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基于变时域-鲁棒模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制研究
| 论文题名： | 基于变时域-鲁棒模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制研究 |
| 关键词： | 智能车辆;自动驾驶;路径跟踪;横向控制;模型预测控制 |
| 摘要： | 近年来，智能车辆及相关自动驾驶技术的迅速发展被认为是改善当前交通系统的重要解决手段。但目前针对智能车辆及相关自动驾驶技术的研究仍处于起步阶段，需大力发展。其中路径跟踪控制作为智能车辆运动控制关键技术研究之一，目的是保证车辆在安全稳定的前提下完成对参考路径的有效跟踪，主要通过横向控制来实现。因此本文将针对智能车辆的路径跟踪控制方面，展开理论与试验研究。 首先，论文对智能车辆的路径跟踪控制技术的研究背景和研究意义进行了阐述和分析，总结了目前有关路径跟踪方面的研究现状，着重阐述分析了有关于模型预测控制算法的研究情况。随后，建立相关所需模型，并对建立的模型进行对比验证。 接着，为提升智能车辆路径跟踪性能，对模型预测控制算法中预测时域参数进行了详细的分析和研究。主要考虑到车辆在实际行驶中车速及道路曲率的时变性，探究了预测时域与它们的影响关系，设计出一种预测时域自适应寻优控制器。所设计的预测时域自适应寻优控制器能够根据当前的车速以及实时道路曲率而自适应选择最优预测时域。在此基础上，设计了一种变时域模型预测控制算法用于智能车辆的路径跟踪控制，其可在不同的行驶工况下选取当前最优的预测时域，以此完成对参考路径的跟踪控制。 随后，为进一步提升路径跟踪器的鲁棒性和车辆行驶稳定性，在变时域模型预测控制器基础上，改进设计了一种变时域-鲁棒模型预测控制器。其具有对外部系统干扰和控制系统内部误差等因素的鲁棒性，使得实际控制系统的状态轨迹逐渐靠近名义控制系统的状态轨迹，以此提升了路径跟踪器的鲁棒性和车辆行驶稳定性。进行了相关仿真试验，验证了所设计的变时域-鲁棒模型预测控制器在进行路径跟踪时，跟踪精度更为优秀，鲁棒性也更好。 最后，基于LabVIEW和CarSim的硬件在环试验平台，对所提出的基于变时域模型预测控制的路径跟踪算法和变时域-鲁棒模型预测控制的路径跟踪算法进行了相关工况试验，验证了所提出算法的有效性。 |
| 作者： | 马聪颖 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 赵林峰;魏振亚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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