【技术实现步骤摘要】
一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法
本专利技术涉及一种自动驾驶运动规划
，具体涉及一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法。
技术介绍
车辆换道是一种风险极高的驾驶行为，驾驶员需要对复杂的交通场景进行交互，同时完成车辆的横纵向控制。换道行为引发的交通事故造成了极大的人员伤亡与财产损失，在高级辅助驾驶系统或自动驾驶系统中实现车辆自动换道具有重要意义，换道运动规划是自动换道功能的重要环节。在现有自动换道方法中，自动换道运动规划任务通常分为换道轨迹规划和轨迹跟踪控制两个步骤。为了保证规划出的换道轨迹可以被车辆跟踪，在轨迹规划中需要考虑车辆动力学和车辆运动的动力学约束。同时在轨迹跟踪控制中也需要根据车辆动力学设计控制算法，因此这种分解式的规划方法考虑了两次车辆动力学，增加了算法的复杂度，造成了计算资源的浪费。因此，将轨迹规划与控制统一在一个框架中实现同步的规划和控制可以减少算法的设计和计算资源，同时减少自动驾驶算法系统的复杂度。模型预测控制可以解决多约束和多目标优化问题，适用于实现同步规划和控制。...
【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1构建车辆动力学模型/nS1.1构建车辆动力学模型如下：/n
【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1构建车辆动力学模型
S1.1构建车辆动力学模型如下：
式中，符号表示变量对时间的一阶导数；X为自车的运动状态向量，X＝[xyθv]，包括自车的纵向位置x、横向位置y、航向角θ和速度v；L为自车的轴距，TL为自车由速度v变换到期望速度vd所需时间；u为自车换道控制输入向量，u＝[vdδ]，包括自车期望速度vd和前轮转角δ；
S1.2将车辆动力学模型线性化，得到线性偏差模型
设存在一满足步骤S1.1构建的车辆动力学模型、位于目标车道内并与自车初始纵向位置和行驶速度相等的参考车辆，令参考车辆换道控制输入向量为ur＝[vdrδr]，包括参考车辆换期望道速度vdr和前轮转角δr；令参考车辆的运动状态为Xr＝[xryrθrvr]，包括参考车辆的纵向位置xr、横向位置yr、航向角θr和速度vr；
根据自车和参考车辆的状态偏差和换道控制输入偏差将车辆动力学模型进行线性化，得到连续车辆状态空间方程表达式如下：
式中，
fx,r为连续系统矩阵，表达式如下：
fu,r为连续输入矩阵，表达式如下：
S1.3使用一阶保持变换将步骤S1.2中得到的连续车辆状态空间方程离散化，得到离散的车辆预测状态为：
式中，
和分别是离散时刻tk的车辆状态偏差向量和控制偏差向量；k＝1,2,…,N，N为离散的预测范围，N＝Tfinal/Δt，Tfinal,Δt分别为预测换道时长和离散时间步长；
A为离散系统矩阵，计算公式如下：
B是离散输入矩阵，计算公式如下：
根据离散的车辆动力学模型，在换道过程中，任意离散时刻k的预测状态为：
将换道过程中离散的车辆预测状态表示为矩阵形式：
式中，为初始的状态偏差向量，计算公式如下：
其中，X0为自车初始状态，X0＝[x0y0θ0v0]T，x0,y0,θ0,v0分别为自车初始时刻的位置、航向角和行驶速度；Xr0为参考车辆初始状态，Xr0＝[x0ydθr0v0]T，yd为目标车道中心线的横向位置，θr0为参考车辆的初始航向角；
S2构建换道问题约束条件
S2.1构建换道安全距离约束
在换道过程中，设自车与前车和后车之间需保持的纵向安全距离为ds，自车道前后车辆在tk时刻的预测纵向位置为和目标车道前后车辆在tk时刻的预测纵向位置为和自车道左右边界线的横向位置为yL和yR，目标车道左右边界线的横向位置为yTL和yTR；将自车换道行为分为换道准备阶段、进行阶段和调整阶段，各阶段所对应的离散预测范围分别为[0,Npre)、[Npre,Npost)和[Npost,Nfinal]，Npre,Npost,Nfinal分别为各阶段对应的离散范围阈值，Nfinal＝N；各阶段的换道安全距离约束分别如下：
a)换道准备...
【专利技术属性】
技术研发人员：江昆，杨殿阁，寇胜杰，于伟光，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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