Algoritmy vedení po trati pro vozidla s více stupni volnosti

Abstract

Rozvoj autonomních vozidel ve veřejné dopravě upoutal pozornost široké veřejnosti a začal být považován za možné řešení v otázce dopravy. V důsledku toho vzrostl význam algoritmů vedení po trati a zároveň se zvýšily požadavky na tyto řídicí systémy. Cílem předkládané práce je návrh algoritmu vedení po trati přímo uzpůsobený pro vozidla s více stupni volnosti, která se odchylují od konvenčních platforem. Na začátku práce uvádíme souhrnný přehled kinematiky a dynamiky pohybu vozidel s více stupni volnosti včetně odvození příslušných matematických modelů. Dané modely slouží jako podklad pro návrh a vyhodnocení navrhovaných algoritmů. Práce dále zkoumá rozdíly mezi reaktivními algoritmy a algoritmy zahrnujícími dopřednou složku referenční trati. Navržený primární algoritmus je rozšířen o další funkce a následně vyhodnocen v rámci různých jízdních scénářů. Výkon a jízdní komfort jednotlivých navržených algoritmů mezi sebou srovnáváme a následně výsledky podrobujeme srovnání s regulátorem inspirovaným Stanley řídícím systémem. V závěru práce algoritmus integrujeme do validační platformy, čímž ověříme algoritmus na reálné hardwarové platformě a podnikneme tak klíčový krok pro posuzování funkčnosti algoritmu.

The emergence of autonomous vehicles in the public transport sector has sparked increasing interest and recognition as a solution in the transportation industry. Consequently, the significance of path-tracking algorithms has escalated, accompanied by heightened demands on these control systems. This thesis aims to present a design of a path-tracking algorithm tailored explicitly for over-actuated vehicles, which deviate from conventional platforms. To begin, the thesis provides a comprehensive overview of the kinematics and dynamics regarding the motion of over-actuated vehicles, incorporating the derivation of relevant mathematical models. These models serve as the foundation for designing and evaluating the proposed algorithms. Furthermore, the thesis explores the distinctions between reactive algorithms and those incorporating a look-ahead component of the reference path. The primary algorithm proposed is augmented with additional features and subsequently assessed across diverse driving scenarios. Performance and driving comfort comparisons are conducted between the developed algorithms and a Stanley-inspired controller. Lastly, the thesis concludes with the integration of the algorithm into a validation platform, enabling real hardware platform validation. This integration serves as a pivotal step in assessing the algorithm's functionality.