智能车轨迹跟踪研究：基于配点法的非线性模型预测控制

"基于配点法的智能车实时轨迹跟踪研究" 本文主要探讨了智能汽车在实际行驶过程中如何实现高效且精确的轨迹跟踪，提出了基于配点法的非线性模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）实时优化算法。在智能汽车领域，轨迹跟踪是确保车辆安全、精准行驶的关键技术，尤其是在自动驾驶情境下。 首先，作者建立了车辆的二自由度非线性动力学模型，该模型考虑了车辆在行驶过程中因转向、加速和制动等因素导致的复杂动态行为。这个模型能够更准确地反映车辆的实际运动状态，为轨迹跟踪提供理论基础。 接着，文章介绍了如何利用配点法将轨迹跟踪的最优控制问题转换为一个带约束的非线性规划问题。配点法是一种将连续优化问题离散化的方法，它通过对连续区间进行采样，将连续优化问题转化为一系列离散的优化子问题。这种方法有助于简化复杂的最优控制问题，使其更易于求解。 在解决这个非线性规划问题时，文章采用了序列二次规划（Sequential Quadratic Programming，SQP）方法。SQP是一种迭代算法，能够在每次迭代中解决一个近似的二次问题，从而逼近原问题的全局最优解。这种方法的优势在于求解速度快，尤其适合处理带有约束的优化问题，因此非常适合实时应用。 为了验证提出的算法，研究者在Prescan自动驾驶仿真环境中进行了硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL）试验。试验平台使用了ROS（Robot Operating System）操作系统，这是一种广泛应用于机器人和自动驾驶领域的开源软件框架。实验结果显示，所提方法能够在保证轨迹跟踪精度的同时，提供快速的计算速度，满足实时性要求。 关键词涵盖了智能车、轨迹跟踪、配点法以及模型预测控制。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用先进的控制策略和优化方法，提高智能车在复杂环境下的行驶性能。中图分类号U461则表明该研究属于交通运输工程的范畴，特别是与道路车辆技术相关的研究。 这篇研究为智能车的实时轨迹跟踪提供了一种新的优化算法，通过结合配点法和MPC，能够在保证跟踪精度的同时，实现快速响应，对于提升自动驾驶的安全性和效率具有重要意义。