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摘要
针对矿用卡车（简称“矿卡”）在复杂路径且泥泞坑洼路面条件下横向跟踪精度不高的问题，为提升控制算法对矿区复杂行驶环境的适应性，文章提出一种考虑多因素融合的自适应预瞄循迹控制算法。首先，根据车辆运动学建立基于预瞄的后轮反馈跟踪模型；然后，由轨迹预测方法预测车辆的运行轨迹，考虑参考轨迹与预测轨迹之间的累积跟踪误差、车辆转向响应延时等因素，构建自适应预瞄的多目标优化函数；最后，通过遗传算法（genetic algorithms,GA）对优化函数进行求解，输出最优预瞄点至后轮反馈控制器，实现车辆在全局路径跟踪过程的最优化控制。仿真和矿卡实车测试结果显示，当车辆起步初始横向误差小于0.8 m、横摆角误差小于5°时，采用自适应预瞄循迹控制算法能够实现较好的纠偏控制，最终停车时横向误差小于0.2 m，横摆角误差小于2°，有效提升了矿卡的循迹跟踪能力以及对复杂工况环境的适应性。
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