【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆控制领域，尤其涉及一种车辆自适应模型预测控制方法。
技术介绍
1、车辆控制系统的设计与模型的精确性密切相关，动力学模型对实现基于模型预测控制的自动驾驶具有重要意义。
2、传统的车辆动力学模型为了便于控制器的设计进行了诸多简化，常把整车简化为单车模型，并只考虑轮胎的线性特性，进而引入较多的未建模动态；对于高自由度并考虑轮胎非线性特性的动力学模型则面临建模复杂度高、通用性差、非线性强耦合等问题，因此模型的选择需在建模精度和控制器设计之间进行权衡。
3、同时传统的车辆动力学模型无法表达道路信息，如道路坡度，路面摩擦系数，故而均基于一定的假设建立，如假设道路坡度变化率为零，假设纵向速度恒定，假设侧偏角处于线性工作区域等，具有一定的局限性，当工况不满足建模假设时，会产生模型失配。同时传统的车辆动力学模型带来的建模难度不可忽略，实际车辆中存在很多无法直接获取的车辆参数，如车轴侧偏刚度、侧倾刚度、侧倾阻尼、质心位置、转动惯量等车辆参数，想要精确建模不同车辆的动力学模型存在较大的复杂度和难度。
4、...
【技术保护点】
1.一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤S1中的所述动力学参数包括方向盘转角输入、车辆侧向速度输出及横摆角速度输出序列。
3.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤S2中的所述第一矩阵为离散时间z传递函数矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤S2中的所述第一矩阵的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤S3中的所述赤池信...
【技术特征摘要】
1.一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤s1中的所述动力学参数包括方向盘转角输入、车辆侧向速度输出及横摆角速度输出序列。
3.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤s2中的所述第一矩阵为离散时间z传递函数矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤s2中的所述第一矩阵的表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种车辆自适应模型预测控制方法，其特征在于，步骤s3中的所述赤池信息准则的表达式为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：于树友，刘泽澎，李文博，林宝君，陈虹，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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