改進的（LTVMPC）對自動駕駛汽車轉(zhuǎn)向控制的影響

本文介紹了一種改進的線性時變預(yù)測控制模型（linear time varying model predictive control），當(dāng)自動駕駛汽車運行于濕滑路面時這種模型可以對汽車轉(zhuǎn)向盤進行控制?？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)定的軌跡行駛來進行設(shè)計的。在這種線性時變預(yù)測控制模型中，在采樣瞬間非線性模型可以被成功線性化。已存在的線性時變控制模型（LTVMPC）主要用來進行自動駕駛汽車的轉(zhuǎn)向控制。已存在的線性時變預(yù)測控制模型（LTVMPC）采用線性化狀態(tài)空間來預(yù)測未來狀態(tài)。對于時間t，使用通過連續(xù)獲得的線性化模型來進行計算預(yù)測，然后用該模型計算未來的輸入狀態(tài)。而且原來的模型每個瞬間的連續(xù)化輸入用的都是以前的輸入。由于各個時刻的預(yù)測值都是可以獲取的，如果使用當(dāng)前時刻的預(yù)測值而不是使用以前的輸入值的話，模型的精度就會提高。這就是改進后的線性時變預(yù)測控制模型。

通過非線性模型的線性化對已存在的LTVMPC控制模型進行了改進，并讓自動駕駛汽車在雙向低摩擦車道運行，觀察車輛的控制情況?？刂颇Ｐ偷木葧闷囘\行于高速情況下的跟蹤性能來進行評價。仿真模型顯示了這種方法的優(yōu)越性。根據(jù)仿真結(jié)果來看，改進后的線性時變預(yù)測控制模型（LTVMPC）比原來的線性時變控制模型（LTVMPC）的追蹤性能好。說明改進后的控制模型可以更好地對轉(zhuǎn)向進行控制。

Shridhar Velhal. IOP Conf. Series: Journal of Physics

編譯：徐小俊