基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法

本发明涉及自动驾驶，具体地，涉及一种基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法。

背景技术：

1、近年来，随着人工智能技术，智慧交通的快速发展，自动驾驶汽车已经成为汽车领域研究的热点。自动驾驶车辆系统主要包括地图定位、环境感知、任务决策、运动规划和执行控制。轨迹跟踪作为执行控制的核心任务，轨迹跟踪控制通过已知路径计算在车辆当前状态下所需的方向盘角度，使车辆能够按照预设路径行驶，并且要保证行驶的稳定性与安全性。轨迹跟踪控制作为智能驾驶基础技术，对于车辆性能的影响甚至比环境感知、任务决策更加的直接。

2、因此，对智能汽车路径跟踪过程中的性能评价的提升显得尤为重要，特别是针对自动驾驶汽车在复杂工况下行驶稳定性与跟踪精度问题，需提供一种跟踪精度的自动驾驶车辆路径跟踪方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的在于提供一种可保证自动驾驶车辆时刻能安全精确的跟踪期望路径的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法。

2、为解决上述问题，本发明的技术方案为：

3、一种基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，包括以下步骤：

4、建立自动驾驶车辆模型和预测模型；

5、根据自动驾驶车辆模型选择合适预测时域与控制时域，设计基于车辆速度在线调整控制时域的参数选择器；

6、基于预测模型构建目标函数，将车辆的横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，将目标函数中的权重系数作为模糊控制器的输出，实时调整目标函数的权重系数，目标函数求解出最优控制量并传递给被控车辆执行。

7、优选地，所述自动驾驶车辆模型包括车辆动力学模型和跟踪误差模型。

8、优选地，所述建立自动驾驶车辆模型和预测模型的步骤具体包括：

9、建立车辆模型，所述车辆模型包括车辆动力学模型和车辆跟踪误差模型，所述车辆动力学方程为：

10、

11、

12、

13、

14、

15、其中，oxyz是车辆坐标系，m为车辆质量，δf是前轮转角，和分别为车体坐标系下质心的纵向速度和侧向速度，iz为车辆绕z轴的转动惯量，为横摆角速度，x是车辆在大地坐标系下的横向位置，y为是车辆在大地坐标系下的纵向位置，lf和lr分别为车辆质心到前、后轴的距离，flf与flr是前后轮胎所受的纵向力，fcf与fcr是前后轮胎所受的横向力；

16、

17、所述车辆跟踪误差模型为：式中，横向位置误差ey为车辆后轴中心在道路中心线上投影点之间的距离，航向误差为道路中心线切向与道路地面坐标系x的夹角，κ为参考路径的道路曲率；

18、建立预测模型，所述预测输出表达式为：y(k)＝ψk(k)ξ(k)+θkδu(k)，其中输出方程的相关矩阵：

19、

20、

21、其中np为预测时域，nc为控制时域，δu(k)为控制增量。

22、优选地，所述根据自动驾驶车辆模型选择合适预测时域与控制时域，设计基于车辆速度在线调整控制时域的参数选择器的步骤具体包括：所述自动驾驶车辆行驶车速的变化分为低速、中速、高速，通过离线的仿真，在不同速度下得到该车速下最优的控制时域，对所得到的实验数据进行三次多项式拟合得到：

23、

24、优选地，所述基于预测模型构建目标函数，将车辆的横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，将目标函数中的权重系数作为模糊控制器的输出，实时调整目标函数的权重系数，目标函数求解出最优控制量并传递给被控车辆执行的步骤具体包括：

