本研究探讨了智能车辆在复杂环境中的局部路径规划与实时追踪控制策略，旨在提高行驶安全性和效率。通过优化算法，实现精准驾驶操作。
### 智能车辆局部轨迹规划与跟踪控制算法研究
#### 一、研究背景与意义
随着自动驾驶技术的快速发展，其应用范围正逐渐从实验室走向实际道路环境。这不仅要求智能车辆具备高度自动化的能力，还需要在复杂的交通环境中安全高效地运行。因此，在这一背景下，针对智能车辆的局部轨迹规划和跟踪控制算法的研究成为当前的重点课题。该领域的研究成果对于提高自动驾驶汽车的安全性、有效性和实时性能具有重要意义。
#### 二、Frenet坐标系及其应用
##### 2.1 Frenet坐标系简介
Frenet坐标系是一种特殊的三维坐标系统，它通过定义路径上的切向（T）、法向（N）和双法线方向（B）三个单位向量来描述沿着曲线路径移动的物体的状态。这种坐标系特别适用于智能车辆沿预定路线行驶的情况。
##### 2.2 基于Frenet坐标系的轨迹规划
研究中首先引入了Frenet坐标系，并在此基础上构建了横向和纵向的轨迹规划模型，针对不同驾驶场景（如定速巡航、变道超车以及减速停车等），分别设计了相应的终端采样状态。此外还提出了一个用于评估不同场景下轨迹质量的质量评价函数。通过这种方式可以得到一系列具有不同程度评分的横纵向采样轨迹族。
#### 三、横纵向采样轨迹合成与优化
##### 3.1 横纵向采样轨迹合成
为解决横向和纵向轨迹之间的协调问题，研究提出了一种基于质量评价并考虑运动学约束检测机制的横纵向采样轨迹综合算法。通过这种方式可以有效地筛选出满足实际车辆特性的高质量路径。
##### 3.2 运动学约束与碰撞检测
为了进一步提高路径规划的安全性，采用了定向边界框法简化环境障碍物和无人车形状，并引入了分离轴理论进行碰撞检测。这些方法有助于避免行驶过程中与其他物体发生碰撞的风险，提高了轨迹设计的整体安全性。
#### 四、模型预测控制及优化
##### 4.1 模型预测控制器（MPC）
基于汽车动力学原理建立了路径跟踪与纵向速度追踪的模型预测控制器(MPC)。通过将横纵向误差作为状态变量建立状态方程，并以此精确控制车辆按预期轨迹行驶。相比传统纯追踪控制器，该方法在复杂多变驾驶环境中表现出更好的适应性。
##### 4.2 粒子群算法优化
为了进一步提升MPC性能，引入了粒子群算法(PSO)对控制器中的权重参数进行寻优处理，并通过对比实验验证其改进效果。结果显示基于PSO优化后的模型预测控制在跟踪精度方面有显著提高。
#### 五、综合仿真验证
##### 5.1 双移线工况下的联合仿真实验
针对经过优化的MPC，设计了一套双移线工况下用于测试轨迹跟随能力的仿真实验。结果显示改进后的方法能够有效追踪期望路径，并展现出良好的跟踪性能。
##### 5.2 主动避障系统验证
通过结合决策模块、轨迹规划和控制三部分功能，在静态及动态障碍物场景中进行了联合仿真实验，证明了所设计主动避障系统的有效性与实时性。实验表明该系统能够在复杂环境中快速准确地生成局部避让路径并进行跟踪。
#### 六、结论
本研究通过引入Frenet坐标系构建适合多种驾驶情况的横纵向轨迹规划模型，并提出有效的合成和优化算法；同时，利用MPC结合PSO实现了更高的跟踪精度。经过综合仿真验证证明了所提方法的有效性、安全性和实时性能，在复杂环境中的稳定行驶支持方面提供了强有力的技术支撑。
5星
