MPC方法在自动驾驶车辆区域轨迹跟踪控制中的应用

本文主要探讨了自动驾驶地面车辆（AGVs）的轨迹跟踪问题，特别是基于模型预测控制（MPC）的区域路径跟踪方法。在智能和电动化车辆发展的背景下，AGV的路径跟踪变得越来越重要。研究中，将前轮转向角作为控制变量，首先根据检测到的道路边界确定车辆行驶的可行区域，然后利用车辆动力学模型，在考虑执行器和状态约束的情况下，应用MPC设计路径跟踪控制器，以确保实际轨迹保持在区域内并满足安全要求。通过使用高保真车辆模拟器veDYNA和红旗车HQ430参数进行不同条件下的仿真验证，结果显示所提出的算法在处理区域路径跟踪问题时表现出良好的性能。 关键词：智能驾驶，轨迹跟踪，模型预测控制，自动驾驶地面车辆，车辆动力学，控制策略，稳定性分析 详细说明： 1. **自动驾驶路径跟踪**：自动驾驶车辆需要精确地沿着预设路径行驶，这是实现安全、高效驾驶的关键技术之一。轨迹跟踪涉及到车辆的定位、规划和控制等多个方面。 2. **模型预测控制（MPC）**：MPC是一种先进的控制策略，它考虑了系统未来多个时间步的动态行为，通过优化目标函数来确定当前最佳控制输入。在本研究中，MPC用于设计路径跟踪控制器，以灵活应对复杂的路径跟踪问题。 3. **区域路径跟踪**：不同于传统的单一路径跟踪，区域路径跟踪允许车辆在一定区域内自由行驶，这增加了路径跟踪的灵活性，适应性强，尤其适合复杂或不确定的道路环境。 4. **车辆动力学模型**：为了准确描述车辆的运动状态，研究采用了集成的运动学和动力学模型，结合车辆的物理特性，如轮胎摩擦力、车辆质量等，为控制器设计提供基础。 5. **控制策略**：通过MPC方法，控制器能够考虑到车辆的动态特性、执行器限制以及安全要求，实时调整前轮转向角度，以确保车辆的实际行驶轨迹与预设路径保持一致。 6. **稳定性分析**：对系统进行了稳定性分析，证明了采用MPC设计的路径跟踪控制器是渐近稳定的，理论上不存在静态误差，保证了系统的可靠运行。 7. **仿真验证**：使用veDYNA-Simulink联合仿真平台，模拟了不同速度和道路摩擦系数条件下的行驶情况，结果表明，该MPC算法在各种工况下都能有效实现路径跟踪，提高了路径跟踪的精度和鲁棒性。 8. **红旗车HQ430参数匹配**：选用具有代表性的红旗车HQ430的参数，使得仿真结果更具现实意义，增强了研究的实用价值。 这项研究通过引入MPC方法解决了AGV的区域路径跟踪问题，提供了一种灵活且高效的控制策略，并通过严格的仿真验证了其有效性。这种方法对提升自动驾驶车辆的路径跟踪性能，尤其是在复杂道路环境中的应用，具有重要的理论和实践意义。