基于改进的 QP 算法和 MPC 理论的智能车 纵向速度控制方法

基于模型预测控制( MPC) 理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题。针 对该二次规划( QP) 问题，利用一种改进的有效集( IASM) 二次规划算法减少 MPC 计算成本。该方 法包含两步: 首先对等式约束引进一种降维算法; 然后利用梯度投影方向对有效集算法的搜索方向 进行改进。改进的 QP 算法减少了迭代次数，降低了 MPC 纵向控制的计算成本。仿真结果证明了 该方法的有效性。