在整体式车辆稳定性轨迹跟踪控制架构的基础之上,设计了一种引入预瞄曲率信息的自适应预测时域非线性模型预测控制(NMPC).基于预瞄的参考路径曲率点列指导控制维度变化,提升控制器对于路径曲率的动态响应能力;进一步地,引入状态协调优...在整体式车辆稳定性轨迹跟踪控制架构的基础之上,设计了一种引入预瞄曲率信息的自适应预测时域非线性模型预测控制(NMPC).基于预瞄的参考路径曲率点列指导控制维度变化,提升控制器对于路径曲率的动态响应能力;进一步地,引入状态协调优化机制,使控制器显示耦合至上一控制周期的车辆状态空间,有效避免预测时域变化造成的多步优化问题解耦效应,抑制因控制输入突变对轨迹跟踪控制任务的影响.结合两种优化方法,有效改善固定预测时域策略在高曲率轨迹跟踪中因累计误差造成的跟踪精度下降问题.最后,基于MATLAB/Simulink-CarSim联合仿真平台对算法进行了验证.经计算,高速单移线工况下,该方法在侧向偏差均值/峰值、纵向偏差均值/峰值、航向偏差均值/峰值指标中,相较于固定预测时域NMPC同比降低36.17%/15.25%、11.55%/38.58%、6.13%/25.27%;高速双移线工况下,同比降低30.28%/29.77%、25.07%/3.85%、11.02%/2.68%.此外,在高速低附着工况中,该方法仍能保证良好的控制精度及侧向稳定性,其峰值侧向偏差为0.2017 m、峰值纵向偏差为0.9744 km h^(-1)、峰值航向偏差为1.1936°、峰值质心侧偏角为1.9074°.展开更多
文摘在整体式车辆稳定性轨迹跟踪控制架构的基础之上,设计了一种引入预瞄曲率信息的自适应预测时域非线性模型预测控制(NMPC).基于预瞄的参考路径曲率点列指导控制维度变化,提升控制器对于路径曲率的动态响应能力;进一步地,引入状态协调优化机制,使控制器显示耦合至上一控制周期的车辆状态空间,有效避免预测时域变化造成的多步优化问题解耦效应,抑制因控制输入突变对轨迹跟踪控制任务的影响.结合两种优化方法,有效改善固定预测时域策略在高曲率轨迹跟踪中因累计误差造成的跟踪精度下降问题.最后,基于MATLAB/Simulink-CarSim联合仿真平台对算法进行了验证.经计算,高速单移线工况下,该方法在侧向偏差均值/峰值、纵向偏差均值/峰值、航向偏差均值/峰值指标中,相较于固定预测时域NMPC同比降低36.17%/15.25%、11.55%/38.58%、6.13%/25.27%;高速双移线工况下,同比降低30.28%/29.77%、25.07%/3.85%、11.02%/2.68%.此外,在高速低附着工况中,该方法仍能保证良好的控制精度及侧向稳定性,其峰值侧向偏差为0.2017 m、峰值纵向偏差为0.9744 km h^(-1)、峰值航向偏差为1.1936°、峰值质心侧偏角为1.9074°.
