高速自动驾驶车辆的地形适应模型预测控制

本文探讨了高速自动驾驶地面车辆（AGVs）的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）稳定化策略，特别关注路面地形的影响。作者 Kai Liu、Jianwei Gong等人来自北京理工大学的智能车辆研究中心，他们提出了一种新型的控制方案，旨在处理道路曲率和侧倾角带来的复杂动态特性，确保AGV在高速行驶时保持良好的操控稳定性，防止过度侧滑和翻滚，同时避免碰撞。 该研究首先构建了一个考虑单轮滚动动力学的动态模型，考虑了车辆与路面之间的交互，这包括道路的弯道曲率和侧坡角度。为了实现长期的碰撞规避并保持短期预测精度，研究人员采用了可变时间步长对车辆模型进行离散化。这样做的好处在于能够在保证安全行驶的同时，优化车辆的路径规划。 为了保证车辆的操控性能和障碍物避障，研究者开发了一系列的安全约束条件，如侧滑极限、零动点（Zero-Moment Point, ZMP）以及横向安全走廊。这些约束被纳入到MPC问题中，通过每次步骤的优化计算，确定出最佳的转向控制指令。这样做的目标是实现高效、精确且实时的驾驶决策。 此外，为了补偿模型中的未建模动态和参数不确定性，文章还引入了反馈校正机制。这种方法增强了控制器的鲁棒性，确保在实际运行环境中也能保持稳定的性能。研究结果通过Matlab/CarSim环境进行了模拟验证，结果显示提出的控制策略在高精度和实时性方面表现出色。 总结来说，这项工作在高速自动驾驶领域具有重要意义，不仅提高了AGV的操控性能，还展示了MPC在高级驾驶员辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）和智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中作为安全技术的应用潜力。通过综合考虑路面地形和动态模型，本文为实现更安全、高效的自动驾驶提供了理论支持和技术路线。