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智能汽车自动驾驶系统模型预测控制技术应用.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统模型预测控制技术应用
摘要：模型预测控制是自动驾驶运动控制的核心技术，通过预测模型与滚动优化实现精确、平滑的轨迹跟踪。本文系统分析了模型预测控制在自动驾驶中的应用，涵盖MPC基本原理、车辆动力学模型、约束处理、优化求解以及自适应MPC方法，深入探讨了MPC在纵向控制、横向控制与横纵向协同控制中的工程实现。
一、引言
在自动驾驶运动控制中，控制器需要精确跟踪规划模块生成的轨迹，同时满足车辆动力学约束、执行器约束与安全约束。传统的PID控制方法在处理约束与多变量耦合时存在局限性，难以同时满足精确性与安全性要求。模型预测控制通过建立预测模型，滚动优化未来有限时域内的控制量，能够显式地处理约束条件，在自动驾驶运动控制中展现出显著优势。2026年，MPC已成为自动驾驶运动控制的主流方法，在纵向控制、横向控制与横纵向协同控制中得到广泛应用。
二、MPC基本原理
2.1 预测模型
MPC的核心是预测模型，用于预测系统在控制量作用下的未来输出。预测模型可以是基于物理原理的机理模型，也可以是基于数据驱动的辨识模型。在自动驾驶中，车辆动力学模型是常用的预测模型，通过状态空间方程描述车辆的运动状态与输入控制量之间的关系。预测模型的精度直接影响MPC的控制性能，模型越精确，预测越准确，控制效果越好。
2.2 滚动优化
MPC在每个控制周期内，求解一个有限时域优化问题，得到未来N个控制周期内的最优控制序列，但只执行第一个控制量，在下一个控制周期重新求解。滚动优化使MPC能够在每个控制周期内根据最新的系统状态重新优化，具有反馈校正的能力，对模型误差与外部扰动具有较强的鲁棒性。
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