高速无人驾驶车辆动力学建模与安全控制策略

高速无人驾驶车辆的最优运动规划与控制是一个复杂且关键的问题，尤其是在高速行驶中，车辆的稳定性受到滑移（sidewheel slip）和侧倾（roll-over）的显著影响。这些非线性约束在复杂的地形条件下尤为棘手，可能导致车辆失控甚至发生事故。本文的主要研究集中在刘凯、龚建伟、陈舒平、张玉和陈慧岩等人在北京理工大学智能车辆研究所进行的研究上。 首先，作者强调了地形因素对车辆转向特性和稳定性的重要性，通过深入分析，他们建立了高速车辆的等效动力学模型。这个模型不仅考虑了车辆的常规动力学行为，还纳入了地形对车辆行驶性能的影响，使得模型更加精确和实用。他们采用了一种变步长的模型离散化方法，这种方法能够在确保动态响应迅速的同时，支持长时间的轨迹预测和实时的计算需求。 针对高速行驶中的动力学安全问题，如滑移和侧倾，研究人员对车辆稳定行驶状态进行了深入分析，并提出了基于包络线和零力矩点的概念，以此为基础制定了车辆的稳定性约束条件。这些约束条件确保了在高速、滑移和侧倾等极端条件下，车辆仍能保持安全行驶。 文章的核心部分，作者应用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）算法来解决最优运动轨迹和跟踪控制序列的问题。MPC技术结合了车辆的运动模型和实际的道路环境约束，能够在满足安全行驶要求的同时，优化车辆的行驶路径，避免碰撞并防止滑移和侧倾的发生。 通过仿真试验，研究结果证实了该方法的有效性。它能够充分考虑道路曲率和地形对高速车辆动力学特性的影响，确保车辆在各种复杂路况下的稳定、安全行驶，提升了无人驾驶车辆的操控性能。 总结来说，这篇论文深入探讨了高速无人驾驶车辆的动力学建模与控制策略，特别是在处理非线性约束和保证车辆稳定性方面，展示了模型预测控制在实际应用中的优势。这项研究成果对于提升无人驾驶车辆的自主驾驶能力和安全性具有重要的理论和实践意义。