[发明专利]基于LQR的改进路径跟踪控制方法

权利要求书

1.一种基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，基于无人驾驶车辆当前实际位置与规划位置的横向偏差值和航向偏差值，通过模糊控制器对LQR控制器原始加权矩阵中Q的元素进行实时修正优化，以得到优化后的加权矩阵Q，通过对LQR问题进行求解得出车辆前轮转角的控制量。

2.如权利要求1所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，所述横向偏差值和航向偏差值的获取方式被配置为包括：

步骤一：LQR控制器接收规划层传输的路径信息，包括路径的位置信息和路径的航向信息；

步骤二：LQR控制器通过接收到的GPS信号获得无人接驳车的实际位置，以找出当前车辆位置与规划路径最近的点，并计算出车辆与最近点之间的横向偏差和航向偏差。

3.如权利要求2所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，所述模糊控制器的控制流程被配置为包括：

步骤三：将步骤三中得到的横向偏差值和航向偏差值送入模糊控制器中，对原有加权矩阵Q`中对应元素增量进行计算，以得到优化后的加权矩阵Q；

步骤四：根据车辆的模型参数和加权矩阵Q、加权矩阵R对LQR问题进行求解，求解出增益矩阵K，进而通过如下的公式一得到车辆前轮转角的控制量u：

u＝K*Err；

其中，Err为控制系统的误差状态向量；

步骤五：通过串口将求解出的控制量u下发给车辆底层执行，通过转动方向盘实现路径跟踪。

4.如权利要求3所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，在步骤三-四中，所述加权矩阵Q和加权矩阵R被配置为：

Q＝diag[q1，q2，q3，q4]，R＝[r]；

其中，q1，q2，q3，q4表示对横向偏差e_d、横向偏差变化率航向偏差和航向偏差变化率的重视程度，加权矩阵R表示对系统控制量的限制，且在加权矩阵Q中将q1，q3设定为实时变量，q2，q4设定为固定值，在加权矩阵R中设定元素r为固定值。

5.如权利要求4所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，在步骤三中，对原有加权矩阵Q`中对应元素增量进行计算的方式，是通过在模糊控制器内制定对加权矩阵Q中q1，q3进行修正的控制策略得以实现，所述控制策略的制定方式包括：

S40，将步骤二中实时计算得到的横向偏差和航向偏差进行处理后作为模糊控制器的输入；

S41，利用调节因子Δq1、Δq3与横向偏差值、航向偏差值呈正相关的特性，对加权矩阵Q中的q1，q3进行实时修正，在模糊控制器中实现加权矩阵Q系数的自适应。

6.如权利要求5所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，所述横向偏差值和航向偏差值的处理公式为：

其中，表示经处理后的横向偏差值和航向偏差值，的论域设置为[0，1]，e_d为车辆与道路最近点的横向偏差，为车辆与道路最近点的航向偏差，e_{d max}、e_{d min}为横向偏差的最大值、最小值；航向偏差的最大值、最小值。

7.如权利要求5所述的基于LQR的改进路径跟踪控制方法，其特征在于，利用调节因子Δq1、Δq3对q1，q3进行修正的公式配置为

q1＝q₁₀*3^Δq1；

q3＝q₃₀*2^Δq3；

其中，q10和q30为原LQR控制器中加权矩阵Q`的元素，q1和q3为经过模糊控制优化后加权矩阵Q中的元素，Δq1、Δq3的论域设置为[-2，2]。