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论文解读——无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述

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路径跟踪快讯
发布2020-09-01 15:50:50
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发布2020-09-01 15:50:50
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《无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述》是期刊《机械工程学报》在2020年第56卷10期上刊载的一篇论文。《机械工程学报》属于三类高质量期刊,是EI收录期刊,2019年复合影响因子2.346,综合影响因子1.421。

该论文的作者是熊璐、杨兴、卓桂荣、冷搏和章仁夑,作者单位是同济大学。

这篇论文从纵向运动控制、路径跟踪控制和轨迹跟踪控制等三个层面进行了综述。在引言中,论文作者认为路径跟踪的实现相对于轨迹跟踪较为简单,可以理解为轨迹跟踪问题的简化情况。(笔者不完全赞同这个观点,路径跟踪确实相比轨迹跟踪较为简单,但是路径跟踪和轨迹跟踪的目的并不完全相同。)

在路径跟踪的部分,作者将文献进行了分类。分类标准是算法使用的模型的差异,如几何学模型、运动学模型、运动学&动力学模型。几何学模型对应的算法包括纯追踪算法、Stanley算法,运动学模型对应的算法包括链式变换、反馈线性化、模型预测控制,运动学&动力学模型对应的算法包括PID控制(笔者认为PID其实是一种无模型控制方法)、全状态反馈控制、滑模控制、模型预测控制等。根据这种分类方法,作者得出了几何学/运动学模型更加适合于低速场景,而运动学&动力学模型更加适合于高速场景的结论。

对于控制方法,作者也进行了回顾。这里挑选笔者较为感兴趣的模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)部分(论文的第2.3.4节)进行介绍。在这部分中,作者主要介绍了Falcone、龚建伟等知名学者的工作,对于最近的基于MPC的工作、不同MPC(如线性模型预测控制和非线性模型预测控制)的特性则没有过多介绍(笔者认为目前有四种常见的MPC路径跟踪控制器设计方法,正如茴香的茴有四种写法……)。此外作者认为MPC计算的实时性是当前应用的主要瓶颈(笔者正在着手研究解决这个问题,欢迎同行加入)、传统MPC对系统不确定性的处理能力有限、以及证明模型预测控制渐进稳定性较为困难(这个问题其实主要是直接以运动学or动力学模型作为预测模型的非线性模型预测控制的稳定性难以证明,线性模型预测控制、以误差模型为预测模型的非线性模型预测控制的稳定性证明方面的工作,目前已经被完成了许多,可以参考吉林大学陈虹教授的著作《模型预测控制》)。

总而言之,这篇论文十分详细地回顾了近期发表的相关文献,对于路径跟踪等领域的研究者具有重要的参考意义,作者指出的研究方向符合现在路径跟踪控制的发展潮流。不过由于视角较为宏观,这篇论文对于具体控制方法的介绍较为浅显,同行们还可以针对具体路径跟踪控制方法的特性,做更加深入的回顾性研究。

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原始发表:2020-07-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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