基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010048068.2 (22)申请日 2020.01.16 (71)申请人 南京理工大学 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫 200号 (72)发明人 王俊杰朱红赛唐兴苏岩 (74)专利代理机构 南京理工大学专利中心 32203 代理人 朱沉雁 (51)Int.Cl. G05B 11/42(2006.01) (54)发明名称 一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控 制算法 (57)摘要 本发明公开了一种基于车辆误差模型的车 辆轨迹跟踪控制算法， 通过对车辆状态、 。

2、定位信 息、 参考轨迹进行滤波、frenet坐标系转换、 目标 点匹配、 误差分析、 横向控制和纵向控制， 得到车 辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车辆纵向加速 度并进行滤波， 最终发送给受控车辆， 实现基于 车辆动力学误差模型的车辆的轨迹跟踪控制； 滤 波包含卡尔曼滤波、 限幅滤波和轨迹滤波。 横向 控制和纵向控制考虑车辆横向动力学与纵向动 力学的耦合性， 纵向控制通过位置PID控制、 速度 PID控制与加速度修正量实现平稳的车辆纵向加 速度控制， 横向控制建立基于车辆误差模型的 LQR控制器， 计算前馈控制量和反馈控制量， 最终 实现车辆横向控制的同时保证算法实时性。 权利要求书4页 说。

3、明书7页 附图3页 CN 111240187 A 2020.06.05 CN 111240187 A 1.一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于： 根据车辆状态、 定位 信息以及参考轨迹， 通过滤波、 frenet转换、 目标点匹配、 误差分析、 横向控制和纵向控制得 到车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车辆纵向加速度， 并再次进行滤波， 最终发送给受控 车辆， 实现基于车辆动力学误差模型的车辆的轨迹跟踪控制。 2.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于， 步 骤如下： 步骤1、 通过CAN通讯模块从受控车辆内部CAN总线采集车辆状态信息，。

4、 通过通讯接口从 车载组合导航模块中获取车辆定位信息， 通过车辆导航系统采集车辆预定行驶轨迹作为参 考轨迹， 转入步骤2； 步骤2、 对车辆状态信息、 定位信息进行卡尔曼滤波， 去除其中的传感器噪声信号， 获得 去噪后的车辆状态信息和去噪后的定位信息， 对参考轨迹进行轨迹滤波去除参考轨迹中的 噪声点， 获得去噪后的参考轨迹， 转入步骤3； 步骤3、 根据去噪后的参考轨迹将去噪后的车辆定位信息从笛卡尔坐标系转换到 frenet坐标系中， 得到frenet坐标系中车辆定位信息， 转入步骤4； 步骤4、 根据去噪后的车辆状态信息与frenet坐标系中车辆定位信息在去噪后的参考 轨迹中选取车辆实时目标。

5、点， 转入步骤5； 步骤5、 根据车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息通过误差分析算法得到 横向误差和纵向误差， 转入步骤6； 步骤6、 根据横向误差和纵向误差分别计算车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车辆纵 向加速度， 车辆方向盘转角与车辆方向盘转速用于对车辆进行横向控制， 车辆纵向加速度 用于对车辆进行纵向控制， 转入步骤7； 步骤7、 对车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向加速度分别进行限幅滤波， 去 除控制量中的异常点， 获得最终的车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向加速度， 转 入步骤8； 步骤8、 通过CAN通讯模块将最终的车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速。

6、和车辆纵向加速 度发送给受控车辆， 实现车辆的轨迹跟踪控制。 3.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于： 步 骤1中， 车辆状态信息如表1所示： 表1 车辆状态信息表 权利要求书 1/4 页 2 CN 111240187 A 2 4.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于： 步 骤1中， 定位信息如表2所示： 表2 定位信息表 权利要求书 2/4 页 3 CN 111240187 A 3 5.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于： 步 骤2中， 对参考轨迹进行轨迹滤波去除参考轨迹中的噪声点。

