地下矿用铰接车路径跟踪预测控制：预瞄距离方法

"这篇论文详细探讨了基于预瞄距离的地下矿用铰接车路径跟踪预测控制策略。文章指出，无人驾驶矿用车辆的路径跟踪控制是实现矿山自动化开采的重要技术，而模型预测控制（MPC）是解决多变量、多约束系统控制问题的有效手段。在传统的控制方法中，执行器可能会遇到饱和问题，特别是在复杂约束条件下。因此，论文引入了MPC方法，通过优化目标函数，最小化车辆横向偏差和航向角偏差，来确定最优的速度和铰接角度控制量。 论文进一步提出了基于预瞄距离的控制策略，以应对模型预测控制无法预见道路曲率突然变化导致的跟踪超调问题。通过提前预测道路信息的变化，该方法能提升车辆路径跟踪的精确性和稳定性。在Matlab/Adams仿真实验中，使用预瞄距离的MPC控制器显著改善了车辆的横向位置偏差和航向角偏差，分别降低了80.9%和59.1%，显示了改进后控制器的优越性能。 关键词涵盖了铰接式车辆、路径跟踪、运动控制、模型预测控制和预瞄控制，表明了这项研究的焦点在于提高无人驾驶铰接车在复杂环境中的导航精度和稳定性。此研究受到了国家重点研发计划、中央高校基本科研业务资助项目以及国家高技术研究发展计划（863计划）的资助。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **无人驾驶矿用车辆路径跟踪控制**：无人驾驶系统的关键技术，旨在确保车辆准确遵循预设路径。 2. **模型预测控制（MPC）**：一种用于多变量、多约束系统的控制策略，通过优化目标函数来决定控制输入。 3. **执行器饱和**：传统控制方法在复杂约束下可能出现的问题，可能导致控制效果受限。 4. **预瞄控制**：通过提前预测道路变化，增强车辆对曲率变化的响应，减少跟踪误差。 5. **铰接式车辆**：具有铰接结构的车辆，常用于矿业等环境，其控制复杂度较高。 6. **横向偏差和航向角偏差**：衡量车辆路径跟踪性能的关键指标。 7. **Matlab/Adams仿真**：用于验证控制策略的有效性，提供实时动态模拟环境。 8. **科研资助项目**：表明该研究得到了多个国家级项目的资金支持，具有较高的学术价值和实际应用潜力。