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摘要：本发明涉及一种基于反馈纯跟踪的智能车辆路径跟随控制方法，具体步骤如下：根据车辆状态和期望路径确定最近路径点，并计算反馈横向偏差；根据车速和最近路径点的曲率确定前视距离；根据车辆状态、前视距离和期望路径确定目标点，并计算前馈横向偏差；根据上述前视距离和前馈横向偏差计算前馈控制量；根据上述车速和最近路径点的曲率确定系数，并根据上述前视距离和反馈横向偏差计算反馈控制量；上述前馈控制量和反馈控制量相加，得到前轮转角控制量。有益效果：本发明考虑到智能车辆与期望路径的实时横向偏差，在不同工况下保持良好的路径跟随精度，具有较强的鲁棒性，能够提高路径跟随精度和行驶稳定性。

主权项：1.一种基于反馈纯跟踪的智能车辆路径跟随控制方法，其特征是：具体步骤如下：步骤1：根据车辆状态和期望路径确定最近路径点，并计算反馈横向偏差；步骤2：根据车速和最近路径点的曲率确定前视距离；步骤3：根据车辆状态、前视距离和期望路径确定目标点，并计算前馈横向偏差；步骤4：根据所述的前视距离和前馈横向偏差计算前馈控制量；步骤5：根据所述的车速和最近路径点的曲率确定系数，并根据所述前视距离和反馈横向偏差计算反馈控制量；步骤6：所述前馈控制量和反馈控制量相加，得到前轮转角控制量；步骤1中根据车辆状态和期望路径确定最近路径点，并计算反馈横向偏差，具体为：S21：期望路径以序列形式存储，编号从1开始，数量为m，所述期望路径如下：T＝[p1p2...pj...pm]其中，pj表示第j个路径点；S22：单个路径点如下：pj＝[xjyjcj]其中，xj表示横坐标、yj表示纵坐标，cj表示曲率；S23：车辆与各路径点的距离计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S22公式中所代表含义一致，X表示车辆的横坐标，Y表示车辆的纵坐标；S24：车辆与期望路径的最小距离计算如下：lmin＝min{l1l2...lj...lm}其中，公式中参数代表含义与S23公式中所代表含义一致，min表示最近路径点的序号；S25：反馈横向偏差的计算如下：el＝Y-ymincosθ-X-xminsinθ其中，公式中参数代表含义与S22、S23公式中所代表含义一致，θ表示车辆的航向角；步骤2中根据车速和最近路径点的曲率确定前视距离，具体为：S31：前视距离的计算如下：Ld＝L0+k1v+k2|cmin|其中，公式中参数代表含义与S22公式中所代表含义一致，L0表示前视距离基值，v表示车速，k1和k2表示控制参数；步骤3中根据车辆状态、前视距离和期望路径确定目标点，并计算前馈横向偏差，具体为：S41：前视位置计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S23、S25、S31公式中所代表含义一致；S42：前视位置与各路径点的距离计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S22、S41公式中所代表含义一致；S43：前视位置与期望路径的最小距离计算如下：Lmin_d＝min{L1L2...Lj...Lm}其中，公式中参数代表含义与S42公式中所代表含义一致，min_d表示目标路径点的序号；S44：前馈横向偏差的计算如下：ed＝Yd-ymin_dcosθ-Xd-xmin_dsinθ其中，公式中参数代表含义与S22、S25、S41、S43公式中所代表含义一致；步骤4中根据前视距离和前馈横向偏差计算前馈控制量，具体为：S51：前馈控制量计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S44、S31公式中所代表含义一致，l表示车辆的轴距；步骤5中根据车速和最近路径点的曲率确定系数，具体为：S61：系数的计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S22、S24、S31公式中所代表含义一致，r表示转弯半径阈值，k3max表示系数阈值，n表示控制参数；S62：反馈控制量的计算如下： 其中，公式中参数代表含义与S44、S31、S51、S61公式中所代表含义一致。

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百度查询： 中国人民解放军陆军军事交通学院军事交通运输研究所 基于反馈纯跟踪的智能车辆路径跟随控制方法