兵工学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (7): 240575-.doi: 10.12382/bgxb.2024.0575
王博洋1,2,*(), 李欣萍1, 宋俊杰3, 关海杰1, 刘海鸥1, 陈慧岩1
收稿日期:
2024-07-15
上线日期:
2025-08-12
通讯作者:
基金资助:
WANG Boyang1,2,*(), LI Xinping1, SONG Junjie3, GUAN Haijie1, LIU Hai’ou1, CHEN Huiyan1
Received:
2024-07-15
Online:
2025-08-12
摘要:
为解决以拟人化行为基元序列为期望轨迹的无人车轨迹跟踪控制问题,提出了一种行为基元离线优化与在线博弈协调相结合的轨迹跟踪控制方法。以从真实驾驶数据中直接提取出的行为基元库为根基,通过基于模型的非线性优化方法,生成满足车辆运动学特性约束的行为基元库;通过粒子群算法离线寻优得到行为基元库中各类别基元的最优控制参量,并采用多层感知机建立控制器最优参量与行为基元类别之间的映射关系;在对基元内控制参量进行优化的基础上,以在线博弈协调控制方法为核心,实现行为基元间的最优控制参量生成。试验结果表明,所提出的融合行为基元优化与博弈的控制方法,能够显著提升对行为基元序列的跟踪控制精度,并有效解决各独立行为基元间的稳定平滑过渡问题。
王博洋, 李欣萍, 宋俊杰, 关海杰, 刘海鸥, 陈慧岩. 融合行为基元优化与博弈的轨迹跟踪控制方法[J]. 兵工学报, 2025, 46(7): 240575-.
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图1 融合行为基元优化与博弈的轨迹跟踪控制方法整体流程图
Fig.1 Flowchart of trajectory tracking control method incorporating behavior primitive optimization and game coordination
类型编码 | 泛化方式 | DMP | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 (J形弯) | 未泛化 | DMP1 | 12 | 262 | 410 | 543 | 48 |
终点泛化 | DMP2 | 8 | 162 | 321 | 611 | 33 | |
DMP3 | 13 | 354 | 601 | 340 | 50 | ||
转向泛化 | DMP2 | 6 | 142 | 757 | 823 | 48 | |
DMP3 | 16 | 107 | 130 | 250 | 92 | ||
15 (单移线) | 未泛化 | DMP1 | 6 | 420 | 85 | 225 | 840 |
终点泛化 | DMP2 | 5 | 409 | 93 | 230 | 749 | |
DMP3 | 7 | 353 | 81 | 211 | 814 | ||
转向泛化 | DMP2 | 6 | 673 | 92 | 398 | 555 | |
DMP3 | 6 | 624 | 104 | 362 | 354 |
表1 MLP模型预测最优控制器参数
Table 1 Optimal controller parameters predicted by MLP model
类型编码 | 泛化方式 | DMP | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2 (J形弯) | 未泛化 | DMP1 | 12 | 262 | 410 | 543 | 48 |
终点泛化 | DMP2 | 8 | 162 | 321 | 611 | 33 | |
DMP3 | 13 | 354 | 601 | 340 | 50 | ||
转向泛化 | DMP2 | 6 | 142 | 757 | 823 | 48 | |
DMP3 | 16 | 107 | 130 | 250 | 92 | ||
15 (单移线) | 未泛化 | DMP1 | 6 | 420 | 85 | 225 | 840 |
终点泛化 | DMP2 | 5 | 409 | 93 | 230 | 749 | |
DMP3 | 7 | 353 | 81 | 211 | 814 | ||
转向泛化 | DMP2 | 6 | 673 | 92 | 398 | 555 | |
DMP3 | 6 | 624 | 104 | 362 | 354 |
类型编码 | 泛化方式 | DMP | /m | eymax/m | / (m·s-1) | evmax/ (m·s-1) |
---|---|---|---|---|---|---|
2 (J形弯) | 未泛化 | DMP1 | 0.0319 | 0.0934 | 0.1438 | 0.2771 |
终点泛化 | DMP2 | 0.0316 | 0.0706 | 0.1590 | 0.3348 | |
DMP3 | 0.0123 | 0.0327 | 0.3513 | 0.6700 | ||
转向泛化 | DMP2 | 0.0315 | 0.0080 | 0.3178 | 0.5328 | |
DMP3 | 0.1080 | 0.3112 | 0.3398 | 1.4057 | ||
15 (单移线) | 未泛化 | DMP1 | 0.0010 | 0.0036 | 0.0584 | 0.1212 |
终点泛化 | DMP2 | 0.0014 | 0.0036 | 0.0583 | 0.1211 | |
DMP3 | 0.0026 | 0.0050 | 0.0584 | 0.1212 | ||
转向泛化 | DMP2 | 0.0009 | 0.0032 | 0.0416 | 0.1636 | |
DMP3 | 0.0004 | 0.0012 | 0.0593 | 0.1982 |
表2 轨迹优化后的拟人化特征偏差分析
Table 2 Deviation analysis of human-like features after trajectory optimization
类型编码 | 泛化方式 | DMP | /m | eymax/m | / (m·s-1) | evmax/ (m·s-1) |
---|---|---|---|---|---|---|
2 (J形弯) | 未泛化 | DMP1 | 0.0319 | 0.0934 | 0.1438 | 0.2771 |
终点泛化 | DMP2 | 0.0316 | 0.0706 | 0.1590 | 0.3348 | |
DMP3 | 0.0123 | 0.0327 | 0.3513 | 0.6700 | ||
转向泛化 | DMP2 | 0.0315 | 0.0080 | 0.3178 | 0.5328 | |
DMP3 | 0.1080 | 0.3112 | 0.3398 | 1.4057 | ||
15 (单移线) | 未泛化 | DMP1 | 0.0010 | 0.0036 | 0.0584 | 0.1212 |
