智能车路径跟踪的预测模糊控制策略：误差小于0.2米

本文档探讨的是"无人驾驶汽车路径跟踪模糊预测控制"的主题，针对智能车辆自动驾驶在预期轨迹跟踪方面存在的不足，研究者提出了一种创新的解决方案。该方法主要依赖于汽车运动状态的预测控制，通过建立在运动学原理基础上的汽车运动模型，实时计算出汽车的横向位置预测误差和横摆角预测误差。这种预测误差成为了设计基于反馈的模糊逻辑控制器的依据，旨在精确控制车辆沿预设目标轨迹行驶。 控制器的核心在于其在线计算能力，它能在较低的速度（16.7 m/s以下）下保持高效性能，使得路径跟踪的平均误差控制在0.2米以内，显示出了出色的跟踪精度。同时，控制器的计算负担极小，运行时间低于0.01秒，这在考虑到实际应用中的实时性和效率时显得尤为关键。模糊控制技术的运用在这里起到了重要作用，能够处理不确定性因素并适应复杂的道路环境，提高了自动驾驶的稳定性。 论文采用了无人驾驶汽车（Unmanned Vehicle）、路径跟踪（Path Tracking）、预测控制（Predictive Control）以及模糊控制（Fuzzy Control）等关键技术，结合CARSIM（一个模拟汽车动态行为的软件平台）进行仿真验证。这些技术的融合展示了作者对提高智能车辆自主驾驶性能的深入理解和实践。 本文的研究成果对于提升无人驾驶汽车的路径跟踪性能具有显著的意义，为未来智能交通系统的发展提供了新的理论支持和技术手段。通过模糊预测控制策略，能够在保证控制精确度的同时，降低计算复杂度，为实际应用中的无人驾驶汽车提供了可行的解决方案。