文档名：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.
Abstract：Toimprovetheaccuracyandstabilityoftrajectorytrackingcontrolofunmannedvehiclesatdifferentspeeds,thetraditionalfixedpredictionhorizonModelPredictiveControl(MPC)controllerisoptimizedandavehicletrajectorytrackingcontrolstrategybasedonadaptivepredictionhorizonparameterMPCisproposedinthispaper.ThegreyrelationalmethodisemployedtodeterminetheoptimalhorizonparametersofMPCunderdifferenttargetspeedconditions.TheFourierapproximationmethodisemployedtofitthepredictionhorizonparameters,andthesemi-empiricalmodelpredictingthehorizonparameterswiththechangeofvehiclespeedisobtainedbycombiningthevehicledynamicsmodelandMPCalgorithm.Themodelselectstherelativeoptimalpredictionhorizonaccordingtothechangeofthetargetspeedofthevehicletrajectorytracking.OursimulationcomparisontestandrealvehicletestshowtheadaptivepredictionhorizonparameterMPCcontrollerreducesthetrajectorytrackingerrorandimprovesthesolutionspeed.Themeanyawangledeviationisreducedby14.7%andthemeanlateraldeviationisdownby21.7%.Meanwhile,itishighlyadaptabletodifferentvehiclespeeds.
作者：吴长水 高绍元Author：WUChangshui GAOShaoyuan
作者单位：上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(3)
分类号：U461.6
关键词：参数自适应 模型预测控制 轨迹跟踪 车辆控制
Keywords：parameteradaptation modelpredictivecontrol trajectorytracking vehiclecontrol
机标分类号：TP241U46TK441
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：国家自然科学基金自适应预测时域参数MPC车辆轨迹跟踪控制[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(3)吴长水 高绍元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...参考文献和引证文献
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