7、， 获得去噪后的参考轨迹， 具体 如下： 步骤2-1、 使用车辆运动模型对参考轨迹进行几何推算， 检索出参考轨迹所有不符合车 辆运动学模型的轨迹点， 如果不存在不符合车辆运动学模型的轨迹点， 则得到去噪后的参 考轨迹， 如果存在不符合车辆运动学模型的轨迹点， 则转入步骤2-2； 步骤2-2、 在参考轨迹中选取不符合车辆运动学模型的轨迹点的前相邻点和后相邻点， 对前相邻点和后相邻点使用线性差值法得到中间点， 使用中间点替换参考轨迹中不符合车 辆运动学模型的轨迹点， 得到去噪后的参考轨迹。 6.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 其特征在于， 步 骤5中， 根据车辆实时目。

8、标点与frenet坐标系中车辆定位信息通过误差分析算法得到横向 误差和纵向误差， 具体如下： 步骤5-1、 计算去噪后的参考轨迹中车辆实时目标点处的实时轨迹法向量， 转入步骤5- 2； 权利要求书 3/4 页 4 CN 111240187 A 4 步骤5-2、 对车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息进行矢量运算， 得到误差 向量， 转入步骤5-3； 步骤5-3、 计算误差向量在实时轨迹法向量上的分量， 得到横向误差， 转入步骤5-4； 步骤5-4、 根据车辆实时目标点的路程与frenet坐标系中车辆当前路程计算出纵向误 差。 7.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控。

9、制算法， 其特征在于， 步 骤6中， 根据横向误差和纵向误差分别计算车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速， 车辆方向盘 转角与车辆方向盘转速用于对车辆进行横向控制， 具体如下： 步骤6-1、 根据去噪后的车辆状态信息和去噪后的定位信息建立计算车辆实时动力学 模型， 转入步骤6-2； 步骤6-2、 根据车辆实时动力学模型和上一个控制周期的用于纵向控制量的车辆纵向 加速度计算车辆实时线性动力学误差模型， 转入步骤6-3； 步骤6-3、 对车辆实时线性动力学误差模型使用欧拉离散映射法进行模型离散化， 得到 离散化车辆实时线性动力学误差模型， 转入步骤6-4； 步骤6-4、 根据离散化车辆实时线性动力学误。

10、差模型与横向误差建立线性二次型调节 器， 计算得到反馈车辆方向盘转角、 反馈车辆方向盘转速， 转入步骤6-5； 步骤6-5、 计算去噪后的参考轨迹在实时目标点处的轨迹曲率与轨迹曲率变化率， 转入 步骤6-6； 步骤6-6、 根据轨迹曲率计算前馈车辆方向盘转角， 转入步骤6-7； 步骤6-7、 根据轨迹曲率变化率计算前馈车辆方向盘转速， 转入步骤6-8； 步骤6-8、 根据反馈车辆方向盘转角、 前馈车辆方向盘转角计算出车辆方向盘转角， 步 骤6-9； 步骤6-9、 根据反馈车辆方向盘转速、 前馈车辆方向盘转速计算出车辆方向盘转速； 。 8.根据权利要求1所述的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算。

11、法， 其特征在于， 步 骤6中， 根据横向误差和纵向误差计算车辆纵向加速度， 车辆纵向加速度用于对车辆进行纵 向控制， 具体如下： 步骤6-a、 根据纵向误差使用位置PID控制器， 得到车辆速度补偿量， 转入步骤6-b； 步骤6-b、 当前车辆速度与车辆实时目标点处速度做差， 得到车辆速度误差， 转入步骤 6-c； 步骤6-c、 对车辆速度误差与车辆速度补偿量进行求和， 得到车辆速度偏差量， 转入步 骤6-d； 步骤6-d、 通过速度PID控制器对车辆速度偏差量进行调节， 得到车辆加速度补偿量， 转 入步骤6-e； 步骤6-e、 根据当前路面坡度、 上一个控制周期的车辆方向盘转角和上一个控制周。

