一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法及系统，包括，根据实体智能车辆结构建立三自由度动力学模型并对其进行分析，得到满足车辆运动行驶的几何约束条件；利用多目标优化策略构建目标函数，将非线性的所述动力学模型转换为线性模型，得到状态空间方程；基于所述状态空间方程构建预测控制模型，结合所述目标函数、所述约束条件进行最优求解，生成最优控制序列；将所述最优控制序列输入所述智能车辆中控制车辆对目标轨迹进行跟踪。本发明专利技术提高车辆行驶的稳定性，满足现有智能车辆的控制需求和稳定性，且达到较强的约束处理能力，具有较高的可行性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法及系统
本专利技术涉及智能车辆控制
，尤其涉及一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法及系统。
技术介绍
在行驶过程中，驾驶员通过视觉反馈来了解道路情况，并对行驶方向进行控制，在实际行驶过程中，驾驶员会受到外界诸多因素的干扰，具有不稳定性，这种传统的车辆行驶方式缺点日益突出，也就造成交通事故的频发，针对当前存在的交通安全问题，智能车辆的出现寄予了人们对于有效解决这些问题的希望，智能车辆通过车上装备的传感装置感知周围环境，利用人工智能技术模拟人类的驾驶习惯和处理紧急事故的应对方式，避免了人类在极端条件下心理压力对行为能力影响的缺陷，这使得汽车具有自主行驶的能力，让汽车的行驶变得安全可靠。路径跟踪控制是指智能车辆能够跟随路径规划层所得到的路径并使车辆安全稳定地在路面上行驶，路径跟踪控制的主要目的是能够根据智能车辆的运动学和动力学的约束，从而输出相应的控制变量，如车轮制动力、前轮转角等，在早期智能车辆的研究发现，大多采用几何控制的算法对路径进行控制，如环形预瞄法、纯跟踪算法，但由于车辆为多自由度且本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：包括，/n根据实体智能车辆结构建立三自由度动力学模型并对其进行分析，得到满足车辆运动行驶的几何约束条件；/n利用多目标优化策略构建目标函数，将非线性的所述动力学模型转换为线性模型，得到状态空间方程；/n基于所述状态空间方程构建预测控制模型，结合所述目标函数、所述约束条件进行最优求解，生成最优控制序列；/n将所述最优控制序列输入所述智能车辆中控制车辆对目标轨迹进行跟踪。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：包括，
根据实体智能车辆结构建立三自由度动力学模型并对其进行分析，得到满足车辆运动行驶的几何约束条件；
利用多目标优化策略构建目标函数，将非线性的所述动力学模型转换为线性模型，得到状态空间方程；
基于所述状态空间方程构建预测控制模型，结合所述目标函数、所述约束条件进行最优求解，生成最优控制序列；
将所述最优控制序列输入所述智能车辆中控制车辆对目标轨迹进行跟踪。


2.根据权利要求1所述的基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：建立所述三自由度动力学模型，包括，
根据所述实体智能车辆结构建立xoy坐标系，定义与车轴垂直并指向车辆前进方向为x轴、以车辆质心出发并平行于车轴的方向为y轴；
根据车辆前、后的运动学约束，得到如下方程，



其中，(Xr,Yr)：车辆后轴轴心坐标，(Xf,Yf)：车辆前轴轴心坐标，δf：车辆前轮转角，车辆横摆角；
根据几何关系进行推导，得到车辆动力学模型，如下，



其中，l：车辆轴距，Vr：车辆前轴中心速度，Vf：车辆后轴中心速度；
基于所述车辆动力学模型将坐标系oxyz作为车辆坐标系，定义坐标原点在车辆质心处、车辆实时前进方向作为x轴正方向、y轴与车辆纵轴垂直、z轴满足右手定则；
根据牛顿第二定律分别计算得到车辆质心沿所述x轴、所述y轴、所述z轴的受力方程；
分别求解车辆轮胎的偏侧角、滑移率、路面附着系数和垂向载荷，最终得到所述非线性动力学模型，如下，



其中，m：车辆质量，a：质心到前轴的距离，b：质心到后轴的距离，质心x方向的速度，质心y方向的速度，横摆角速度，质心x方向的加速度，质心y方向的加速度，Iz：车辆绕z轴的转动惯量，Ccf和Ccr分别为车辆前轮和后轮的侧偏刚度，Clf和Clr分别为车辆前轮和后轮的纵向刚度，sf和sr分别为前轮和后轮的滑移率。


3.根据权利要求1或2所述的基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：分析所述非线性动力学模型还包括，
定义所述车辆行驶路面平坦且无垂向运动；
定义悬架装置及所述车辆是刚性的，忽略所述悬架与轮胎之间的耦合对路径跟踪的影响；
考虑所述轮胎的侧偏特性并忽略所述轮胎的纵横向之间的耦合关系；
不考虑载荷的左右转移并忽略所述车辆低速行驶下前后轴的载荷转移；
忽略所述车辆横纵向空气动力学的影响。


4.根据权利要求3所述的基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：所述约束条件包括，运动学约束和动力学约束；
其中包括，质心侧偏角约束、车辆附着条件约束、轮胎侧偏角约束。


5.根据权利要求1或4所述的基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：构建所述目标函数包括，
基于所述车辆的状态量偏差和控制量优化建立所述目标函数，如下，



其中，η：输出量，ηref：输出参考量，Δu：控制增量，Np：预测时域，Nc：控制时域，ρ：权重系数，ε：约束因子，χ：状态量，u：控制量，Q和R为权重矩阵。


6.根据权利要求5所述的基于MPC的智能车辆路径跟踪控制方法，其特征在于：所述状态空间方程包括，
根据所述非线性动力学模型得到所述状态空间方程，如下，
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【专利技术属性】
技术研发人员：王智文，查敏，王宇航，冯晶，曹新亮，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45