【MPC】基于模型预测控制MPC无人驾驶车辆轨迹跟踪

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🔥 内容介绍

1. 概述

模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。

2. MPC 的基本原理

MPC 的基本原理是基于滚动优化。在每个控制周期，MPC 会根据当前时刻的车辆状态和环境信息，预测车辆在未来一段时间内的运动状态。然后，MPC 会计算出最优的控制输入，使车辆能够在未来一段时间内尽可能准确地跟踪预定的轨迹。在下一个控制周期，MPC 会再次根据当前时刻的车辆状态和环境信息，重新计算最优的控制输入。如此循环往复，MPC 能够不断地调整车辆的运动状态，使其能够准确地跟踪预定的轨迹。

3. MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中的应用

在无人驾驶车辆轨迹跟踪中，MPC 可以用于解决以下几个问题：

• 路径规划：?MPC 可以用于规划无人驾驶车辆从起点到终点的路径。MPC 会根据道路环境信息和车辆的动力学特性，计算出最优的路径，使车辆能够安全、高效地行驶。

• 轨迹跟踪：?MPC 可以用于控制无人驾驶车辆沿着预定的轨迹行驶。MPC 会根据车辆的当前状态和环境信息，计算出最优的控制输入，使车辆能够尽可能准确地跟踪预定的轨迹。

• 避障：?MPC 可以用于帮助无人驾驶车辆避开障碍物。MPC 会根据障碍物的位置和车辆的动力学特性，计算出最优的控制输入，使车辆能够安全地避开障碍物。

4. MPC 的优点

MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中具有以下几个优点：

• 预测性：?MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入。这使得 MPC 能够提前做出反应，避免车辆出现危险的情况。

• 鲁棒性：?MPC 能够处理各种各样的不确定性，如道路环境的变化、车辆参数的变化等。这使得 MPC 能够在各种各样的情况下保持良好的性能。

• 可扩展性：?MPC 可以很容易地扩展到解决更复杂的问题，如多辆无人驾驶车辆的协调控制等。

5. MPC 的缺点

MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中也存在一些缺点：

• 计算量大：?MPC 的计算量很大，这使得 MPC 在实时控制中难以实现。

• 对模型的依赖性：?MPC 的性能依赖于车辆模型的准确性。如果车辆模型不准确，MPC 的性能可能会受到影响。

📣 部分代码

clc;clear;?%%%参考轨迹生成N = 100;       %参考轨迹点数量T = 0.05;      %采样周期Xout = zeros(N,3);Tout = zeros(N,1);for k = 1:1:N    Xout(k,1) = k*T;        %参考x坐标    Xout(k,2) = 2;          %参考y坐标    Xout(k,3) = 0;          %参考航向角    Tout(k,1) = (k-1)*T;    %第k个参考点时刻end%%%控制系统基本情况介绍Nx = 3;        %状态量个数Nu = 2;        %控制量个数[Nr,Nc] = size(Xout);    %Nr=100,N

?? 运行结果

6. 总结

MPC 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中具有许多优点，如预测性、鲁棒性、可扩展性等。然而，MPC 也存在一些缺点，如计算量大、对模型的依赖性等。

🔗 参考文献

[1]孙银健.基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究[D].北京理工大学,2015.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

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