自动驾驶车辆轨迹跟踪：MPC策略与约束优化

"该文研究了自动驾驶车辆的路径跟踪模型预测控制方法，通过引入MPC理论，设计并优化了轨迹跟踪控制策略，包括基于终端状态等式约束的MPC策略和基于PIOCC的MPC轨迹跟踪控制策略，旨在提高车辆跟随的稳定性和快速性。" 在自动驾驶技术中，路径规划和轨迹跟踪是核心问题之一。本文深入探讨了如何利用模型预测控制（MPC）理论来解决这一问题。MPC是一种先进的控制策略，它能考虑系统的动态行为和未来可能的多个决策步骤，从而实现更优的控制效果。 首先，作者介绍了基本的MPC思想，应用于自动驾驶车辆的路径轨迹跟踪。这种控制策略通过实时预测车辆未来的轨迹，并根据预测结果调整控制输入，以使车辆尽可能接近规划路径。 针对传统的MPC存在的问题，如跟踪过程中的稳定性不足和对目标速度变化的适应性不强，论文提出了基于终端状态等式约束的MPC策略。这种策略通过在模型预测中引入终端状态约束，确保车辆在到达目标位置时能够精确稳定地停止或保持特定速度，提高了跟踪的精度和稳定性。 接着，为了进一步提升车辆跟踪的快速性和稳定性，使跟随误差更快收敛，作者提出了预测时域内系统输入输出收缩约束（PIOCC）的MPC策略。PIOCC考虑了输入和输出在预测时域内的变化，通过限制这些变化，保证了控制性能的改善，使得车辆能够更迅速且准确地响应路径变化。 论文详细阐述了车辆的运动学建模、预测模型的建立、约束条件的设立和优化求解，以及稳定性分析。通过仿真验证，这些控制策略在实际应用中显示出了显著的性能提升。 本文的研究对自动驾驶车辆的路径跟踪控制提供了新的理论依据和技术手段，有助于提升自动驾驶系统的整体性能，对于自动驾驶技术的发展具有重要的理论和实践价值。