基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪

摘要

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比,自动泊车时参考路径的曲率较大,因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能.为了解决这一问题,提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器,并在MATLAB/Simulink和Pre Scan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比.仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车,泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0. 0189 rad,车辆后桥中点与车位中线的距离为0. 1045 m,仅为车身宽度的5. 56%.相比线性时变模型预测控制器,非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势.在实时性方面,该控制器也能够满足自动泊车的需求.