基于增量线性模型预测控制的无人车轨迹跟踪方法

针对现有无人车轨迹跟踪研究中假设轮胎侧偏角始终处于线性区域的不足,提出了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。在每个控制周期内进行轮胎魔术公式的线性化处理,建立时变轮胎模型,并结合车辆二自由度模型,获得了车辆时变模型,设计增量线性时变模型预测控制器(ILTVMPC),完成了轨迹跟踪,在二次规划求解过程中加入包括控制量和控制增量等约束。利用MATLAB/Simulink平台将该方法与非线性模型预测控制进行仿真对比,结果表明:基于时变轮胎模型的ILTVMPC,不仅在跟踪精度和稳定性上有优异表现,而且计算实时性得到较大幅度提升。     

自动驾驶车辆侧向路径跟随控制算法仿真

路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制（MPC）侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于模型预测控制的智能车轨迹跟踪控制研究

为了完成智能车的轨迹跟踪,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪方法,利用将运动学模型这个非线性系统线性化的方案,来获得必须的线性时变系统,采取模型预测控制的三要素来设计控制器。并且基于MPC在控制过程中能增加多种约束的优点,建立基于车辆运动学模型的约束做轨迹跟踪仿真实验,最后,基于山东理工大学智能车平台上GPS提供的定位信息,在校园中采集路线并对前提规划好的的轨迹进行实车验证。实验结果表明:基于MPC算法所设计的控制器能快速且稳定地跟踪期望轨迹。     

智能汽车轨迹跟踪与横摆稳定性协同控制

为了提高四轮独立驱动智能电动汽车在变曲率弯道下的轨迹跟踪精度和横摆稳定性,提出了一种模型预测控制与直接横摆力矩控制协同的综合控制方法。建立了横纵向耦合的车辆动力学模型,采用2阶龙格库塔离散法保证了离散模型的精度,并基于简化的2自由度动力学模型推导了车辆横摆稳定性约束,设计了非线性模型预测控制器;利用直接横摆力矩控制能够改变车辆横摆角速度和航向角的特点,考虑模型预测控制器的预测状态、控制量以及跟踪误差,设计了协同控制规则。仿真结果表明,协同控制方法解决了考虑横摆稳定性约束的模型预测控制器中存在的稳定性约束与控制精度相矛盾的问题,并补偿了模型预测控制器没有可行解时对横摆稳定性的约束,同时提高了智能汽车的轨迹跟踪精度和横摆稳定性。     

基于多目标优化的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制

针对自动驾驶车辆行驶轨迹的横向跟踪问题，设计了线性时变模型预测控制器。以车辆3自由度动力学模型为预测模型，以横向位置偏差最小为主要控制目标，考虑车辆状态约束、控制约束和轮胎侧偏角约束，优化了自动驾驶车辆轨迹跟踪安全性、转向稳定性和操作可行性等多目标性能。搭建MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真模型，并将所设计的控制器控制效果与熟练驾驶员操纵结果、线性二次规划控制器控制效果进行了比较分析，结果表明，所设计的控制器可以有效解决多约束条件下自动驾驶车辆行驶轨迹的横向跟踪问题，且在安全性、转向稳定性和操作可行性方面具有显著的优势。     

基于模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制

针对智能驾驶汽车轨迹跟踪问题,本文验证在五次多项式工况下,模型预测控制的轨迹跟踪效果。本文建立车辆运动学模型,为了便于建立基于模型预测的轨迹跟踪控制器,将所建立的非线性车辆运动学模型线性化,再通过向前欧拉法将系统离散化,得到基于线性时变的预测模型。为了使汽车可以快速且平稳地跟踪目标轨迹,建立包含系统状态量和控制增量的目标函数。最后在Matlab/Simulink中对设计的轨迹跟踪器在五次多项式工况下进行测试,与前轮反馈控制（Stanley）对比,验证此工况下所建立的基于模型预测控制的轨迹跟踪器与Stanley控制相比,可以更准确地跟踪期望轨迹。     

基于模型预测控制的自动驾驶车辆横纵向协调控制

针对自动驾驶车辆系统中的车辆控制问题,采用一种基于模型预测控制的横纵向协调控制方法,实现车辆的轨迹跟踪控制。所设计的控制器将车辆横向控制问题、纵向控制问题综合考虑,使用模型预测控制方法将轨迹跟踪控制问题转化为优化问题,以位置和速度误差为优化目标,同时考虑控制的平滑性,最终求解出最优的控制输入。仿真结果表明:所设计的控制器能达到较好的控制效果。     

FSAC赛车轨迹跟踪协同控制策略研究

针对中国大学生方程式赛车（FSAC）在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器（LQR）和比例-积分-微分算法（PID）的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。     

基于动力学模型的车辆转向控制器不足与变结构控制方法的研究

本文从理论上分析了基于车辆二自由度转向动力学模型的转向控制器在低速时产生失稳的原因。为解决失稳问题,本文提出了相应的解决方法,建立了基于预瞄运动学的车辆转向控制模型,采用滑模变结构控制理论设计了车辆的转向控制器,使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计