25、整体控制策略设计；

26、构建目标函数；

27、构建约束条件；

28、构建模糊mpc权重系数适时调整策略。

29、优选地，所述构建目标函数的步骤具体包括：

30、车载系统采集与处理得到状态量并作为控制系统的输入量，δf作为控制系统的输出量，基于预测模型得到的输出预测值与输出参考值之间的误差和控制增量构建目标函数：

31、

32、式中，为输出系列的预测值，ηref是输出系列的参考值，q与r为权重矩阵，ρ为权重系数，ε2为权重因子；

33、

34、

35、

36、ri＝[rδδ],i＝1,2,…,nc-1

37、ε是松弛因子，将目标函数转化为便于计算机求解的标准二次型：

38、

39、其中ft＝[-2et(k)qθ 0]e＝ηref-ψkξ

40、采用二次规划问题求解目标函数，把目标函数转化成求解函数为：

41、式中a,b为边界条件和约束条件构成的矩阵，lb,ub为控制增量阈值；通过求解把向量z中的第一个参数作为最优控制量传递给被控车辆执行。

42、优选地，所述构建约束条件的步骤具体包括：

43、控制量约束：umin(k)≤u(k)≤umax(k)；

44、控制增量约束：

45、输出量约束：ymin≤y(k)≤ymax；

46、轮胎滑移率约束：0.1≤s≤0.3。

47、优选地，所述构建模糊mpc权重系数适时调整策略的步骤具体包括：根据模糊控制的基本实现原理，利用模糊控制系统对mpc目标函数的权重系数进行在线优化，设定qy为固定值，通过不断调节与r的大小获得最佳的权重系数，将横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，可表示为：将权重系数与r表示为模糊控制器的输出，可表示为：wr＝r/rmax wr∈[0,1]。

48、优选地，所述模糊控制器的输入量横向误差采用高斯型隶属度函数，输入量航向误差采用三角形隶属度函数，所述模糊控制器的输出量权重系数采用高斯型隶属度函数。

49、优选地，使用重心法进行解模糊得到目标函数的权重系数。

50、与现有技术相比，本发明的优点如下：。

51、1、本发明提出了一种基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，实现自动驾驶车辆行驶时，特别是在复杂工况行驶时能保持良好的路径跟踪效果以及保证车辆的稳定性；

52、2、本发明利用自动驾驶汽车车速实时变化的特性，提出了一种基于车辆速度在线调整控制时域的参数选择器，有效提高了控制器性能对于速度的鲁棒性；

53、3、本发明在考虑多种约束的条件下，构建了一种基于模糊mpc的权重系数实时调整策略，以保证车辆时刻能安全精确的跟踪期望路径，时刻保证车辆的行驶状态最优。

技术特征：

1.一种基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述自动驾驶车辆模型包括车辆动力学模型和跟踪误差模型。

3.根据权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述建立自动驾驶车辆模型和预测模型的步骤具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述根据自动驾驶车辆模型选择合适预测时域与控制时域，设计基于车辆速度在线调整控制时域的参数选择器的步骤具体包括：所述自动驾驶车辆行驶车速的变化分为低速、中速、高速，通过离线的仿真，在不同速度下得到该车速下最优的控制时域，对所得到的实验数据进行三次多项式拟合得到：

5.根据权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述基于预测模型构建目标函数，将车辆的横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，将目标函数中的权重系数作为模糊控制器的输出，实时调整目标函数的权重系数，目标函数求解出最优控制量并传递给被控车辆执行的步骤具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述构建目标函数的步骤具体包括：

7.根据权利要求6所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述构建约束条件的步骤具体包括：

8.根据权利要求5所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述构建模糊mpc权重系数适时调整策略的步骤具体包括：根据模糊控制的基本实现原理，利用模糊控制系统对mpc目标函数的权重系数进行在线优化，设定qy为固定值，通过不断调节与r的大小获得最佳的权重系数，将横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，可表示为：将权重系数与r表示为模糊控制器的输出，可表示为：wr＝r/rmax wr∈[0,1]。

9.根据权利要求8所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，所述模糊控制器的输入量横向误差采用高斯型隶属度函数，输入量航向误差采用三角形隶属度函数，所述模糊控制器的输出量权重系数采用高斯型隶属度函数。

10.根据权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，其特征在于，使用重心法进行解模糊得到目标函数的权重系数。

技术总结
本发明提供一种基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法，所述方法包括：建立自动驾驶车辆模型和预测模型；根据自动驾驶车辆模型选择合适预测时域与控制时域，设计基于车辆速度在线调整控制时域的参数选择器；基于预测模型构建目标函数，将车辆的横向误差与航向误差作为模糊控制器的输入，将目标函数中的权重系数作为模糊控制器的输出，实时调整目标函数的权重系数，目标函数求解出最优控制量并传递给被控车辆执行。本发明基于自适应模型预测控制的自动驾驶车辆路径跟踪方法可保证车辆时刻能安全精确的跟踪期望路径，时刻保证车辆的行驶状态最优。

技术研发人员：李哲,刘飞,郭治中,秦萍,尚钰泽
受保护的技术使用者：上海工程技术大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14