模型建立的横向控制策略

资 源 简 介

智能车辆基于运动学模型建立的横向控制策略

详 情 说 明

智能车辆的横向控制是自动驾驶系统中的关键技术之一，主要用于确保车辆沿预定轨迹稳定行驶。基于运动学模型的横向控制策略能够在不考虑复杂动力学特性的情况下，实现对车辆横向运动的有效控制，适用于低速或中等速度的自动驾驶场景。

运动学模型通常是简化车辆运动特性的数学模型，主要包括车辆的位置、航向角和速度等基本参数。通过建立车辆与参考轨迹之间的偏差模型（如横向偏差和航向偏差），可以推导出横向控制的目标函数和控制律。常见的控制方法包括纯追踪算法（Pure Pursuit）和斯坦利控制（Stanley Controller）。

在MATLAB中实现基于运动学模型的横向控制，通常需要完成以下几个步骤：首先，建立车辆的运动学模型，描述车辆在二维平面内的运动关系；其次，设计控制器，计算转向角以最小化横向误差；最后，通过仿真验证控制策略的有效性。MATLAB提供了强大的仿真工具（如Simulink）和数学计算功能，便于快速搭建控制算法并进行调优。

该策略的优点是计算量较小，适用于实时控制，尤其在结构化道路环境中表现良好。但同时也需要注意，运动学模型忽略了轮胎力、侧偏角等动力学因素，在高速或复杂路况下可能需要进行更精确的建模或结合其他控制方法。