无人驾驶车辆模型预测控制 pdf

无人驾驶车辆模型预测控制（MPC）是一种智能矢量控制方法。本文的主旨是使用MPC来设计一个控制器，以在无人驾驶车辆模型中获得高性能和稳定性。

对于无人驾驶车辆模型，它的动态特性往往非常复杂，包括非线性和时变特性。无人驾驶车辆控制方案必须能够在这些特性下实现灵活和精确的响应。MPC通过在预测时间内最小化车辆模型和控制器的成本函数来实现这一目标。预测时间是指从当前时刻开始一直到设定的未来某个时刻。通过这种方法，MPC可以计算出在预测时间范围内车辆应该采取的最优动作。

MPC控制器中的成本函数通常包含多个变量，包括车辆位置、速度、朝向、角速度等。它们的权重可以根据不同的应用程序适当调整。例如，在高速公路上，速度是关键变量，因此速度的权重应该更高。在城市交通中，车辆位置和角速度则更为重要。此外，成本函数还可以包括其他限制条件，例如安全距离、转弯半径和最大速度等。

要实现MPC，我们需要一个数学模型来描述无人驾驶车辆的运动。常见的模型包括 Bicycle模型、三轮模型和Ackermann模型等。在本文中，控制器采用Bicycle模型。这种模型将车辆看作是一个刚体，由两个相互垂直的轴组成。通过控制车辆的速度、横向加速度和转矩，可以实现车辆的运动。

最后，MPC控制器需要有一个优化算法来计算成本函数的最优解。通常使用非线性规划算法或二次编程算法来解决这个问题。

总之，MPC是一种强大的无人驾驶车辆控制方案，它可以实现精确和稳定的响应，并根据不同的应用场景，针对性地调整控制器的参数。未来随着无人驾驶技术的不断发展，MPC有望在实际应用中扮演越来越重要的角色。

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