无人驾驶车辆避障模型预测控制：轨迹重规划新方法

"基于轨迹重规划的智能车辆避障模型预测控制" 在无人驾驶技术领域，确保车辆的安全行驶至关重要，尤其是在复杂的交通环境中。为了提高无人驾驶车辆在动态环境中的路径跟随精度和实时响应能力，本文提出了一种创新的方法，即基于轨迹重规划的无人车避障模型预测控制算法。该算法巧妙地结合了轨迹规划和模型预测控制，为车辆提供了一个高效、灵活的避障策略。 首先，算法利用车载传感器，如激光雷达或摄像头，实时收集周围环境信息，包括障碍物的位置和参考路径的状态。这些数据经过处理后，输入到轨迹重规划控制器中。轨迹重规划控制器的任务是生成一条避开障碍物的新路径，同时尽可能保持与原参考路径的接近，以保证驾驶任务的连续性和稳定性。 接下来，重规划后的期望路径被馈送到模型预测控制器（MPC）中。MPC是一种先进的控制策略，它能够考虑到未来多个时间步的系统行为，通过优化目标函数来决定当前的最佳控制决策。在这个场景中，MPC计算出最优的前轮转角，以控制车辆的方向盘进行主动转向，实现避障的同时精确跟踪新规划的路径。 为了验证这种方法的有效性，研究者使用CarSim和Simulink建立了包含轨迹重规划和轨迹跟踪的闭环控制系统仿真平台。CarSim是一个专业的车辆动力学模拟软件，而Simulink则提供了控制系统设计和仿真的工具。通过双移线工况的仿真测试，结果显示，无论车速如何变化，该算法都能有效地避免障碍物，并保持对参考路径的稳定跟踪，证明了其在不同条件下的鲁棒性和实用性。 这种基于轨迹重规划的模型预测控制方法为无人驾驶车辆提供了更高级别的自主导航能力，能够适应不断变化的环境，增强了避障性能，为未来的自动驾驶系统开发提供了新的思路和技术支持。