无人驾驶车辆技术详解：模型预测控制与系统构成

"本文主要探讨了无人驾驶车辆，特别是模型预测控制在这一领域的应用。无人驾驶车辆在智能交通系统中具有广泛的应用前景，吸引了汽车厂商、高科技公司等多方关注。无人车辆可划分为单个车辆无人控制、多个车辆协同无人控制以及人机协同控制三种控制模式。车辆系统包括环境感知子系统、任务决策子系统、路径规划子系统和车辆平台控制子系统。环境感知涉及传感器和外部信息获取，任务决策基于任务特性、环境信息和车辆条件，路径规划则需要处理全局和局部路径规划问题，车辆平台控制关注路径跟踪和误差控制。此外，对于有乘客的无人驾驶车辆，乘坐舒适性也是设计控制系统时的重要考量因素。" 在无人驾驶车辆的研究中，模型预测控制是一个关键的技术点。它是一种前瞻性的控制策略，能够考虑到未来一段时间内的系统行为，通过对未来的预测来制定当前的控制决策。在无人驾驶车辆中，模型预测控制可以用于优化路径规划、动力系统管理、车辆稳定性等方面，确保车辆在复杂环境中安全、高效地运行。 环境感知子系统是无人驾驶车辆的基础，它依赖于各种传感器，如雷达、激光雷达、摄像头等，获取周围环境的数据，同时也可以利用通信网络接收外部环境信息。这些数据对于车辆的决策和路径规划至关重要。 任务决策子系统负责根据任务要求、车辆状态和环境信息动态规划任务执行策略。这包括任务分配、避障、最优路线选择等，是一个动态优化的过程。 路径规划子系统是无人驾驶的核心部分，分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划在地图范围内寻找最优路径，局部路径规划则负责在车辆行驶过程中实时避开障碍物。路径规划技术需要解决环境建模和路径搜索策略问题，确保车辆在满足动力学和运动学约束的情况下安全行驶。 车辆平台控制子系统执行路径规划的结果，通过控制车辆的横向和纵向运动，确保车辆准确跟踪预设路径。路径跟踪控制需要考虑到车辆的动力学特性，减少空间和时间误差，同时满足非线性动力学约束和执行机构的工作限制。 在设计有人乘坐的无人驾驶车辆时，除了上述技术挑战，还需考虑乘坐舒适性，例如减小加速度波动、平稳转向等，以提高乘客体验。这通常需要在控制策略中引入舒适性指标，使车辆在满足性能要求的同时提供良好的乘坐感受。