自适应预测时域参数MPC车辆轨迹跟踪控制

摘要

为提升无人车辆在不同车速下轨迹跟踪控制的精度和稳定性，对传统定预测时域模型预测控制(MPC)控制器进行优化处理，提出了一种基于自适应预测时域参数MPC的车辆轨迹跟踪控制策略。通过灰色关联法确定不同目标车速工况下的MPC最优预测时域参数，使用傅里叶逼近法对预测时域参数拟合，结合车辆动力学模型和MPC算法得到可随车速变化预测时域参数的半经验模型。该模型可根据车辆轨迹跟踪目标车速的变化选择相对最优预测时域。通过仿真对比试验和实车测试，结果表明：自适应预测时域参数MPC控制器在减少轨迹跟踪误差的同时提升了求解速度，其横摆角偏差均值降低14.7%,横向偏差均值降低21.7%,同时控制器对不同的目标车速工况也具有较强的适应性。

关键词

参数自适应 / 模型预测控制 / 轨迹跟踪 / 车辆控制