特殊场景下自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

自动驾驶汽车作为汽车产业与人工智能技术融合的重要方向，近年来发展迅速，其最终目标是实现车辆在无需人类驾驶员干预的情况下安全、高效地行驶。

轨迹跟踪控制作为自动驾驶汽车实现路径规划和决策的关键技术之一，直接关系到车辆的行驶安全性和舒适性。

然而，在现实交通场景中，自动驾驶汽车常常面临着各种特殊场景的挑战，例如复杂的道路环境、恶劣的天气条件、交通参与者行为的随机性以及传感器感知局限性等。

2. 本选题国内外研究状况综述

自动驾驶汽车轨迹跟踪控制是近年来智能车辆领域的研究热点之一，国内外学者在该领域取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方面做了大量研究，并取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.特殊场景对自动驾驶汽车轨迹跟踪控制的影响分析：针对复杂道路环境、极端天气条件、交通参与者行为随机性以及传感器感知局限性等特殊场景，分析其对车辆轨迹跟踪控制的影响机理，建立更贴近实际的车辆动力学模型和环境感知模型，为后续控制方法设计奠定基础。

2.基于鲁棒控制的轨迹跟踪方法研究：研究滑模控制、h∞控制等鲁棒控制方法在轨迹跟踪控制中的应用，提高控制系统对参数摄动和外部干扰的鲁棒性，增强车辆在特殊场景下的稳定性和可靠性。

3.基于学习的轨迹跟踪方法研究：研究基于深度学习、强化学习等机器学习方法的轨迹跟踪控制策略，使车辆能够从历史数据中学习驾驶经验，不断优化控制策略，提高对复杂环境的适应能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。

1.首先进行文献调研，全面了解国内外在自动驾驶汽车轨迹跟踪控制领域的研究现状，特别是针对特殊场景的控制方法，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和研究思路。

2.建立车辆运动学和动力学模型，并考虑特殊场景的影响，如路面附着系数变化、侧风干扰、传感器噪声等，构建更贴近实际的仿真模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对特殊场景对轨迹跟踪控制的影响，建立更贴近实际的车辆动力学模型和环境感知模型，提高控制算法的实用性。

2.将鲁棒控制、学习控制和多传感器融合等方法应用于轨迹跟踪控制，并探索不同方法的融合策略，以提高车辆在特殊场景下的适应性和鲁棒性。

3.通过仿真实验和实车测试验证所提出的轨迹跟踪控制方法的有效性，并与传统方法进行对比分析，突出本研究的创新性和先进性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 龚建伟, 姜岩, 陈慧岩. 无人驾驶车辆模型预测控制[m]. 北京: 北京理工大学出版社, 2018.

[2] 李骏, 郭孔辉, 马大为, 等. 自动驾驶汽车轨迹跟踪控制研究进展[j]. 汽车工程, 2020, 42(10): 1141-1153.

[3] 陈虹, 王殿辉, 谭文, 等. 基于改进模型预测控制的自动驾驶车辆轨迹跟踪[j]. 机械工程学报, 2019, 55(10): 105-114.