【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶车辆研究，具体地，涉及一种自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法。
技术介绍
1、随着人们生活水平的不断提高，智能交通正受到越来越多的关注。自动驾驶技术在智能运输中发挥着重要作用。其中，车辆运动控制是自动驾驶技术的核心技术，在自动控制过程中确保车辆跟踪的准确性和稳定性是一个值得探索的问题。
2、车辆是一个复杂的系统，具有高度非线性的横向和纵向动态特性。考虑到高速自动驾驶车辆的行驶稳定性，道路环境变化和动力学参数的变化由于速度的提高，会严重影响车辆的行驶稳定性和安全性，同时会严重降低车辆轨迹跟踪的效果，甚至会导致自动驾驶车辆无法跟踪参考轨迹。采用复杂的控制器设计，虽然可以增强车辆行驶的稳定性，但实时性会受到严重影响。因此，如何在保证计算量，不降低实时性的情况下，进一步提高车辆的行驶安全性是值得研究的层面。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，提出预测水平函数，建立离线优化模型，时刻保证车辆的行驶
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述建立车辆模型和线性时变系统状态方程的步骤中，所述车辆模型包括车辆动力学模型和车辆跟踪误差模型，所述车辆动力学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述跟踪误差模型表示为：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述建立车辆模型和线性时变系统状态方程的步骤中，所述建立线性时变系统状态空间方程为：选取将...
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述建立车辆模型和线性时变系统状态方程的步骤中，所述车辆模型包括车辆动力学模型和车辆跟踪误差模型，所述车辆动力学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述跟踪误差模型表示为：
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述建立车辆模型和线性时变系统状态方程的步骤中，所述建立线性时变系统状态空间方程为：选取将作为状态量，控制量为u＝δq，附加输入量λ＝[κ,s]t，状态空间形式为：
5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，所述建立车辆多胞体动力学模型的步骤具体包括：构建凸多胞体模型，考虑车辆不确定参数的影响，确定凸多胞体模型的顶点为23个，其中不确定参数取值范围分别为：
6.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：买嘉诚，刘飞，翁晓风，周盛，冯少祥，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
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