【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体涉及一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着人们对自动驾驶和交通安全的日益关注，得益于国内外相关企业及科研院校对高级别自动驾驶技术的研究逐步加深，自动驾驶技术获得了飞速发展，但由于多方面的原因，高级别的自动驾驶距离落地仍有一段距离。可靠的算法是车辆实现高级别自动驾驶的前提和基础，路径跟踪控制作为自动驾驶车辆系统中的最后一环，通过研究车辆跟踪算法，提高行驶过程中跟踪的精度和稳定性对于提升自动驾驶汽车的技术水平具有重要意义，路径跟踪控制作为自动驾驶的关键技术，逐渐成为国内外学者研究的热点。
2、目前的研究提供了丰富的研究算法及策略。研究提供了丰富的路径跟踪控制策略，但随着环境和车辆自身状态的变化，使得性能良好的控制算法在一些严峻的情况下面临跟踪精度下降的问题，例如，以中高速行驶时，车辆会因惯性而偏离预定的行驶路径，使跟踪精度无法满足要求。这种情况极大地限制了自动驾驶汽车的技术进步。主要是因为具有固定参数的控制方法不能适应驾驶环境的时变性质。其次，自适应路径跟踪控制动态自适应选择的前轮转角、横向位移误差及质心侧偏角之间的加权系数，在道路曲率变化过程中适应横向偏差，减少误差、系统建立时间和超调是智能车转向角控制的主要挑战，目前的优化控制器的主要挑战是在局部最优问题上进行优化。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供的一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法及系统，解决了通信或
2、第一方面，本专利技术提供的一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法，包括：
3、根据车辆动力学模型构建车辆系统状态方程；
4、构建基于mpc的路径跟踪算法的目标函数对车辆系统状态方程求最优解，所述目标函数的第一项用于表示求解车辆系统输出横向位移与参考横向位移偏差和质心侧偏角和参考侧偏角的偏差，目标函数的第二项用于对控制增量进行约束，目标函数的第三项为松弛因子；
5、在车辆系统状态方程中引入车辆系统测量及未测量外部干扰向量设计自适应mpc路径跟踪控制器，根据车辆系统参数的变化更新车辆系统状态方程；
6、将横向位移误差的成本、侧偏角误差的代价及前轮转向角的成本引入到成本函数中得到系统成本函数；
7、构建约束条件约束前轮转向角和转向角增量；
8、在布谷鸟算法中增加动态补偿控制量和动态发现概率得到改进的布谷鸟算法；
9、采用改进后的布谷鸟算法进行全局搜索学习，确定mpc在横向位移、侧偏角及前轮转向角增量最优权重下的车辆状态。
10、第二方面，本专利技术提供的一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制系统，包括：第一构建模块、第二构建模块、mpc控制器模块、系统成本函数构建模块、约束模块、算法改进模块和权重确定模块，
11、所述第一构建模块用于根据车辆动力学模型构建车辆系统状态方程；
12、所述第二构建模块用于构建基于mpc的路径跟踪算法的目标函数对车辆系统状态方程求最优解，所述目标函数的第一项用于表示求解车辆系统输出横向位移与参考横向位移偏差和质心侧偏角和参考侧偏角的偏差，目标函数的第二项用于对控制增量进行约束，目标函数的第三项为松弛因子；
13、所述mpc控制器模块用于在车辆系统状态方程中引入车辆系统测量及未测量外部干扰向量设计自适应mpc路径跟踪控制器，根据车辆系统参数的变化更新车辆系统状态方程；
14、所述系统成本函数构建模块用于将横向位移误差的成本、侧偏角误差的代价及前轮转向角的成本引入到成本函数中得到系统成本函数；
15、所述约束模块用于构建约束条件约束前轮转向角和转向角增量；
16、所述算法改进模块用于在布谷鸟算法中增加动态补偿控制量和动态发现概率得到改进的布谷鸟算法；
17、所述权重确定模块用于采用改进后的布谷鸟算法进行全局搜索学习，确定mpc在横向位移、侧偏角及前轮转向角增量最优权重下的车辆状态。
18、本专利技术的有益效果：
19、本专利技术实施例提供的一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法，首先，通过引入系统测量及未测量外部干扰向量，设计了自适应mpc路径跟踪控制器，根据系统的变化更新参数，解决了通信或系统响应延迟引起的参数不确定性；
20、其次，同时构建包含前轮转角、横向位移误差及质心侧偏角在内的多目标成本函数，提升算法控制精度；
21、最后，基于改进布谷鸟算法对mpc自适应求解在动态参数权重下的最优车辆状态，基于动态补偿控制量及发现概率的改进布谷鸟算算法来增强全局和局部搜索能力，对连接权重和阈值进行优化提取输入输出数据之间的隐式映射关系，以适应复杂的道路环境，解决了其容易陷入局部最优状态的问题。
22、本专利技术提供是一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制系统，与基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法出于相同的专利技术构思，具有相同的有益效果。
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1.一种基于改进布谷鸟算法的MPC自适应路径跟踪控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆动力学模型构建车辆系统状态方程具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据系统参数的变化更新车辆系统状态方程，在车辆系统状态方程中引入车辆系统测量及未测量外部干扰向量，得到的车辆系统状态方程为：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将控制参数横向位移误差的成本、侧偏角误差的代价及前轮转向角的成本引入到成本函数中得到系统成本函数具体包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件为：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在布谷鸟算法中增加动态补偿控制量和动态发现概率增加到布谷鸟算法中得到改进的布谷鸟算法的具体方法包括：
8.一种基于改进布谷鸟算法的MPC自适应路径跟踪控制系统，其特征在于，包括：第一构建模块、第二构建模块、MPC控制器模块、系统成本函数构建模块、约束模块、算
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进布谷鸟算法的mpc自适应路径跟踪控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆动力学模型构建车辆系统状态方程具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据系统参数的变化更新车辆系统状态方程，在车辆系统状态方程中引入车辆系统测量及未测量外部干扰向量，得到的车辆系统状态方程为：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将控制参数横向位移误...
【专利技术属性】
技术研发人员：周忠齐，金彪，刘宁，杨东，
申请(专利权)人：浙江绿色慧联有限公司，
类型：发明
国别省市：
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