【摘 要】
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随着大数据、人工智能和5G技术的快速发展,汽车也在朝着电动化、智能化、网联化和共享化的“新四化”方向不断迈进,这对于解决交通拥挤、能源短缺等问题至关重要。运动控制作为智能汽车的关键技术之一,能够确保车辆在复杂工况下实现轨迹跟随和速度跟随的精确性和稳定性。基于此,本文使用模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论对运动控制技术进行了研究。首先,基于线性二自由度车辆动
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随着大数据、人工智能和5G技术的快速发展,汽车也在朝着电动化、智能化、网联化和共享化的“新四化”方向不断迈进,这对于解决交通拥挤、能源短缺等问题至关重要。运动控制作为智能汽车的关键技术之一,能够确保车辆在复杂工况下实现轨迹跟随和速度跟随的精确性和稳定性。基于此,本文使用模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论对运动控制技术进行了研究。首先,基于线性二自由度车辆动力学模型,推导出横向跟踪误差模型,同时,针对车辆在高速行驶时由于内部参数变动引起的模型失配问题,将车辆状态值与预测值之间的误差作为模型的校正项,提高了车辆轨迹跟踪的鲁棒性。仿真结果表明,相比于普通MPC控制器,本文设计的横向MPC控制器具有更好的轨迹跟踪精度,且对于因车辆内部参数变化导致的模型失配问题也具有更好的鲁棒性。其次,为了进一步提高车辆的轨迹跟踪效果,又设计了纵向分层控制器。基于期望轨迹,根据指数模型进行速度规划,上层控制器基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论求解得到纵向期望加速度,下层控制器考虑当前速度偏差,并基于PID控制理论对其进行补偿,然后通过建立的纵向逆动力学模型将纵向期望加速度转化为车辆的驱动或制动动作。仿真结果表明,纵向控制器能够在不同工况下实现良好的速度跟随。再次,将横向控制和纵向控制基于纵向速度进行耦合,在每个预测时域内,将纵向期望加速度作为已知输入给横向控制器,形成纵横向综合控制器。仿真结果表明,在不同车速下,相比于单独的横向控制,本文所设计的纵横向综合控制器具有更好的轨迹跟踪效果;同时,对于不同车速和不同道路条件也有很好的适应性。最后,通过课题组的智能驾驶硬件在环试验平台,进行试验验证,结果表明本文提出的纵横向综合控制器能够在不同车速下跟踪期望轨迹,满足实时性的要求。
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