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原文传递基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪与避障控制研究

论文题名：	基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪与避障控制研究
关键词：	智能汽车;轨迹跟踪;模型预测控制;事件触发;避障控制
摘要：	随着智能驾驶技术的发展，智能汽车轨迹跟踪控制技术日趋重要。本研究依托国家重点研发计划“新能源汽车”专项子课题，对智能汽车轨迹跟踪与避障控制进行了研究。针对中高速大曲率工况下，智能汽车轨迹跟踪精度和稳定性急剧下降的问题，本文采用线性时变模型预测控制方法，建立了轮胎侧偏角和横摆稳定软约束，保证轮胎处于线性稳定范围内，从而提高轨迹跟踪的精度和稳定性。考虑到模型预测控制计算量大、实时性低的问题，提出了基于事件触发的模型预测控制算法，使控制器在满足一定条件下，将最优控制序列的后几个元素作用于被控对象，从而减少计算量，在保证控制精度的同时，可以提高控制器的实时性。针对智能汽车在真实环境遇到障碍物导致轨迹跟踪控制器失效的问题，提出一种基于模型预测控制的智能汽车同步轨迹跟踪与避障控制算法，提高了轨迹跟踪控制器在复杂环境下的适应性。主要研究内容如下：　　(1)构建了七自由度车辆动力学模型，对轨迹跟踪动力学模型作适当简化，得到简化的车辆动力学轨迹跟踪模型。针对非线性模型预测控制容易陷入局部最优解的问题，采用线性时变模型预测控制建立智能汽车轨迹跟踪控制器，为了解决带约束优化问题计算量大的问题，采用障碍函数法进行数值求解。Matlab/Simulink和Carsim联合仿真结果表明，与其他控制器的对比，模型预测控制具有显著的优越性，但高速下会失去控制。　　(2)为了解决控制器在高速下失效的问题，本文利用模型预测控制容易解决约束的特点，加入了轮胎侧偏角和横摆稳定软约束，保证轮胎处于线性稳定范围内。Matlab/Simulink和Carsim联合仿真结果表明，在加入了约束后，控制器的性能，无论是控制精度还是稳定性都有了显著的提升。　　(3)由于MPC需要在线计算二次规划问题，巨大的计算量可能会影响其实时性，为了解决这一问题，引入事件触发机制，使得满足一定条件下，将最优控制序列的后几个元素作用于被控对象，从而减少计算量。Matlab/Simulink和Carsim联合仿真结果表明，所提出的基于事件触发的模型预测控制器在保证跟踪精度的同时，很大程度上降低了控制器的计算量，从而提高系统的实时性。　　(4)为了解决障碍物的出现造成轨迹跟踪控制器失效的问题，提出一种基于模型预测控制的智能汽车同步轨迹跟踪与避障控制算法。针对真实环境中智能汽车遇到障碍物导致单一的轨迹跟踪控制器失效的问题，基于安全距离模型，给出避障策略，采用三次多项式描述避障轨迹，利用预测方程写出未来预测时域内的参考轨迹，从而构建模型预测控制代价函数，并转换为二次规划问题进行求解。仿真结果表明，所提出的基于模型预测控制的智能汽车同步轨迹跟踪与避障控制算法可以实现车辆安全地换道避让。　　(5)基于“艾瑞泽5E”智能驾驶实验平台，将设计的基于模型预测控制的智能汽车同步轨迹跟踪与避障控制算法部署在ROS操作系统中，在中高速实际道路工况下进行了实车避障控制试验。实验结果表明本文提出的基于模型预测控制的智能汽车同步轨迹跟踪与避障控制算法的实用性和可靠性。
作者：	邹凯
专业：	车辆工程
导师：	陈龙
授予学位：	硕士
授予学位单位：	江苏大学
学位年度：	2021