中山登高车出租， 登高车出租， 中山登高车出租公司    登高车的路径追踪控制方法？   在领航跟随方法中，领航车被指定后，其余运输车为跟随车。该方法优点是可以减少追踪误差，只有领航车负责路径选择，而跟随车必须遵循领航车坐标。就劣势而言，如果领航车行驶的路线错误，将这将会影响整个车辆编队。登高车路径追踪控制的主要目标是使编队中领航车追踪一个预定的轨迹，同时所有车辆保持固定队形。登高车路径追踪控制，只需对领航车进行路径追踪控制，跟随车在行驶过程中通过 CAN 总线通信和控制器保持编队固定。近些年来，随着现代科技的发展，实现智能车辆和移动机器人路径规划及导航控制研究受到了越来越多的关注。路径规划和追踪控制是编队控制中非常重要但又非常复杂的任务。车辆编队的路径追踪控制是指确定车辆编队如何安全实现自动驾驶到目标地点。为了成功地实现路径规划和运动控制，整个编队应具有感知和避障能力，并且按照预定路线或轨迹能够安全地到达目标地点。登高车的路径追踪控制原理主要包括三个方面：首先是定位问题，编队处于环境中的位置确定；再就是路径规划，即行驶轨迹确定；最后是控制方式，也就是路径追踪控制算法，使车辆编队行驶在预定路径上。

      1 路径规划与定位分析： 近年来，实现智能车辆以及机器人编队的路径规划研究受到了越来越多的关注。路径规划和运动控制是非常重要但又很复杂的任务，路径规划是指编队从起点和目标点可以规划出最优可行的安全路径轨迹，实现整体编队沿规划路径安全到达预定目标位置。车辆编队按照规划路径行驶，可以避开障碍物、按照一定速度行驶，可行性和最优性是路径规划的标准，比较两者，实现可行的路径规划是基本目标，实现最优路径规划比较有难度。根据运输车对环境的感知和避障方法，路径规划可分为两类，即全局路径规划和局部路径规划。由静止物体组成的环境称为静态环境，而那些带有移动物体的环境被称为动态环境。当路径规划发生在静态环境中，并且智能运输车执行路径规划和避障所需的环境信息都可用时，则将其描述为全局路径规划。局部路径规划是发生在运输车行驶时，运输车能够对环境的变化做出反应，环境变化的数据主要来自传感器的数据，包括超声波传感器、红外传感器和光传感器等，通过算法进行安全路径行驶，能够对不断变化的环境做出反应。登高车运输属于在已知环境中进行行驶，多数是在场地内进行模块工程装备或大型桥梁结构的转运，所以登高车的路径规划属于全局路径规划，提前设计运输路线即规划路径。路径规划的主要原则是尽量直线行驶，减少转弯次数和采取大的转弯半径。登高车的路径追踪控制需要对车辆位置状态信息进行处理才能得出控制指令，运输车位置状态信息即定位。高精度的定位信息能够提高运输车遵循预定路径行驶的精度。车辆导航定位方法主要有 GPS 定位、视觉定位、惯性导航定位、卫星定位，基于 GNSS 的定位以及多种定位方式组合的定位等。由于登高车联合运输受到场地和环境条件制约，直接影响到车辆的定位精度和运输安全，因此必须采取合适的定位方式以提高路径追踪的精度。为了满足登高车的规划路线追踪控制精度，本文采用视觉定位方式对车辆编队定位。高精度的视觉定位系统无需其他辅助设施，具有较高的动态定位和静态定位精度。

     2 登高车路径追踪模型建立： 路径追踪控制的目的就是设计合适的控制律使车辆能精确跟随规划路径。首先要对登高车建立运动学模型，模型的建立是对车辆运动状态的描述，车辆运动学模型可以直接表达出其位置与速度之间的数学关系。登高车的路径追踪控制主要是针对编队中的领航车，其他车根据领航跟随控制策略与领航车保持固定队形。所以登高车的路径追踪控制，只需建立领航车的运动学模型即可。（1）直线追踪模型： 登高车行驶路径是由领航车决定，所以只控制领航车的行驶轨迹即可，将领航车简化抽象为一个二轮车模型。领航车假设成只有前后两个轮，C1、C2 分别为前后轮的中心，车辆的质心为 C；假设路面是理想的平面，车辆运动只考虑平面运动，也就是假设悬架是刚性的；车辆是低速运动，此时不需要考虑滑移角的影响。（2）曲线追踪模型：曲线追踪即转向工况，运动学模型，同直线追踪模型一样，假设路面是理想平面，在极坐标下创建模型，曲线路径的曲率为p 。

