基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪稳定性研究

摘要

因车辆的实际行驶环境非常复杂,导致车辆轨迹跟踪算法的稳定性问题成为智能驾驶技术发展的重点和难点之一。然而,目前基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪算法在车辆轨迹预测求解过程中,二次规划方程变量上下限设置不当可能会产生预测轨迹偏离期望轨迹的问题。针对这一问题,基于车辆的2自由度动力学模型,建立了运动学的空间状态方程,提出了基于车辆2自由度动力学模型的车辆轨迹预测改进算法,采用MPC控制算法,建立以控制增量和状态增量为变量的优化控制目标,并根据文献中的车辆机械特性极限和车辆纵横向综合能力实验数据对模型添加适当的控制增量约束和状态增量约束,通过滚动优化和反馈校正实现轨迹跟踪,解决了车辆轨迹预测求解过程中二次规划方程变量上下限设置不当导致的车辆预测轨迹偏离期望轨迹的问题。研究结果表明:基于车辆横向动力学模型的车辆轨迹预测改进方法可以更加准确地预测车辆轨迹,并能更加稳定地跟踪期望轨迹。