无人驾驶车辆仿真试验分析

为了验证本书所提出的控制器保持高速无人驾驶车辆操控稳定性的能力，并保证仿真研究的充分性，在多种道路条件和车速下进行了对比仿真实验，分别选取了干燥的沥青路面、潮湿的沥青路面和冰雪覆盖的路面三种典型道路。不同道路摩擦系数的取值如表7.2所示。通过Simulink/CarSim搭建联合仿真实验环境，仿真测试道路包含三个连续大曲率弯道，如图7.8所示。

表7.2　三种比较典型的路面条件附着系数范围

图7.8　Simulink/CarSim联合仿真测试道路

1.干燥的沥青路面

干燥沥青路面的摩擦系数设为0.85。在此道路条件下，分别以70 km/h、80 km/h、90 km/h和100 km/h的车速进行仿真实验，实验结果如图7.9所示。图7.9(a)所示为高速无人驾驶车辆的横向跟踪误差对比，图7.9(b)所示为轨迹跟踪控制器优化得到的前轮偏角控制量，图7.9(c)所示为轨迹跟踪过程中车辆质心横向速度及横摆角速度的对比。

图7.9　干燥沥青路面上的路径跟踪仿真结果

(a)不同车速下的横向跟踪误差对比

图7.9　干燥沥青路面上的路径跟踪仿真结果(续)

(b)不同车速下的前轮偏角控制量对比；(c)不同车速下的横向速度和横摆角速度的对比

从图7.9(a)可以看出，高速无人驾驶车辆的横向跟踪偏差始终保持在0.5 m以内。图7.9(b)则显示，不论在何种速度下，控制器优化得到的前轮偏角都处于执行机构的机械饱和约束范围内。从图7.9(c)可知，被控车辆的车辆质心横向速度及横摆角速度始终处于滑移包络线之内，即高速车辆处于符合操控稳定性的状态，而且车速越低，车辆越稳定，与实际规律相符合，从而验证了本书提出的轨迹跟踪控制器在干燥沥青道路下的有效性。

2.潮湿的沥青路面

潮湿沥青路面的路面摩擦系数设为0.6，仿真测试车速则分别取为70 km/h、80 km/h、90 km/h和95 km/h，实验结果如图7.10所示。

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图7.10　潮湿沥青路面上的路径跟踪仿真结果

(a)不同车速下的横向跟踪偏差对比；(b)不同车速下的前轮偏角控制量对比

图7.10　潮湿沥青路面上的路径跟踪仿真结果(续)

(c)不同车速下的横向速度和横摆角速度的对比

　　高速无人驾驶车辆的横向跟踪偏差对比如图7.10(a)所示。从中可以看出，当车速低于95 km/h时，被控车辆的跟踪偏差始终保持在0.5 m以内，即始终行驶在给定的道路区域内。然而，当车速高于95 km/h时，横向跟踪偏差会超过道路环境约束。这种情况发生主要是由于当车速过高时，潮湿地面所能提供的附着力不足以约束车辆的横向滑移。

跟踪控制器优化得到的前轮偏角如图7.10(b)所示，满足转向机构的机械饱和约束。被控车辆的车辆质心横向速度及横摆角速度的轨迹如图7.10(c)所示，当车速低于95 km/h时，被控车辆的横向速度和横摆角速度仍然处于滑移包络线之内，但是当车速高于95 km/h时，滑移包络线约束失效，车辆发生失稳。综上可知，本书提出的高速车辆轨迹跟踪控制器可以在一定速度下有效地控制车辆安全地行驶在潮湿的沥青路面上，具有较为令人满意的控制效果。

3.冰雪覆盖的路面

在冰雪覆盖的路面上进行仿真实验可以更为有效地检验本书提出的方法，并保证高速无人驾驶车辆操控稳定性的能力。将冰雪覆盖道路的路面摩擦系数设为0.3，将仿真车速分别取为50 km/h、60 km/h、65 km/h和70 km/h，则仿真结果如图7.11所示。可以看出，本书设计的路径跟踪控制器在冰雪覆盖的路面上仍具有较好的控制效果，能够以一定的速度在较低的路面附着系数下实现被控车辆安全稳定地行驶。但是当车速超过65 km/h后，则不能保证车辆在冰雪覆盖的路面上的稳定行驶。

图7.11　冰雪覆盖路面上的路径跟踪仿真结果

(a)不同车速下的横向跟踪偏差对比；(b)不同车速下的前轮偏角控制量对比

图7.11　冰雪覆盖路面上的路径跟踪仿真结果(续)

(c)不同车速下的横向速度与横摆角速度的对比

　　综上所述，本书提出的高速无人驾驶车辆轨迹跟踪控制器能够充分地利用道路的曲率信息，而且能够适应多种路面条件，对路面摩擦系数的变化有较好的鲁棒性，可以有效地减少车辆的滑移现象，从而保持车辆的操控稳定性。