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    3 路径追踪控制器设计： 对于路径追踪控制无人驾驶车辆，重要的是转向控制。编队转向控制是编队按照路径行驶的关键，对转向系统分析，有利于编队提高行驶的转向精度。根据路径追踪控制要求，只要求车辆的质心按照既定的路线行驶。路径追踪控制，是在坐标系下设置出规划的路径，通过某种控制方法使车辆编队从起点行驶到该路径上，并保证行驶轨迹与路径重合。登高车路径追踪控制是基于车辆定位技术、路径追踪控制方法和转向控制技术的综合性技术，路径追踪控制算法是核心。目前，路径追踪控制方法主要有：预测控制方法、智能控制方法、PID 控制方法、预瞄控制方法、纯追踪算法等。经过比较，纯追踪模型方法比较适合登高车作业的路径追踪控制，其控制参数少，算法方便掌握，可操作性强。纯路径追踪是一种基于仿生学的，模拟人类视觉的方法，其核心是调节路径追踪的前视距离参数，前视距离参数的选择直接影响路径追踪控制的精度。为了增加控制系统的环境适应性，在纯追踪算法上添加模糊控制，领航车可以随路况对前视距离进行调整。

（1）纯追踪控制模型： 建立纯追踪控制模型，追踪路径的目标点为 G。在路径追踪过程中，领航车是通过追踪目标路径上的一系列的目标点来实现路径追踪行驶，纯追踪控制属于几何方法。根据领航车简化模型和阿克曼几何转向原理，可以得到领航车转向角与转弯半径的关系得出纯追踪模型的期望转向角，当前视距离 l 选择固定，只要确定目标点 G 在坐标系下的横向偏差Δx，领航车预期转向角。根据直线追踪模型，可以得到直线纯追踪示意图；同理，根据曲线追踪模型，可以得到曲线纯追踪示意图。根据几何关系得到领航车直线路径追踪的转角控制量。得到领航车曲线路径追踪的转角控制量：分别表达了直线和曲线纯路径追踪模型的的领航车转角控制目标，是路径追踪控制系统的理论基础。在纯路径追踪控制算法中，前视距离的选择直接影响路径追踪的精度，也是此算法的难点。纯追踪模型的是在以车体中心为坐标系下定义的，车辆的位置是以地面坐标系下定义的，所以需要对两个坐标系进行转换，将纯追踪模型下的目标点位置转化成车体中心坐标下的目标点坐标，建立地面与车体坐标系。

（2）纯追踪模糊控制：  模糊控制是一种模仿人工智能的控制方法。纯追踪模型中的前视距离选择与车体的横向位置误差、航向误差和速度有关。由于登高车运输是大件重型运输，行驶速度比较低而且变化小，所以可以忽略速度对前视距离的影响。引入模糊控制主要目的是为了实现前视距离的实时调整，因此取车体的横向位置误差、航向误差作为输入。根据实际情况，取前视距离的基本域为[0,3]m；横向偏差的基本域为[-0.6,0.6]m；航向偏差的基本域为[-30,30]°；量化级均为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，量化因子分别为 0.02、0.1、0.1。制定模糊规则。控制规则：车辆在路径线右侧横向位置偏差Δx 为正，左侧为负；航向偏差θ顺时针时为正，逆时针时为负；右转向为正，左转向为负。无论是直线追踪还是曲线追踪，前视距离的选择会在很大程度上影响车辆的路径追踪效果。前视距离过小和过大都对路径追踪不利。控制器目的是控制最优的前视距离，从而可以减少横向和航向偏差。

     主要对登高车模型和控制方式进行了分析研究。首先分析了登高车的模式，并作了简单分析；针对登高车的行驶模式建立了直行和斜行的一致性运动模型和基于阿克曼几何转向原理的转向运动模型，为后面的同步行驶和协同转向控制奠定了基础；通过对登高车控制任务和常用控制方法分析，选择了适合登高车协同运输的领航跟随控制策略，并对编队控制的传感与通信问题进行了研究，介绍了四车编队传感器布置方案，设计出编队 CAN 总线控制系统；最后对登高车路径追踪控制进行了研究，采用视觉激光测距定位方式和纯路径追踪控制策略，并进行了仿真和实车试验。

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