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智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的路径跟踪与横向控制精度优化.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的路径跟踪与横向控制精度优化
摘要：路径跟踪与横向控制精度是自动驾驶系统控制性能的关键指标，直接影响车辆在车道中的行驶位置与轨迹跟踪的准确性。本文系统分析了路径跟踪与横向控制精度的优化方法，涵盖控制算法选择、参数自适应、状态估计、前馈控制以及学习控制，深入探讨了横向控制精度优化在自动驾驶系统量产中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶系统的横向控制中，路径跟踪精度是衡量控制性能的核心指标。车辆在行驶过程中需要精确跟踪规划路径，在车道中保持稳定的横向位置。横向控制精度不足会导致车辆在车道中左右摇摆，或在弯道中偏离车道中心线，影响行驶安全与乘坐舒适性。2026年，自动驾驶系统的横向控制精度已提升至厘米级，在高速行驶中横向偏差控制在10厘米以内，在弯道中横向偏差控制在20厘米以内。
二、控制算法选择
2.1 纯追踪算法
纯追踪算法是最基础的横向控制算法，通过计算车辆当前位置与路径上预瞄点之间的横向偏差，输出转向角度指令。纯追踪算法在低速场景中表现良好，在高速场景中精度下降，需要与其他算法结合使用。
2.2 Stanley方法
Stanley方法基于横向误差与航向误差的反馈控制，在低速与高速场景中均表现稳定。Stanley方法的控制精度优于纯追踪算法，在弯道中能够保持较好的跟踪精度。
2.3 模型预测控制
MPC在横向控制中通过预测模型预测车辆在控制量作用下的未来轨迹，优化求解最优的转向角度。MPC能够处理横向控制中的约束条件，在高速与弯道场景中具有更高的跟踪精度。
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