线性二次规划在自动泊车控制中的应用

"基于线性二次规划的自动泊车的控制方法" 自动泊车技术是现代汽车高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）的重要组成部分，旨在解决城市停车难和交通拥堵问题。随着汽车保有量的急剧增长，APA系统的需求日益凸显。APA系统主要由三部分构成：环境检测、路径规划和跟踪控制。 路径规划是APA的核心环节之一，它要求生成一条连续光滑且无碰撞的参考路径，确保车辆在泊车过程中平滑转向。文献[2]采用两段相切圆弧设计路径，但存在曲率不连续的问题，可能导致车辆需在连接点停车转向。文献[3]通过5阶多项式改善路径，虽解决了曲率连续性，但未考虑实际环境约束，可能需要更大的泊车空间。文献[4]利用改进蚁群算法处理复杂环境下的路径规划，然而路径曲率连续性不足，影响驾驶舒适度。文献[5-6]则通过二次路径规划和碰撞约束函数找到最短安全路径，但计算复杂，规划时间较长。 跟踪控制方面，APA的目标是使车辆精确跟随规划路径。文献[6-9]借助神经网络学习泊车策略，但需大量实验数据，成本高昂，不适合家用。文献[10]提出基于样本的运动规划器结合双向快速探索随机树*（RRT*）和模型预测控制（MPC），适用于多种停车场景，但样本需求大且MPC在线优化对处理器性能要求高，易受环境影响。文献[11-12]设计了高精度路径跟踪控制器，能适应路径方向变化，但未提及具体的技术细节或性能优化措施。 线性二次规划（Linear Quadratic Regulation, LQR）作为一种优化控制理论，常用于解决动态系统中的最优控制问题，具有计算效率高和稳定性好的特点。在自动泊车控制中，LQR可以用于设计车辆的动态控制策略，通过最小化一个与误差平方相关的性能指标，实现车辆对参考路径的最优跟踪。LQR能够考虑到系统的状态和控制输入，确保在满足约束条件的同时，使车辆的动态性能达到最优。 在实际应用中，LQR与模型预测控制（MPC）相结合，可以在保证实时性的前提下，优化车辆的轨迹跟踪。MPC通过预测未来一段时间内的系统行为，动态调整控制输入，以最小化预期的性能指标。与传统的LQR相比，MPC能更好地处理时变和非线性问题，但计算负担重。通过简化模型和优化算法，可以将LQR与MPC的优势结合起来，为自动泊车提供更高效、舒适的解决方案。 自动泊车领域的研究持续发展，从路径规划的连续性和适应性，到跟踪控制的精确性和实时性，不断寻求平衡性能、安全和用户体验的方法。线性二次规划作为一种成熟的控制理论，有望在未来的APA系统中发挥更大作用，为解决城市停车挑战提供更加智能化的解决方案。