摘要
随着汽车工业的发展，居民拥有的车辆数量在不断地增加，为了缓解随着车辆数量增加而带来的道路拥堵和交通事故频繁发生等问题，智能车辆自主行驶的研究已经成为了社会和学术界关注的焦点。作为实现智能车辆自主行驶的关键技术，轨迹跟踪控制对于解决道路拥堵和交通事故等问题具有重要的现实意义。由于车辆是一个多约束体，模型预测控制算法（ModelPredictiveControl,MPC）可以很好地处理车辆中的约束问题，因此可以将其应用于智能车辆的轨迹跟踪控制中。本文以MPC算法为基础，研究了智能车辆的轨迹跟踪控制。 （1）详细介绍了模型预测控制算法基础、车辆模型的选取以及如何将模型预测控制应用到智能车轨迹跟踪控制中。根据系统模型的需要，将几何原理应用到建立车辆运动学模型的过程中，并且对模型做出了相应的简化。对非线性车辆模型进行线性化和离散化处理，使运算器方便求解。根据控制器的要求建立目标函数。利用CarSim与Simulink联合仿真平台验证基于车辆运动学的轨迹跟踪模型控制器的有效性。 （2）车辆高速行驶时需要建立动力学模型描述车辆运动。在小角度转向假设条件下，结合魔术轮胎公式，建立了基于线性轮胎的车辆三自由度动力学模型。为了降低模型复杂度，减少计算量，需要对车辆模型合理地简化，研究了线性化误差模型。为了提高低路面摩擦系数条件下车辆行驶稳定性，对车辆动力学模型添加一系列约束条件。根据Lyapunov理论对控制器的稳定性进行分析与证明。在CarSim中建立车辆模型，利用联合仿真平台验证所设计的控制器在不同车速与不同地面摩擦系数条件下都能表现出良好的跟踪效果。 (3)考虑车辆复杂环境行驶工况，研究避障轨迹跟踪控制。设计避障规划与轨迹跟踪控制系统。感知模块将障碍物信息传送给轨迹规划控制器，用于结合换道策略计算求解，得出临时避障轨迹。临时避障轨迹发送到轨迹跟踪控制器，输出前轮转角控制车辆行驶。设计了变时域自适应模型预测控制算法。研究了MPC中预测时域对控制器的影响，通过预测时域与车速之间的关系制定了自适应预测时域-车速控制律，该控制律可以使控制器实时计算出最优预测时域。设置变速行驶工况，搭建联合仿真平台,在干燥路面对车辆进行避障轨迹跟踪仿真，结果表明车辆不仅可以避开障碍物实现自主行驶，并且有着良好的跟踪精度和行驶稳定性。
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