基于MPC的自主车辆协同控制研究

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1、硕士学位论文基于MPC的自主车辆协同控制研究作者姓名陈奕峰学科专业检测技术与自动化装置指导教师刘富春所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2017年10月18日AutonomousVehicleCooperativeControlResearchBasedontheMPCADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YifengChenSupervisor：Prof.FuchunLiuSouthChinaUniversityofTechnolog

2、yGuangzhou,China分类号：TP273学校代号：10561学号：201520112826华南理工大学硕士学位论文基于MPC的自主车辆协同控制研究作者姓名：陈奕峰指导教师姓名：刘富春职称：副教授申请学位级别：学术型硕士学科专业名称：检测技术与自动化装置研究方向：自主控制系统论文提交日期：2017年10月18日论文答辩日期：2017年12月8日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：张智军委员：刘富春刘永桂摘要协同自适应巡航控制（CACC）系统以自适应巡航控制（ACC）

3、系统为基础，引入无线通信技术进行车间信息交互并将通信信息用于车辆控制，由此获得比ACC系统更好的控制效果，大大提高了自主驾驶的安全性与舒适性。由于自主车辆行驶过程中模型不确定性很大，又受到了环境等许多约束条件的限制，传统的控制算法往往难以达到协同巡航系统的控制要求，因此，本文根据模型预测的原理为协同自适应巡航系统进行了算法设计，并通过数字仿真实验验证了算法的有效性。本文首先对自主车辆的纵向动力学模型进行了详细地分析，在此基础上完成了协同车辆系统的状态空间模型建立，并确定了自主车辆协同自适应巡航控制系统的设

4、计目的与相关约束条件。然后，基于模型预测控制（MPC）原理，对建立的系统模型进行模型预测控制算法的设计：通过把多约束的状态空间系统模型作为预测模型，将原系统的求解控制输入问题转化为求解带约束的二次规划问题，并引入松弛变量软化约束以保证优化的可行解，将求得的解作为控制输入应用于CACC系统以达到设定的控制目标。其次，针对自主车辆执行器延时，利用动态矩阵控制（DMC）算法对纯滞后对象的补偿特性，对所设计的MPC算法进行改进，使其在考虑自主车辆执行器时延的情况下能有效地控制CACC系统。最后，根据自主车辆上下位

5、分层纵向控制思想，将CARSIM中的车辆作为复杂车辆模型，并对其进行下位控制器设计，然后将之前设计的MPC算法作为上位控制器，以CARSIM/SIMULINK联合仿真平台对分层控制的CACC系统进行数值仿真实验，验证了所设计的模型预测控制算法在复杂车辆模型上一样有效。关键词：协同自适应巡航控制；模型预测控制；动态矩阵控制；执行器时延；分层控制IABSTRACTTheCooperativeAdaptiveCruiseControl(CACC)systemisbasedontheadaptivecruisec

6、ontrol(ACC)system.Usingwirelesscommunicationtechnologytoexchangeinformationforvehiclecontrol,CACCsystemgreatlyimprovesthesafetyandcomfortofautonomousdriving,whichismuchbetterthantheACCsystem.Duetotheuncertaintiesoftheautonomousvehiclesmodelandtheconstrain

7、tsofdriving,thetraditionalcontrolalgorithmsareoftendifficulttomeetthecontrolrequirementsofcooperativecruisesystem.Therefore,acontrolalgorithmisproposedbasedonmodelpredictionprincipleforcooperativeadaptivecruisesystem,andtheeffectivenessofthealgorithmisver

8、ifiedbynumericalsimulation.Inthisthesis,thelongitudinaldynamicsmodelofautonomousvehiclesisanalyzedfirstly.Afterthat,thestatespacemodelofthecooperativeadaptivecruisecontrolsystemisestablished.Thecontrolobjectiveandre