自适应时域模型预测控制的轨迹跟踪控制

摘要

为了提高自动驾驶车辆轨迹跟踪精度、稳定性和控制器对不同工况的自适应能力，提出了一种模糊自适应预测时域参数模型预测控制轨迹跟踪控制算法。建立车辆运动学模型与模型预测控制器，以实时车速和航向角偏差为模糊输入，通过模糊控制在线优化MPC的预测时域参数和Carsim/Simulink联合仿真，分别在沥青路面和雨雪路面对不同车速的轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明，车辆在沥青路面下，与固定预测时域参数MPC控制器相比，自适应时域MPC控制器纵向绝对偏差均值在低速和高速下分别降低63.16%、55.28%,有效提高了车辆轨迹跟踪精度。车辆在雨雪路面下，低速或中高速时自适应时域控制器最大质心侧偏角均在1°以内，确保车辆控制的鲁棒性。

关键词

智能车辆 / 轨迹跟踪 / 自适应 / 模型预测控制