基于模型预测控制的智能车辆横纵向综合控制研究

汽车数量的急剧增长使得道路安全问题日益严峻，如何提高车辆的自动化水平来改善交通问题成为了目前的研究热点。在智能车辆自动驾驶领域，车辆控制算法是整个智能车辆自动驾驶系统中最为基础关键的部分之一，决定了智能车辆行驶时的安全性和舒适性。为实现智能车辆控制，现有研究常根据智能车辆的横向运动和纵向运动将车辆控制简单分为横向控制和纵向控制，但车辆本身是一个高度耦合的复杂控制系统，简化解耦控制不符合实际车辆动力学特性。为提高车辆的横纵向综合控制能力，本文基于模型预测控制的理论原理，提出了一种适用于智能车辆路径和速度跟踪的横纵向控制算法。该控制算法以前轮转角和轮胎纵向力为控制量，以车辆与参考道路中心的纵向位置差、横向位置差、横摆角误差以及与参考车速的横向和纵向速度误差为零为控制目标，基于搭建的三自由度动力学模型，进行智能车辆横纵向控制器设计。随后，基于Carsim/Simulink联合仿真平台，搭建Simulink模型对所设计的控制器性能进行验证，仿真结果表明，本文提出的基于MPC的横纵向控制算法，在对双移线工况进行跟踪时，能很好的跟踪参考速度和参考路径，误差范围均在合理范围内，能实现较好的控制效果。...