一种基于扰动预测的无人驾驶汽车管状模型预测控制方法技术

一种基于扰动预测的无人驾驶汽车管状模型预测控制方法，属于自动驾驶领域，其特征在于，该方法包括参考路径模块、扰动预测模块、管状模型预测控制器和车辆模型；参考路径模块根据道路信息得到控制器的期望路径，包括侧向位移和横摆角，并将其输入给扰动预测模块和管状模型预测控制器；在此基础上，扰动预测模块通过逆向求解车辆运动模型，预测未来时刻的轮胎侧偏刚度，并将预测值与实际值的偏差视为有界扰动，构建扰动预测模型预测扰动范围；管状模型预测控制器根据预测的扰动范围，离线计算鲁棒不变集，并且对标称系统约束进行紧缩处理，在线多目标优化求解最优前轮转角，结合状态反馈，得到实际控制动作输入车辆模型，控制车辆实现路径跟踪。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术属于自动驾驶领域，具体来说是一种基于扰动预测的无人驾驶汽车管状模型预测控制方法。

技术介绍

0、
技术介绍
：

1、随着车辆增多，交通安全和通勤效率问题日益突出。自动驾驶汽车被视为解决这些问题的关键，其控制技术对此至关重要。路径跟踪是无人驾驶汽车运动控制模块的重要组成部分，其目的是确保汽车能够按预定的轨迹安全、准确、稳定地行驶。在跟踪控制过程中，车辆的动态行为直接受到轮胎与路面之间作用力的影响。由于驾驶环境的复杂多变，这些作用力会因轮胎的气压、载荷以及路面条件的变化而呈现非线性变化。其中，轮胎参数的干扰主要源于两个方面：一是理想系统未能充分考虑轮胎的非线性特性；二是当路面附着状况发生变化时，实际的轮胎侧偏刚度与理想系统中的侧偏刚度不匹配。因此，在跟踪控制中，轮胎侧偏刚度所具有的不确定性因素会对跟踪精度以及车辆的稳定状况产生不利的影响。由于传统模型预测控制(mpc)对模型的依赖性较强，当受到外部扰动时，控制器可能会违背系统约束，无法达到预期的控制效能。针对这一问题，学界展开了关于如何应对未来演化不确定性影响的研究。在此背景下，鲁棒mpc(本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于扰动预测的无人驾驶汽车管状模型预测控制方法，其特征在于，该方法包括参考路径模块、扰动预测模块、管状模型预测控制器和车辆模型；参考路径模块根据道路信息得到控制器的期望路径，包括侧向位移Yref和横摆角并将其输入给扰动预测模块和管状模型预测控制器；在此基础上，扰动预测模块通过逆向求解车辆运动模型，预测未来时刻的轮胎侧偏刚度Cf,pre、Cr,pre，并将预测值与实际值的偏差视为扰动s(k)，从而构建扰动预测模型来预测扰动范围w(k)∈W；管状模型预测控制器根据预测的扰动范围，离线计算扰动的鲁棒不变集E，通过鲁棒不变集对标称系统的约束进行紧缩处理，在线多目标优化求解最优的前轮转角δ...

【技术特征摘要】

1.一种基于扰动预测的无人驾驶汽车管状模型预测控制方法，其特征在于，该方法包括参考路径模块、扰动预测模块、管状模型预测控制器和车辆模型；参考路径模块根据道路信息得到控制器的期望路径，包括侧向位移yref和横摆角并将其输入给扰动预测模块和管状模型预测控制器；在此基础上，扰动预测模块通过逆向求解车辆运动模型，预测未来时刻的轮胎侧偏刚度cf,pre、cr,pre，并将预测值与实际值的偏差视为扰动s(k)，从而构建扰动预测模型来预测扰动范围w(k)∈w；管状模型预测控制器根据预测的扰动范围，离线计算扰动的鲁棒不变集e，通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：李绍松，臧文彬，班明霞，卢晓晖，崔高健，张袅娜，田丽媛，施宏达，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：