无人驾驶车辆轨迹跟踪：基于MPC主动转向控制

资源摘要信息:"在本章节中，我们讨论了无人驾驶车辆在采用模型预测控制（MPC）进行轨迹跟踪时的主动转向控制策略。这种控制策略是基于动力学学模型实现的，它允许无人驾驶车辆更准确地追踪预定的轨迹。" 在无人驾驶车辆领域，轨迹跟踪是实现车辆安全导航的关键技术之一。轨迹跟踪指的是车辆能够按照预定的路径行驶，同时对环境变化做出及时的响应。为了实现精确的轨迹跟踪，研究者们开发了多种控制算法，其中模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）因其能够处理多变量系统的约束和预测未来行为的能力而备受关注。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它在控制的同时考虑到了系统的未来行为。具体来说，MPC在每个采样时刻，都会利用系统模型预测未来一段时间内系统的行为，然后在线优化控制输入序列，使得预测输出在满足一定的性能指标和约束条件下最优化。在无人驾驶车辆领域，MPC可以用来计算车辆在未来一段时间内的最优转向角度、速度等控制变量，以确保车辆能够沿着预期轨迹行驶。 为了使MPC在无人驾驶车辆的轨迹跟踪中更加有效，研究者们需要考虑车辆的动态特性。这些动态特性包括车辆的横向和纵向动力学，以及转向系统的动态响应等。通过精确地建立这些动力学模型，并将其整合到MPC框架中，可以提高控制策略的准确性和可靠性。 在本章节中，我们还将介绍一种名为checkhnm的优化求解方法。checkhnm是一种改进的线性矩阵不等式（LMI）求解方法，它可以用来求解MPC问题中的优化问题，尤其是那些包含非线性约束的复杂问题。由于车辆动力学模型中存在非线性特性，如轮胎摩擦力与车轮滑移的关系，因此在设计MPC控制器时，checkhnm方法能够提供一种有效的方式来处理这些非线性约束。 通过综合应用动力学模型、MPC控制策略以及checkhnm优化方法，本章节的内容旨在展示如何为无人驾驶车辆设计一个能够精确进行轨迹跟踪的控制系统。这种控制系统的实现涉及到对车辆动态特性的深入理解，以及对控制算法和优化求解技术的熟练运用。 为了帮助读者更好地理解和应用这些概念，本章节还提供了具体的Matlab代码示例。通过这些示例代码，读者可以深入学习如何建立车辆动力学模型，实现MPC轨迹跟踪算法，并通过checkhnm方法求解优化问题。这些代码不仅对于学术研究具有参考价值，对于无人驾驶车辆的工业应用也具有重要的实践意义。 总结来说，本章节深入探讨了无人驾驶车辆轨迹跟踪的控制策略，强调了模型预测控制（MPC）的重要性，并介绍了checkhnm方法在解决复杂优化问题中的应用。通过本章节的学习，读者应能够掌握如何将动力学模型、MPC和优化求解技术相结合，以设计出更高效、准确的无人驾驶车辆轨迹跟踪系统。