12、期的 车辆方向盘转速计算得到加速度修正量， 转入步骤6-f； 步骤6-f、 对车辆加速度补偿量与加速度修正量进行求和， 得到车辆纵向加速度。 权利要求书 4/4 页 5 CN 111240187 A 5 一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法 技术领域 0001 本发明属于车辆控制技术， 具体涉及一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制 算法。 背景技术 0002 在自动驾驶系统中， 车辆轨迹跟踪控制算法结合GPS、 IMU等传感器数据对预期轨 迹进行解析， 计算出车辆最优控制量。 自动驾驶系统对车辆的油门、 刹车、 方向盘等执行器 进行控制， 实现车辆的轨迹跟踪。 在自动驾驶车辆轨迹跟踪控。

13、制时， 常用的控制算法有PID 控制、 线性二次型调节器(LQR)、 模型预测控制(MPC)等控制算法。 车辆轨迹跟踪控制算法使 车辆按照预期轨迹行驶， 维持车辆行驶轨迹稳定， 是保障自动驾驶行车安全的根本。 0003 赵克刚、 郭泉成等在 基于最优控制的智能车轨迹跟踪算法 一文中， 提出了一种 基于最优控制的智能车轨迹跟踪算法。 根据车辆运动学方程和轨迹跟踪状态， 建立轨迹跟 踪误差模型， 采用线性二次型最优控制方法， 以动态跟踪误差、 控制能量消耗综合最优为目 标， 通过不同速度时的目标权重系数调整， 实现了速度自适应的车辆轨迹跟踪最优控制。 该 方案存在以下几点问题： 1、 轨迹跟踪误差。

14、模型中未考虑车辆动力学特性， 在车辆高速行驶 和参考轨迹曲率较大时轨迹跟踪效果差。 2、 通过时间作为参考量选取轨迹参考点， 在车辆 行驶工况较差时会导致车辆无法跟踪参考轨迹。 0004 李渊、 马戎等在 智能车辆的滑模轨迹跟踪控制 一文中， 提出了一种滑模变结构 控制的轨迹跟踪控制算法。 针对高速自主导航智能车辆轨迹跟踪控制器鲁棒性、 精确性和 实时性的高要求， 在智能车辆结构组成与运动模型基础上， 设计了一种滑模变结构控制器。 通过控制智能车辆的线速度和角速度实现智能车辆对任意路径的跟踪。 该方案存在一下几 点问题： 1、 由于使用滑模变结构控制， 控制变量存在抖振现象， 影响车辆运行稳定。

15、性。 2、 由 于未考虑路面倾角对车辆加速度的影响， 算法在车辆上下坡时表现较差。 发明内容 0005 本发明的目的在于提供一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 实现基 于车辆动力学误差模型的控制方法， 控制时考虑车辆横向控制与纵向控制的耦合性， 提高 车辆横向跟踪能力同时保证算法的实时性。 0006 实现本发明目的的技术解决方案为： 一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制 算法， 根据车辆状态、 定位信息以及参考轨迹， 通过滤波、 frenet坐标系转换、 目标点匹配、 误差分析、 横向控制和纵向控制得到车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车辆纵向加速度， 并再次进行滤波， 最终发送。

16、给受控车辆， 实现基于车辆动力学误差模型的车辆的轨迹跟踪 控制， 具体步骤如下： 0007 步骤1、 通过CAN通讯模块从受控车辆内部CAN总线采集车辆状态信息， 通过通讯接 口从车载组合导航模块中获取车辆定位信息， 通过车辆导航系统采集车辆预定行驶轨迹作 为参考轨迹， 转入步骤2； 说明书 1/7 页 6 CN 111240187 A 6 0008 步骤2、 对车辆状态信息、 定位信息进行卡尔曼滤波， 去除其中的传感器噪声信号， 获得去噪后的车辆状态信息和去噪后的定位信息， 对参考轨迹进行轨迹滤波去除参考轨迹 中的噪声点， 获得去噪后的参考轨迹， 转入步骤3； 0009 步骤3、 根据去噪后。

