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一种改进非线性模型预测轨迹跟踪控制方法研究

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在狭窄场景中(如停车场)车辆运动空间有限并与障碍物距离较近,车辆在行进过程中容易造成擦碰.为避免此类事故的发生,需要进一步优化车辆跟踪控制算法,以提高其控制精度和计算效率.为此,提出了一种改进的非线性模型预测车辆轨迹跟踪控制方法.该方法采用改进的二阶龙格库塔方法对汽车前进/倒车运动学模型进行离散化处理;针对非线性优化导致的计算负担问题,提出一种基于动态的移动分块矩阵策略来约束控制量,以减少独立输入量的数目,降低计算复杂度.仿真结果表明:所提的控制方法相较于前馈PID以及原NMPC,在横向误差方面分别减小了50.4%、28.21%;在航向误差方面分别减小了19.58%、12.53%.在梯形和弯曲轨迹下,求解时间相较于原NMPC分别减少了28.73%、9.89%.因此,所提方案在跟踪精度与数值求解效率方面得到了明显的提升.
Research on an improved nonlinear model predictive control method for vehicle trajectory tracking

nonlinear model predictive controlforward/backward kinematicsRunge-Kuttadynamic moving block matrix

李文超、刘美如、丁华、梁军、张春

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江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013

江苏大学京江学院,江苏 镇江 212013

江苏大学 汽车工程研究院,江苏 镇江 212013

宝胜系统集成科技股份有限公司,江苏 扬州 225800

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非线性模型预测控制 前进/倒车运动学 龙格库塔 动态移动分块矩阵

国家重点研发计划汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金

2019YFB160050020171109

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.11.005

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(21)
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