基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法

纯追踪算法是无人驾驶领域中常用的路径跟踪算法，其中预瞄距离的选择影响着路径自主跟踪的精度。针对实际车辆时滞导致理论最优预瞄距离与实际最优预瞄距离不符的问题，提出了一种基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法。首先，基于时延和迟滞对传统模型的影响，更新时滞车辆模型；其次，设计了一种改进樽海鞘优化算法对预瞄距离进行优化，研究不同车辆速度下最优预瞄距离配置，得到了仿真平台下最优预瞄距离和速度的一次线性关系式；最后，在实际车辆平台上，对所提优化方法进行了实验验证。实验结果表明：相比于传统模型，加入时滞补偿所得最优预瞄准确率提高了67.55%。