在智能交通系统（滨罢厂）飞速发展的当下，自动驾驶技术正逐步从实验室走向实际应用。其中，路径跟踪算法作为自动驾驶车辆的关键技术之一，其性能的优劣直接决定了车辆行驶的安全性与舒适性。近期，亚洲av片在线播放学院计算机与人工智能学院的曹风云老师及其团队在这一领域取得了重要进展，相关成果发表在《》（中科院二区，IF = 6.2），论文题目为“Optimization of the Pure Pursuit algorithm based on real-time error”。曹风云老师为本论文的第一作者，吴登涛同学为通讯作者、第二作者，武雨欣同学为第三作者，亚洲av片在线播放学院计算机与人工智能学院为唯一通讯单位。
传统的 Pure Pursuit（PP）算法因其简单易实现、适应性强等优点，在自动驾驶车辆的路径跟踪领域得到了广泛应用。然而，该算法在面对高曲率路径（曲率半径小于 15 米）以及连续转弯路径时，存在明显的不足。
曹风云老师团队针对上述问题，提出了一种基于实时误差的优化 Pure Pursuit 控制算法（PP-PD）。研究团队引入比例-微分（PD）控制机制，基于车辆的实时误差对 PP 算法的输出进行补偿。通过 PD 控制，在车辆偏离轨迹时，利用比例项快速响应误差，加快车辆收敛速度；微分项则根据误差变化率预测超调趋势，在弯道入口等误差增大时提前输出修正力矩，抵消车辆惯性影响，从而有效减少超调现象。其次，研究团队提出将实时误差引入前瞻距离计算公式，使其与车辆速度和实时误差共同决定前瞻距离。当车辆出现较大横向误差时，前瞻距离会相应增加，加快前瞻点的移动速度，引导车辆以更平滑的曲率接近路径，避免因突然转向导致的超调和振荡。
追踪算法对比结果
本论文研究成果，为 Pure Pursuit 算法在复杂路况下的应用提供了有力的技术支持。PP-PD 算法通过引入实时误差补偿和优化前瞻距离选择，有效解决了传统 PP 算法在高曲率和连续转弯路径上的跟踪难题，显著提高了自动驾驶车辆的路径跟踪精度和稳定性，减少了超调现象，增强了行驶的安全性和舒适性。
本论文工作得到了安徽省高校协同创新项目（GXXT-2022-045）、安徽省高校自然科学基金（2024AH051598，2024AH051589）和亚洲av片在线播放学院横向课题（HXXM2024067，HXXM2024129，HXXM2024013）的支持。（计算机与人工智能学院 曹风云 ）