为提高智能车辆路径跟踪的鲁棒性,基于模型预测控制原理提出了一种路径跟踪控制方法。该方法对车辆的3自由度非线性动力学模型进行线性化,得到线性时变模型和预测方程,并将包括控制量、控制增量等约束纳入二次规划的求解过程,同时考虑质心侧偏角、路面附着系数等影响操稳特性的约束条件。在Car Sim和MATLAB/Simulink平台上以不同车速进行了双移线工况下的联合仿真,结果显示,该控制器可较好地实现路径跟踪,并保持较好的稳定性。     

基于MPC的无人驾驶汽车轨迹控制研究

为更好地实现对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪修正,基于模型预测算法控制车辆的车速和横摆角。通过建立车辆运动学模型、制定目标函数、确定约束条件,设计出了轨迹跟踪控制器。并通过Matlab/Simulink、CarSim软件搭建模型预测控制算法。结果显示,在预定工况下,车辆参考路径和实际行驶误差较小,并有较好的横向稳定性。结果表明该算法能在一定程度能保证无人驾驶汽车的安全性,为智能车辆控制提供了基础。     

基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法

为提高智能车辆轨迹跟踪精度,以车辆动力学模型为基础,提出一种基于线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。该方法将车辆非线性动力学跟踪误差模型进行线性化和离散化处理,作为控制器的预测模型;建立系统控制增量的目标函数,设计状态量、控制量和控制增量约束条件,利用带约束的二次规划问题求解目标函数;将求得的最优序列的第一项控制量作用于系统。实验结果表明,在双移线工况下,当车速小于15 m/s时,横向最大误差小于0.52 m,航向最大误差小于0.067 rad。     

基于多参数控制的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略研究

为改善高速低附着路面上的车辆动力学性能，本文针对分布式驱动电动汽车提出一种基于多参数控制的操纵稳定性控制策略，包括上层轨迹跟踪控制和下层转矩分配控制。上层控制器设计基于2自由度车辆模型和驾驶员预瞄偏差模型，提出了MPC轨迹跟踪控制策略，实现对侧向偏差、横摆角偏差、质心侧偏角、横摆角速度的多参数控制。下层控制器以轮胎负荷率最小为优化目标，获得4个车轮电机转矩的最优分配量，借助于7自由度动力学模型，在双移线、蛇行工况下完成了CarSim-Simulink联合仿真。结果表明：提出的控制策略改善了高速、低附着工况下的操纵稳定性和轨迹跟踪精度。     

基于动力学模型预测控制的铰接车辆多点预瞄路径跟踪方法

现有的铰接车辆路径跟踪控制方法在模型线性化和预瞄误差过程均产生较大误差,导致跟踪精度降低。针对铰接车辆路径跟踪控制,构建了铰接车辆动力学模型,采用基于状态轨迹的线性化方法补偿动力学误差,提出了考虑路径多点预瞄误差的控制目标,设计了基于动力学模型的模型预测控制器,用以优化铰接点处转向力矩。为验证该方法的有效性,采用Matlab/Simulink和Adams软件构建了联合仿真平台,对控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,本文中设计的控制器可有效提升铰接车辆路径跟踪精度。     

基于自适应模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对车辆纵、横向跟踪的强耦合、非线性特性,设计了基于自适应模型预测控制理论的轨迹跟踪控制器.同时考虑纵、横向跟踪控制,并引入线性变参数模型(LPV),把纵向速度对横向跟踪的影响转化为LPV模型中调度参数的变化,把纵、横向跟踪的高度非线性动力学模型转化为LTI模型的插值队列,以用于自适应纵向速度的改变.基于预测控制理论,...     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

基于最优滑移率的车辆轨迹跟踪控制研究

为了实现智能车辆最优的轨迹跟踪控制,最大程度的利用滑移率和地面附着系数实现智能车辆的动力学控制,文章提出了考虑滑移率的轨迹跟踪控制方法。根据车辆行驶特性,建立动力学方程,计算运动过程中的轮速和横摆角,并结合滑移率对车辆动力学的影响,基于最优滑移率设计了控制系统,以制动工况为例,实现制动车速工况下的最优控制。基于车辆二自由度模型,运用Matlab建立二维空间整车运动轨迹模型,得到车辆运动仿真轨迹。仿真结果验证了数学模型的准确性和正确性。考虑滑移率和车辆动力学的轨迹跟踪控制更具真实准确,文中数学模型及设计的控制系统对车辆跟踪控制有参考价值。     

基于模型预测的横摆和侧向稳定性控制

针对无人驾驶车辆路径跟踪过程中横摆和侧向稳定性控制,提出一种转向和制动的模型预测控制方案。控制方法基于3自由度车辆模型,控制目标是通过制动和转向的联合来跟踪期望路径。该控制方案依赖于非线性预测控制方法的预测功能,搭建基于MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)的车辆主动转向和制动控制系统。通过Car Sim和Simulink联合仿真试验进行验证,证明所提出方法的有效性。     

无人驾驶车辆轨迹跟踪控制研究

为了提升智能车辆在轨迹跟踪控制中的性能,文章基于车辆运动学模型建立了一种带有前馈补偿和反馈最优控制策略的线性二次型调节器(LQR)轨迹跟踪控制算法。并通过搭建Carsim/Simulink联合仿真模型,验证该算法在不同工况下的轨迹跟踪效果。结果表明,该算法在不同车速和不同路面附着条件下都能保证无人驾驶车辆准确地跟踪参考轨迹,且具有较强的鲁棒性。