无人驾驶夹抱车直角转弯寻迹的迭代学习优化控制研究开题报告

随着人类社会的高速发展，工业技术日益发达，夹抱车作为一种实现物料搬运机械化作业的工业车辆，其在企业的货物流通中承担着举足轻重的角色，广泛应.用于码头、车站、飞机场、货物场、工厂生产车间、货物囤积仓库、物流中心和物品配送中心等。在人类社会各行各业的生产运输中，对叉车/夹抱车的需求量也呈直线上升趋势。

我国叉车/夹抱车技术的发展起步相对而言还是比较晚的，新中国成立初一直到20世纪70年代，叉车技术实现了从无到有的突破。我国的第一台非机动搬运车辆于1953 年在上海被生产出来，接着在随后的几年里，沈阳电工机器厂研制出了电动平衡式叉车，大连叉车总厂也研制出了内燃机平衡式叉车/夹抱车，1978年到2000年，国内十几家小型叉车/夹抱车企业在我国江苏省镇江市联合成立了中联叉车公司，该叉车公司的叉车生产量大约占同时期全国叉车生产总量的80%左右。在此期间，全国大概生产了1万至3万台叉车/夹抱车。从2001年到如今，这一时期被称作中国叉车高速发展的阶段。机动工业车辆的总销量由2000年的22348台到2016年突破36万台。

无人驾驶叉车/夹抱车是提升工厂运输过程智能化水平、改善运输效率，降低人力成本的重要技术手段。在厂房内，直角转弯是叉车/夹抱车最典型且重复性最高的运行场景之一，其寻迹控制品质对叉车/夹抱车行驶的能耗、运载的效率和安全性有重要影响。

目前主要流行的轨迹跟踪控制算法[为:预瞄控制算法、模型预测控制、PID控制、前馈反馈控制、线性二次型调节器LQR跟踪控制器等。这几种算法各有利弊，下面将一一进行分析。在继承以往优秀算法的同时寻找到本文研究的突破口，优化存在的问题。

基于预瞄假设以及最优曲率控制原则是最优预瞄理论控制的常用方法。预瞄控制从原理.上讲是仿照驾驶员的真实驾驶过程，根据观察到车辆周围的路况环境，决策下一步的动作，包括方向盘的转向程度，油门/刹车踏板的踩踏情况等。而车辆方向盘的转向程度通常由前方道路的弯曲程度来决定，弯曲程度越大转向程度也就越大。而基于预瞄的无人驾驶车辆就是根据上述思想来调整车辆的转向和速度。

PID控制是在工业控制领域应用非常广泛的一种控制算法[17]。如果在无人车上应用，它具有不需要搭建模型的优势。但其控制参数需要一次次不断的试验，试凑出来, 这是一项枯燥繁琐耗时的工作。当车速发生变化时，当前的控制参数就不适合控制车速，需要再一次试凑控制参数。所以PID虽然简单但对车速的适应性极差。其他车辆参数或道路环境参数对PID控制的影响也很大。目前PID算法在智能车的应用已经减少。

前馈反馈控制通常在一种主算法中做一种补充控制。利用前方道路的信息进行干扰量的补偿形成前馈控制。利用车辆当前状态变量调整控制输入以修正实际轨迹，形成反馈控制。

基于线性二次调节器(LOR)的跟随控制器[21]。它的原理是在控制时域内，会对①正在识别整个系统中的跟踪误差模型做线性化处理，得到一个便于计算的线性二次化模型。并针对整个系统的要求,设置-.个最优的线性二次函数,在全局内对这个函数进行最优求解，得到最优的轨迹控制输入。

模型预测算法，工业领域的一种优化控制算法。目前经过多年的发展，在工业领域、智能控制领域等都有应用。随着算法的完善，其已经成为工业领域内经常使用的一种经典算法。虽然在各个领域算法的应用存在差异。但他们都遵循预测模型、滚动优化、反馈校正的基本原理。

然而，由于叉车/夹抱车的载荷、车速，以及转向系统响应速度的不一致性，传统寻迹算法难以确保叉车/夹抱车在多种场景下寻迹效果最优。为此，针对叉车/夹抱车直角转弯的典型运行场景，利用其高重复性特征，本课题拟采用迭代学习的方法对预瞄距离和控制器增益等参数进行持续的在线优化，进而实现寻迹过程性能的自趋优。