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Nonlinear Model Predictive Control for Autonomous Vehicles.pdf
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更新于2023-03-03
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Falcone的博士论文,主要介绍了自动驾驶车辆模型预测控制。学习过车辆自动驾驶控制方向的,都知道车辆模型预测控制是他在这个领域的开山之作。 很多资源是假的,这个是真的。
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Nonlinear Model Predictive Control for
Autonomous Vehicles
Paolo Falcone
Department of Engineering
University of Sannio, Benevento
June 2007
c
°Paolo Falcone
A mamma, pap`a, Giusy e Rossella
Sommario
In questo lavoro di tesi sono stati considerati i problemi del progetto e dell’
implementazione di algoritmi di controllo delle dinamiche del veicolo basati su
tecniche di controllo ottimo predittivo (MPC). Per questa classe di sistemi, le
nonlinearit`a del modello matematico e i bassi tempi di campionamento limitano
l’implementazione in real-time di algoritmi di controllo MPC a regioni dello
spazio di stato e ingresso dove il comportamento del sistema `e lineare. Questa
limitazione diventa ancora pi`u stringente quando, per la validazione sperimen-
tale, vengono utilizzati sistemi di prototipazione standard con bassa capacit`a di
calcolo.
In questa tesi sono stati inizialmente progettati e implementati controllori
MPC non lineari per il controllo di sistemi di sterzata attiva (AFS). In questa
classe di controllori, nota la traiettoria di riferimento su un orizzonte temporale
finito, il controllore calcola l’angolo di sterzata delle ruote anteriori in modo
tale da seguire la traiettoria di riferimento alla pi`u elevata velocit`a possibile
su superfici a basso coefficiente di attrito. Mediante test sperimentali `e stato
dimostrato che l’esecuzione in real-time di tali controllori, su un sistema di
prototipazione rapida dSPACE
c
°
alla frequenza di 20 Hz, `e limitata a basse
velocit`a del veicolo.
Per tale motivo sono stati proposti algoritmi di controllo MPC a bassa com-
plessit`a computazionale in grado di operare su ampie regioni degli spazi di stato
e di ingresso (elevate velocit`a del veicolo ed elevati angoli di deriva). Gli algo-
ritmi di controllo MPC proposti sono basati su linearizzazioni successive (LTV
MPC) del modello non lineare del veicolo.
Le prestazioni e la stabilit`a dei controllori LTV MPC proposti sono stati
ulteriore oggetto di interesse e di studio. In particolare, per migliorare le
prestazioni del controllore sono stati proposti vincoli nello spazio di stato e
1
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ingresso, derivanti da un attento studio delle dinamiche non lineari del veicolo.
La stabilit`a del sistema, invece, `e imposta mediante vincoli convessi aggiunti al
problema di ottimizzazione su tempo finito .
Gli algoritmi di controllo MPC proposti sono stati utilizzati sia per il pro-
getto di controllori della sola sterzata attiva sia per il progetto di controllori
che combinano la sterzata e le frenate indipendenti alle quattro ruote. Questi
controllori sono stati validati con esperimenti su una vettura equipaggiata con
un sistema di prototipazione rapida dSPACE. Gli esperimenti sono stati effet-
tuati presso un centro di test dotato di piste ricoperte di ghiaccio e neve.
`
E
stato dimostrato che i controllori proposti possono stabilizzare il veicolo lungo
la traiettoria desiderata fino a 75 Km/h su una superficie ghiacciata.
Questa attivit`a di ricerca `e stata sponsorizzata dai Laboratori di Ricerca
Ford in Dearborn, Michigan, USA.
Abstract
In this thesis we consider the problem of designing and implementing Model
Predictive Controllers (MPC) for stabilizing the dynamics of an autonomous
ground vehicle. For such a class of systems, the non-linear dynamics and the
fast sampling time limit the real-time implementation of MPC algorithms to
local and linear operating regions. This phenomenon becomes more relevant
when using the limited computational resources of a standard rapid prototyping
system for automotive applications.
In this thesis we first study the design and the implementation of a nonlinear
MPC controller for an Active Font Steering (AFS) problem. At each time step a
trajectory is assumed to be known over a finite horizon, and the nonlinear MPC
controller computes the front steering angle in order to follow the trajectory
on slippery roads at the highest possible entry speed. We demonstrate that
experimental tests can be performed only at low vehicle speed on a dSPACE
rapid prototyping system with a frequency of 20 Hz.
Then, we propose a low complexity MPC algorithm which is real-time capa-
ble for a wider operating range of the state and input space (i.e., high vehicle
speed and large slip angles). The MPC control algorithm is based on successive
on-line linearizations of the nonlinear vehicle model (LTV MPC). We study per-
formance and stability of the proposed MPC scheme. Performance is improved
through an ad ho c stabilizing state and input constraints arising from a careful
study of the vehicle nonlinearities. The stability of the LTV MPC is enforced
by means of an additional convex constraint to the finite time optimization
problem.
We used the proposed LTV MPC algorithm in order to design AFS con-
trollers and combined steering and braking controllers. We validated the pro-
posed AFS and combined steering and braking MPC algorithms in real-time,
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lntsh854
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