17、的参考轨迹将去噪后的车辆定位信息从笛卡尔坐标系转换到 frenet坐标系中， 得到frenet坐标系中车辆定位信息， 转入步骤4； 0010 步骤4、 根据去噪后的车辆状态信息与frenet坐标系中车辆定位信息在去噪后的 参考轨迹中选取车辆实时目标点， 转入步骤5； 0011 步骤5、 根据车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息通过误差分析算法 得到横向误差和纵向误差， 转入步骤6； 0012 步骤6、 根据横向误差和纵向误差分别计算车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车 辆纵向加速度， 车辆方向盘转角与车辆方向盘转速用于对车辆进行横向控制， 车辆纵向加 速度用于对车辆进行纵向控制，。

18、 转入步骤7； 0013 步骤7、 对车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向加速度分别进行限幅滤 波， 去除控制量中的异常点， 获得最终的车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向加速 度， 转入步骤8； 0014 步骤8、 通过CAN通讯模块将最终的车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向 加速度发送给受控车辆， 实现车辆的轨迹跟踪控制。 0015 本发明与现有技术相比， 其显著优点： 0016 (1)基于车辆误差模型， 轨迹跟踪误差收敛速度快。 0017 (2)考虑车辆横向控制与纵向控制的耦合性， 车辆轨迹跟踪误差小。 0018 (3)考虑路面坡度， 在车辆上下坡时车辆纵向速度控制稳。

19、定。 附图说明 0019 图1为本发明的基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法框架图。 0020 图2为本发明的车辆轨迹跟踪控制方法的横向控制流程图。 0021 图3为本发明的车辆轨迹跟踪控制方法的纵向控制流程图。 具体实施方式 0022 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。 0023 结合图1、 图2和图3， 一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法， 通过对车 辆状态、 定位信息、 参考轨迹进行滤波、 frenet坐标系转换、 目标点匹配、 误差分析、 横向控 制和纵向控制， 得到车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车辆纵向加速度并进行滤波， 最终 发送给受控车辆， 实现基于车辆动力学。

20、误差模型的车辆的轨迹跟踪控制； 滤波包含卡尔曼 滤波、 限幅滤波和轨迹滤波。 横向控制和纵向控制考虑车辆横向动力学与纵向动力学的耦 合性， 纵向控制通过位置PID控制、 速度PID控制与加速度修正量实现平稳的车辆纵向加速 度控制， 横向控制建立基于车辆误差模型的LQR控制器， 计算前馈控制量和反馈控制量， 最 终实现车辆横向控制的同时保证算法实时性； 具体步骤如下： 0024 步骤1、 通过CAN通讯模块从受控车辆内部CAN总线采集车辆状态信息， 通过通讯接 口从车载组合导航模块中获取车辆定位信息， 通过车辆导航系统采集车辆预定行驶轨迹作 说明书 2/7 页 7 CN 111240187 A 。

21、7 为参考轨迹， 转入步骤2。 0025 其中， 表1车辆状态信息表 0026 0027 0028 定位信息如表2所示： 0029 表2定位信息表 说明书 3/7 页 8 CN 111240187 A 8 0030 0031 0032 步骤2、 防止外部传感器噪声降低车辆轨迹跟踪控制精度， 对车辆状态信息、 定位 信息进行卡尔曼滤波去除其中的传感器噪声信息， 获得去噪后的车辆状态信息和去噪后的 定位信息， 为了保证参考轨迹的有效性， 对参考轨迹进行轨迹滤波去除参考轨迹中的噪声 点， 获得去噪后的参考轨迹， 具体如下： 0033 对参考轨迹进行轨迹滤波去除参考轨迹中的噪声点， 获得去噪后的参考轨。