终点泛化 | DMP2 | 0.0014 | 0.0036 | 0.0583 | 0.1211 | |
DMP3 | 0.0026 | 0.0050 | 0.0584 | 0.1212 | ||
转向泛化 | DMP2 | 0.0009 | 0.0032 | 0.0416 | 0.1636 | |
DMP3 | 0.0004 | 0.0012 | 0.0593 | 0.1982 |
参数 | 数值 |
---|---|
质心距离前轴距离lf/m | 1.040 |
质心距离后轴距离lr/m | 1.560 |
最大加速度约束amax/(m·s-2) | 3 |
最大前轮转角δmax/rad | 0.584 |
表3 车辆参数
Table 3 The parameters of vehicle in Carsim model
参数 | 数值 |
---|---|
质心距离前轴距离lf/m | 1.040 |
质心距离后轴距离lr/m | 1.560 |
最大加速度约束amax/(m·s-2) | 3 |
最大前轮转角δmax/rad | 0.584 |
基元 | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|
U形弯基元 | 10 | 502 | 652 | 158 | 110 |
单移线基元 | 14 | 732 | 513 | 215 | 902 |
表4 S形弯MLP模型预测最优控制器参数
Table 4 MLP online prediction of optimal controller parameters
基元 | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|
U形弯基元 | 10 | 502 | 652 | 158 | 110 |
单移线基元 | 14 | 732 | 513 | 215 | 902 |
算法 | ey/m | eφ/rad | ev/(m·s-1) |
---|---|---|---|
LMPC | 0.081(72.3%) | 0.025(13.6%) | 0.14(16.7%) |
MLMPC | 0.047 | 0.022 | 0.12 |
T-S FMPC | 0.055(17.1%) | 0.023(4.5%) | 0.14(16.7%) |
GMLMPC | 0.047 | 0.022 | 0.12 |
表5 低速S形弯轨迹仿真实验数据
Table 5 Experimental data of low-speed S-turn
算法 | ey/m | eφ/rad | ev/(m·s-1) |
---|---|---|---|
LMPC | 0.081(72.3%) | 0.025(13.6%) | 0.14(16.7%) |
MLMPC | 0.047 | 0.022 | 0.12 |
T-S FMPC | 0.055(17.1%) | 0.023(4.5%) | 0.14(16.7%) |
GMLMPC | 0.047 | 0.022 | 0.12 |
算法 | ωTP/(rad·s-1) | |
---|---|---|
LMPC | 0.041(-16.3%) | 0.0009(40.6%) |
MLMPC | 0.068(38.7%) | 0.0022(243.7%) |
T-S FMPC | 0.053(8.1%) | 0.00091(42,2%) |
GMLMPC | 0.049 | 0.00064 |
表6 低速S形弯稳定性指标
Table 6 Low-speed S-turn stability index
算法 | ωTP/(rad·s-1) | |
---|---|---|
LMPC | 0.041(-16.3%) | 0.0009(40.6%) |
MLMPC | 0.068(38.7%) | 0.0022(243.7%) |
T-S FMPC | 0.053(8.1%) | 0.00091(42,2%) |
GMLMPC | 0.049 | 0.00064 |
基元 | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|
单移线基元 | 5 | 102 | 652 | 308 | 980 |
直线基元 | 8 | 578 | 513 | 312 | 732 |
表7 双移线MLP模型预测最优控制器参数
Table 7 MLP online prediction of optimal controller parameters
基元 | Np | qxy | qφ | qv | r |
---|---|---|---|---|---|
单移线基元 | 5 | 102 | 652 | 308 | 980 |
直线基元 | 8 | 578 | 513 | 312 | 732 |
算法 | ey/m | eφ/rad | ev/(m·s-1) |
---|---|---|---|
LMPC | 0.0074(29.8%) | 0.0014(16.7%) | 0.00026(4%) |
MLMPC | 0.0057 | 0.0012 | 0.00025 |
T-S FMPC | 0.0066(15.8%) | 0.0014(16.7%) | 0.00026(4%) |
GMLMPC | 0.0057 | 0.0012 | 0.00025 |
表8 高速双移线轨迹仿真实验数据
Table 8 Experimental data of high-speed double-lane-change
算法 | ey/m | eφ/rad | ev/(m·s-1) |
---|---|---|---|
LMPC | 0.0074(29.8%) | 0.0014(16.7%) | 0.00026(4%) |
MLMPC | 0.0057 | 0.0012 | 0.00025 |
T-S FMPC | 0.0066(15.8%) | 0.0014(16.7%) | 0.00026(4%) |
GMLMPC | 0.0057 | 0.0012 | 0.00025 |
算法 | ωTP/(rad·s-1) | |
---|---|---|
LMPC | 0.0042(10.5%) | 0.000032(-3%) |
MLMPC | 0.0065(71.1%) | 0.000035(6.1%) |
T-S FMPC | 0.0046(21.1%) | 0.000034(3%) |
GMLMPC | 0.0038 | 0.000033 |
表9 高速双移线稳定性指标
Table 9 High-speed double-lane-change stability index
算法 | ωTP/(rad·s-1) | |
---|---|---|
LMPC | 0.0042(10.5%) | 0.000032(-3%) |
MLMPC | 0.0065(71.1%) | 0.000035(6.1%) |
T-S FMPC | 0.0046(21.1%) | 0.000034(3%) |
GMLMPC | 0.0038 | 0.000033 |
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