基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究.pdf

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1、汽车技术·AutomobileTechnology基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究*段建民田晓生夏天宋志雪（北京工业大学，北京100022）【摘要】为避免智能汽车在目标路径跟踪过程中发生侧滑，改善自动驾驶性能，通过改进目标函数、增加轮胎侧偏角动力学约束，以车辆动力学模型作为模型预测控制的预测模型，提出了一种改进的智能汽车目标路径跟踪方法。在CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台对该方法进行了验证，结果表明，该方法有效地降低了智能汽车跟踪目标路径时发生侧滑的几率，提高了智能汽车目标路径跟踪的准确性和安全性。主题词：智能汽

2、车目标路径跟踪CarSim/Simulink联合仿真模型预测控制中图分类号：U467.1文献标识码：A文章编号：1000-3703（2017）08-0006-06ResearchonTargetPathTrackingMethodofIntelligentVehicleBasedonModelPredictiveControlDuanJianmin,TianXiaosheng,XiaTian,SongZhixue（BeijingUniversityofTechnology,Beijing100022）【Abstract】Toavoidtheoccur

3、renceofvehicles’side-slipandimprovetheperformanceofautomaticdriveduringtargetpathtracking,animprovedintelligentvehicletargetpathtrackingmethodwasproposed.Inthisproposedmethod,thevehicledynamicsmodelwasusedasthepredictivecontrolmodel,theobjectivefunctionwasimprovedandthedynamicc

4、onstraintofthetireslipanglewasadded.Thisproposedmethodwasvalidatedontheco-simulationplatformconstructedbyCarSimandMATLAB/Simulink.Theresultsshowthattheproposedmethodcanreducetheprobabilityofside-slipduringtargetpathtracking,andimprovethetrackingaccuracyandsafetyoftheintelligent

5、vehicletargetpathtracking.Keywords:Intelligentvehicle,Targetpathtracking,CarSim/Simulinkco-simulation,Modelpredictivecontrol型，对系统状态量的偏差和控制量进行优化，该方法虽1前言简单实用，但无法对每个采样周期内的控制增量进行限路径跟踪指无人驾驶车辆沿着设定的路径安全、稳制，无法避免被控系统状态量发生突变。文献[5]对该定、准确地行驶，其性能直接影响智能车自主行驶的能系统的空间方程进行了转换，实现了对控制增量的约[1]力。早期的路

6、径跟踪控制方法（如纯跟踪算法Pure束，但仍采用车辆运动学模型，不能对车辆动力学指标[2][3]pursuit、环形预瞄法CircularLook-Ahead等）使用几何进行约束，无法满足车辆的安全行驶要求。文献[6]提方法进行路径跟踪，但不同于以往的四轮机器人，车辆出了基于线性时变动力学模型预测控制的路径跟踪算由于尺寸较大，受最小转弯半径、最大角速度等动力学法，但并未考虑到车辆在高速行驶时的稳定性问题，只[4]条件的约束，传统的基于几何的路径跟踪方法并不能对状态量进行约束，没有对车辆进行动力学约束。很好地解决车辆的这些约束问题。本文针对以上路径跟踪

7、研究中存在的问题，以车辆基于模型预测控制的路径跟踪控制算法已在国内动力学模型作为预测模型，充分发挥模型预测控制解决外得到了广泛应用，文献[4]依据被控对象的运动学模多约束问题的优点，通过改进优化目标函数减少优化目*基金项目：北京市属高等学校人才强教计划资助项目（038000543117004）。-6-汽车技术段建民，等：基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究标的数量来提高控制算法的实时性，通过加入车轮侧偏Fxr为车辆前、后车轮受到的x方向的力；Fyf、Fyr为车辆角的动力学约束来提高智能车跟踪目标路径时的平稳前、后车轮受到的y方向的力。性和安

8、全性。经过简化整理，可以得到较小前轮偏角假设下的车2车辆动力学模型及其线性化辆动力学非线性模型：2.1车辆动