22、迹， 具 体如下： 0034 步骤2-1、 为了保证算法实时性， 使用车辆运动模型对参考轨迹进行几何推算， 快 速检索出参考轨迹所有不符合车辆运动学模型的轨迹点， 车辆无法跟踪不符合车辆运动学 模型的轨迹点， 需要去除轨迹中不符合车辆运动学模型的轨迹点， 保证参考轨迹的可用性， 如果不存在不符合车辆运动学模型的轨迹点， 则使用参考轨迹作为去噪后的参考轨迹， 转 入步骤3， 如果存在不符合车辆运动学模型的轨迹点， 则转入步骤2-2； 0035 步骤2-2、 选用线形插补的方式替代参考轨迹中不符合车辆运动学模型的轨迹点， 在参考轨迹中选取不符合车辆运动学模型的轨迹点的前相邻点和后相邻点， 对前相邻。

23、点和 后相邻点使用线性差值法得到中间点， 使用中间点替换参考轨迹中不符合车辆运动学模型 说明书 4/7 页 9 CN 111240187 A 9 的轨迹点， 得到去噪后的参考轨迹； 转入步骤3。 0036 步骤3、 根据去噪后的参考轨迹将去噪后的车辆定位信息从笛卡尔坐标系转换到 frenet坐标系中， 得到frenet坐标系中车辆定位信息， 转入步骤4。 0037 步骤4、 根据去噪后的车辆状态信息与frenet坐标系中车辆定位信息在去噪后的 参考轨迹中选取车辆实时目标点， 转入步骤5。 0038 步骤5、 根据车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息通过误差分析算法 得到横向误差和纵。

24、向误差， 具体如下： 0039 根据车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息通过误差分析算法得到横 向误差和纵向误差， 具体如下： 0040 步骤5-1、 选取参考点法向量方向作为车辆的横向误差方向， 计算去噪后的参考轨 迹中车辆实时目标点处的实时轨迹法向量， 转入步骤5-2； 0041 步骤5-2、 对车辆实时目标点与frenet坐标系中车辆定位信息进行矢量运算， 得到 误差向量， 转入步骤5-3； 0042 步骤5-3、 计算误差向量在实时轨迹法向量上的分量， 得到横向误差。 转入步骤5- 4； 0043 步骤5-4、 根据车辆实时目标点的路程与frenet坐标系中车辆当前路程计算。

25、出纵 向误差， 转入步骤6。 0044 步骤6、 根据横向误差和纵向误差分别计算车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速、 车 辆纵向加速度， 车辆方向盘转角与车辆方向盘转速用于对车辆进行横向控制， 车辆纵向加 速度用于对车辆进行纵向控制。 0045 其中， 根据横向误差和纵向误差分别计算车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速， 车辆 方向盘转角与方向盘转速用于对车辆进行横向控制， 具体如下： 0046 步骤6-1、 根据去噪后的车辆状态信息和去噪后的定位信息建立计算车辆实时动 力学模型， 公式如下： 0047 0048 0049 0050 公式中： g为重力加速度， 为路面坡度， m为车辆质量， Iz为车。

26、辆转动惯量， lf为车辆 质心到车辆前轮轴垂直距离， lr为车辆质心到车辆后轮轴垂直距离， f为车辆前轮转角， Vx 为车辆纵向速度， Vy为车辆横向速度， 为车辆横摆角，为车辆纵向加速度， 为车辆横向 加速度， 为车辆横摆角速度， Flf为车辆左前轮与右前轮横向受力和， Fcf为车辆左前轮与右 前轮纵向受力和， Flr为车辆左后轮与右后轮横向受力和， Fcr为车辆左后轮与右后轮纵向受 力和， 转入步骤6-2； 0051 步骤6-2、 考虑车辆纵向运动会对横向控制产生影响， 根据车辆实时动力学模型和 上一个控制周期的用于纵向控制量的车辆纵向加速度建立车辆实时动力学误差模型， 考虑 说明书 5/。

