LPV与RMPC结合实现路径跟踪控制的仿真研究

资源摘要信息:"线性参变(LPV)、鲁棒模型预测控制(RMPC)和路径跟踪(PTC)是本文件讨论的核心内容，其联合应用实现了在20-25米/秒速度范围内进行单移线变速以及在10-15米/秒的速度范围内进行双移线变速的能力。通过综合考虑速度和侧偏刚度的变化，并基于二自由度模型，利用线性矩阵不等式（LMI）设计了鲁棒模型预测控制器。在上层控制中，算法通过求解状态约束和输入约束实现控制率的在线求解，计算前轮转角和附加横摆力矩；而在下层，则通过最优化算法来确定四个轮子的转矩。整个算法采用MATLAB的Simulink中s-function进行搭建，同时与CarSim 8.02软件进行联合仿真，以实现更为精确的仿真测试。文件集中包括一个主要的Simulink模型文件（.mdl），一个用于绘图的MATLAB脚本文件（.m），一个说明文档以及CarSim软件的配置文件（.cpar）。需要特别注意的是，这套文件系统要求至少MATLAB 2020a版本以及CarSim 8.02版本才能正常运行和仿真。 以下是详细知识点的阐述： 1. 线性参变(LPV)系统: 线性参变系统是控制系统理论中的一种系统描述方式，它能够表示系统参数随时间或其他变量变化而变化的情况。LPV系统模型允许在设计控制器时考虑这些变化因素，能够为模型预测控制提供更精确的模型基础。 2. 鲁棒模型预测控制(RMPC): 鲁棒模型预测控制是模型预测控制(MPC)的一种扩展，它在设计时加入了对不确定性和潜在扰动的考虑。MPC是一种先进的控制策略，它能够处理多变量控制问题，并且能够优化控制动作以满足未来的时间预测。加入鲁棒性之后的RMPC，能够保证在参数或模型不确定情况下系统仍能够保持稳定和性能。 3. 路径跟踪(PTC): 路径跟踪控制技术主要应用于自动驾驶车辆、机器人导航等领域，目的是让系统沿着一条预定的路径进行精确运动。在自动驾驶中，路径跟踪是实现车辆沿着指定路径行驶的关键环节，对于保证行车安全及提高驾驶舒适性至关重要。 4. 二自由度车辆模型: 这是一种简化的车辆动力学模型，通常用于分析和设计车辆的横向动态性能。模型考虑了车辆的侧偏角和车轮的转动，是分析车辆横向运动，如转向行为的基础。 5. 线性矩阵不等式(LMI): 在控制系统设计中，LMI是一种强大的工具，用于处理优化问题和系统稳定性分析。通过将控制问题转化为LMI形式，可以使用数学软件包来寻找满足系统稳定性和性能要求的最优解。 6. Simulink中的s-function: s-function是Simulink中的一个扩展接口，允许用户自定义模型组件。用户可以通过编写自己的代码（例如MATLAB、C++或Fortran）来定义一个动态系统，然后在Simulink模型中使用这个自定义的s-function模块。 7. MATLAB与CarSim联合仿真: MATLAB是强大的数学计算和仿真软件，而CarSim是一种专门用于汽车动力学仿真的软件。两者的联合仿真可以实现对车辆控制系统在不同路面条件和驾驶条件下的精确模拟，是开发和验证车辆控制算法的重要手段。 8. 控制率的在线求解: 在线求解控制率是指在实时系统中，根据当前系统状态和期望性能，动态计算控制输入的能力。这对于实现复杂和动态变化环境下的有效控制至关重要。 9. 车辆状态约束和输入约束: 在设计车辆控制算法时，需要考虑车辆的物理限制，如转向角度、加速度等状态变量的限制，以及油门、刹车等输入变量的限制。这些约束是确保控制算法在实际操作中安全和可行的重要因素。 10. 前轮转角与附加横摆力矩: 这两个参数直接关系到车辆的行驶方向和稳定性。前轮转角决定了车辆的转向方向，而横摆力矩则影响车辆的稳定性，尤其是在变道行驶或高速过弯时。 文件中的示意图（3.jpg、4.jpg、5.jpg、7.jpg、9.jpg、1.jpg、2.jpg、6.jpg）可能展示了仿真过程中车辆运动的动画、状态变量的变化情况或控制器性能的评估结果，辅助说明和解释控制算法的工作原理和效果。