改進(jìn)的（LTVMPC）對(duì)自動(dòng)駕駛汽車轉(zhuǎn)向控制的影響

本文介紹了一種改進(jìn)的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型（linear time varying model predictive control），當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)行于濕滑路面時(shí)這種模型可以對(duì)汽車轉(zhuǎn)向盤進(jìn)行控制?？刂颇Ｐ涂梢愿鶕?jù)保證車輛在最高可能的行駛速度下，依然可以沿著預(yù)定的軌跡行駛來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)的。在這種線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型中，在采樣瞬間非線性模型可以被成功線性化。已存在的線性時(shí)變控制模型（LTVMPC）主要用來(lái)進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車的轉(zhuǎn)向控制。已存在的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型（LTVMPC）采用線性化狀態(tài)空間來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)。對(duì)于時(shí)間t，使用通過(guò)連續(xù)獲得的線性化模型來(lái)進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè)，然后用該模型計(jì)算未來(lái)的輸入狀態(tài)。而且原來(lái)的模型每個(gè)瞬間的連續(xù)化輸入用的都是以前的輸入。由于各個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)值都是可以獲取的，如果使用當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)值而不是使用以前的輸入值的話，模型的精度就會(huì)提高。這就是改進(jìn)后的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型。

通過(guò)非線性模型的線性化對(duì)已存在的LTVMPC控制模型進(jìn)行了改進(jìn)，并讓自動(dòng)駕駛汽車在雙向低摩擦車道運(yùn)行，觀察車輛的控制情況?？刂颇Ｐ偷木葧?huì)用汽車運(yùn)行于高速情況下的跟蹤性能來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。仿真模型顯示了這種方法的優(yōu)越性。根據(jù)仿真結(jié)果來(lái)看，改進(jìn)后的線性時(shí)變預(yù)測(cè)控制模型（LTVMPC）比原來(lái)的線性時(shí)變控制模型（LTVMPC）的追蹤性能好。說(shuō)明改進(jìn)后的控制模型可以更好地對(duì)轉(zhuǎn)向進(jìn)行控制。

Shridhar Velhal. IOP Conf. Series: Journal of Physics

編譯：徐小俊