27、7 页 10 CN 111240187 A 10 算法实时性， 在参考点处采用一阶泰勒展开的方法对车辆实时动力学误差模型进行线性 化， 公式如下： 0052 0053 其中： f(x)为车辆实时动力学误差模型， x为状态空间， x0为参考点， 得到车辆实时 线性动力学误差模型， 转入步骤6-3； 0054 步骤6-3、 为了保证算法实时性， 需要对模型进行离散化处理， 对车辆实时线性动 力学误差模型使用欧拉离散映射法进行模型离散化， 得到离散化车辆实时线性动力学误差 模型， 转入步骤6-4； 0055 步骤6-4、 根据离散化车辆实时线性动力学误差模型与横向误差建立线性二次型 调节器， 计算得。

28、到反馈车辆方向盘转角、 反馈车辆方向盘转速， 转入步骤6-5； 0056 步骤6-5、 计算去噪后的参考轨迹在实时目标点处的轨迹曲率与轨迹曲率变化率， 转入步骤6-6； 0057 步骤6-6、 考虑参考轨迹曲率对车辆方向盘转角的影响， 根据轨迹曲率计算前馈车 辆方向盘转角， 转入步骤6-7； 0058 步骤6-7、 考虑参考轨迹曲率变化率对车辆方向盘转速的影响， 根据轨迹曲率变化 率计算前馈车辆方向盘转速， 转入步骤6-8； 0059 步骤6-8、 综合考虑横向反馈控制与参考轨迹曲率对车辆方向盘转角的影响， 根据 反馈车辆方向盘转角、 前馈车辆方向盘转角计算出车辆方向盘转角， 步骤6-9； 0。

29、060 步骤6-9、 综合考虑横向反馈控制与参考轨迹曲率变化率对车辆方向盘转速的影 响， 根据反馈车辆方向盘转速、 前馈车辆方向盘转速计算出车辆方向盘转速， 转入步骤6- a。 ； 0061 其中， 根据横向误差和纵向误差计算车辆纵向加速度， 车辆纵向加速度用于对车 辆进行纵向控制， 具体如下： 0062 步骤6-a、 根据纵向误差使用位置PID控制器， 得到车辆速度补偿量， 转入步骤6-b； 0063 步骤6-b、 当前车辆速度与车辆实时目标点处速度做差， 得到车辆速度误差， 转入 步骤6-c； 0064 步骤6-c、 综合考虑车辆速度误差与位置PID控制器控制量对车辆速度的影响， 对 车辆。

30、速度误差与车辆速度补偿量进行求和， 得到车辆速度偏差量， 转入步骤6-d； 0065 步骤6-d、 通过速度PID控制器对车辆速度偏差量进行调节， 得到车辆加速度补偿 量， 转入步骤6-e； 0066 步骤6-e、 由于考虑车辆横向运动与当前行驶路面坡度会对车辆纵向加速度产生 影响， 根据当前路面坡度、 上一个控制周期的车辆方向盘转角和上一个控制周期的车辆方 向盘转速计算得到加速度修正量， 转入步骤6-f； 0067 步骤6-f、 对车辆纵向加速度进行修正， 车辆加速度补偿量与加速度修正量进行求 和， 得到车辆纵向加速度； 转入步骤7。 0068 步骤7、 为保证车辆控制的稳定性， 对车辆方向。

31、盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵 向加速度分别进行限幅滤波， 去除控制量中的异常点， 获得最终的车辆方向盘转角、 车辆方 向盘转速和车辆纵向加速度， 转入步骤8。 说明书 6/7 页 11 CN 111240187 A 11 0069 步骤8、 通过CAN通讯模块将最终的车辆方向盘转角、 车辆方向盘转速和车辆纵向 加速度发送给受控车辆， 实现车辆的轨迹跟踪控制。 说明书 7/7 页 12 CN 111240187 A 12 图1 说明书附图 1/3 页 13 CN 111240187 A 13 图2 说明书附图 2/3 页 14 CN 111240187 A 14 图3 说明书附图 3/3 页 15 CN 111240187 A 15 。