基于MMPC的無人汽車軌跡跟蹤控制①

盧紅生 劉 斌 蔣 崢 胡慧中

(*武漢科技大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心 武漢 430080) (**冶金工業過程系統科學湖北省重點實驗室 武漢 430080)

0 引 言

隨著科技發展，人們對行車安全的要求越來越高，希望汽車能在無人操作的情況下完成自動行駛、自動避障等一系列自動駕駛行為。無人汽車的概念逐漸成為研究熱點。

對于無人汽車，軌跡跟蹤控制是必不可少的。首先無人汽車是一個典型非完整約束的系統[1]，其次車輛系統是一個高度耦合的復雜非線性系統，并且存在著相當多的不確定因素[2]，因此，無人汽車軌跡跟蹤控制面臨嚴峻挑戰。國內外學者已經進行了相關研究，提出了用于無人地面車輛(unmanned ground vehicle，UGV)軌跡跟蹤的多種方法，包括常規的PID控制，模糊控制[3]，滑模控制[4]，模型參考自適應控制[5]，神經網絡控制[6]等。需要注意的是，這些控制方法均假設計算得出的控制量不會超過方向盤轉角的物理限制，也忽略了車輛與道路的相互作用導致的側滑可能性。無人汽車軌跡跟蹤控制必須考慮車輛行駛過程的物理約束特性以及車輛與道路的相互作用。模型預測控制(model predictive control，MPC)是解決這一問題很好的方法[7]。2007年Falcone等人[8]將模型預測控制分別應用于無人汽車的線性模型和非線性模型的軌跡跟蹤控制。近年來有很多學者將非線性預測控制應用于無人汽車軌跡跟蹤[9]，雖然能減少跟蹤誤差，但其中的非線性滾動時域優化問題導致算法的實時性較差。因此，線性預測控制方法在無人汽車控制中仍占優勢。……