文档名：多参数优化MPC的自动驾驶轨迹跟踪控制
摘要：针对自动驾驶车辆横向控制在大曲率路径处跟踪误差较大的问题,提出一种多参数优化模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)的轨迹跟踪控制策略.根据车辆动力学模型和目标函数搭建轨迹跟踪MPC控制器,将车速、横向位置误差和横摆角误差作为模糊输入,输出前轮转角作用于车辆.通过模糊控制对MPC控制器的预测时域、控制时域和权重矩阵等多个参数进行实时优化,在双移线轨迹不同速度和不同路面附着系数下完成Carsim/Simulink联合仿真,验证控制策略的有效性.仿真结果表明,MPC多参数优化算法优于MPC传统算法和MPC单参数优化算法,在高附着路面轨迹跟踪精度平均可提高27.4%;在低附着路面能够降低最大横摆角误差27.3%,并且能够更好地平衡跟踪精度和操纵稳定性.
Abstract：Amulti-parameteroptimizedmodelpredictivecontrol(MPC)trajectorytrackingcontrolstrategyisproposedtoaddresstheproblemoflargetrackingpositionerroratlargecurvaturepathsforautonomousvehiclelateralcontrol.ThetrajectorytrackingMPCcontrollerisbuiltaccordingtothevehicledynamicsmodelandobjectivefunction,andthevehiclespeed,lateralpositionerrorandyawangleerroraretakenasfuzzyinputs,andtheoutputfrontwheelangleactsonthevehicle.Thepredictiontimedomain,controltimedomainandweightmatrixoftheMPCcontrollerareoptimizedinrealtimethroughfuzzycontrol,andtheCarsim/Simulinkjointsimulationiscompletedunderdifferentspeedsofthedouble-shiftedlinetrajectoryanddifferentroadadhesioncoefficientstovalidatetheeffectivenessofthecontrolstrategy.OursimulationresultsshowtheMPCmulti-parameteroptimizationalgorithmissuperiortotheMPCtraditionalalgorithmandtheMPCsingle-parameteroptimizationalgorithm.Meanwhile,theaveragetrajectorytrackingaccuracyisimprovedby27.4%inthehigh-adhesionroad;themaximumyawangleerrorisreducedby27.3%inthelow-adhesionroad,demonstratingitbetterbalancesthetrackingaccuracyandthestabilityofthemaneuver.
作者：李学慧 苏振 张俊友Author：LIXuehui SUZhen ZHANGJunyou
作者单位：山东科技大学交通学院,山东青岛266590
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(3)
分类号：U461.1
关键词：自动驾驶 轨迹跟踪控制 模型预测控制 多参数优化 模糊控制
Keywords：autonomousdriving trajectorytrackingcontrol modelpredictivecontrol multi-parameteroptimization fuzzycontrol
机标分类号：U492.8TP241TM346+.2
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：山东省自然科学基金多参数优化MPC的自动驾驶轨迹跟踪控制[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(3)李学慧 苏振 张俊友针对自动驾驶车辆横向控制在大曲率路径处跟踪误差较大的问题,提出一种多参数优化模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)的轨迹跟踪控制策略.根据车辆动力学模型和目标函数搭建轨迹跟踪MPC控制器,将车速、横向位置...参考文献和引证文献
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