双层MPC控制：自动驾驶避障与路径跟踪深度探讨

自动驾驶汽车局部避障路径规划和跟踪控制研究是一项关键的技术挑战，它涉及到智能车辆如何在复杂环境中安全行驶。该研究采用了一种分层控制架构，将路径规划和跟踪控制分解为两个主要部分。 首先，上层是避障路径规划层，针对路径规划采用了两种先进的算法：Artificial Potential Field (APF) 和 Model Predictive Control (MPC)。APF模型中，通过引入距离因子和虚拟子目标点，增强了斥力场的效果，并考虑了道路边界，提高了规划的精确性和鲁棒性。MPC则在避障功能函数上进行了优化，旨在提供更稳定且长远的路径规划策略。 在下层，跟踪控制层基于MPC算法设计，确保车辆能够精确执行规划的路径。通过CarSim/Simulink联合仿真模型，研究人员分别测试了在不同车速（30km/h、60km/h和90km/h）下的路径跟踪性能，验证了控制器的有效性。 整个系统整合了这两种规划器和跟踪控制器，构建了双层MPC控制系统模型。实际的直线避障实验验证了这一系统的优越性，结果显示车辆能成功避开障碍，驾驶参数如方向盘转角和横摆角速度保持在可接受的范围内，证明了所设计的控制策略在避障和路径跟踪方面的稳健性和稳定性。 本研究不仅深入分析了当前国内外自动驾驶局部路径规划和跟踪控制领域的进展，还针对具体问题进行了创新性的改进，如APF模型的优化和道路环境的精细建模。通过严格的仿真验证和实车试验，该研究为自动驾驶汽车在动态环境中实现安全、高效的行驶提供了有效的控制策略和技术支持。