基于门控循环单元优化的轨迹跟踪控制方法

作者：张良; 祁永芳; 赵晓敏; 张国栋; 蒋瑞洋

来源：汽车技术, 2023, (07): 31-37.

DOI：10.19620/j.cnki.1000-3703.20220336

• Driverless
• Track tracking
• Grated Re-circulated Unit(GRU)
• Multipoint preview

为提高智能汽车轨迹跟踪精度，以多点预瞄模型为基础，设计了一种基于门控循环单元（GRU）神经网络优化的轨迹跟踪模型。首先，在车辆二自由度模型上，基于预瞄理论建立了3种预瞄轨迹跟踪模型，仿真验证结果表明，多点预瞄模型跟随效果最佳。然后，将多点预瞄横向位移偏差和转向盘转角等参数作为GRU神经网络的输入，经过训练后，输出优化后的转向盘转角控制车辆的行驶方向。验证结果表明，与多点预瞄模型相比，经GRU优化的轨迹跟踪模型在双移线路径和S型曲线路径下均有更好的跟踪效果。