基于 MPC 模型预测轨迹跟踪控制的研究
摘要：本文通过两套仿真实验，探讨了基于 MPC（模型预测控制）的轨迹跟踪控制中，加入四轮侧偏
角软约束和不加入侧偏角软约束的效果对比。通过 Carsim 与 Simulink 联合仿真，发现加入侧偏角
软约束的控制方式能够较好地实现轨迹跟踪，而不加入侧偏角软约束的控制方式则导致车辆失去稳定
性，无法成功完成轨迹跟踪。本文的研究成果对于学习 MPC 模型预测算法控制和基于车辆动力学的轨
迹跟踪控制提供了重要的学习资料。
引言
近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，轨迹跟踪控制成为了自动驾驶关键技术之一。MPC 作为一种
模型预测控制方法，因其对系统模型的精确描述和对系统约束的考虑而受到广泛应用。本文将基于
MPC 模型预测控制的方法，探索其在轨迹跟踪控制中的应用，特别是加入四轮侧偏角软约束的效果。
方法
本文设计了两套仿真实验。实验一为不加入四轮侧偏角软约束的控制方式，实验二为加入四轮侧偏角
软约束的控制方式。实验使用了 Carsim 与 Simulink 联合仿真工具，通过建立车辆动力学模型和
MPC 模型，实现轨迹跟踪控制。
结果
实验结果显示，加入四轮侧偏角软约束的控制方式能够较好地实现轨迹跟踪。通过控制四轮侧偏角的
变化，车辆能够更好地保持在预定的轨迹上。而不加入四轮侧偏角软约束的控制方式导致车辆失去稳
定性，无法成功完成轨迹跟踪。
讨论
本文的研究结果表明，加入四轮侧偏角软约束的控制方式能够提高轨迹跟踪的效果。侧偏角软约束能
够调整四轮的侧偏角，使车辆更好地适应曲线行驶。而不加入侧偏角软约束的控制方式则无法对侧偏
角进行精确控制，导致车辆失去稳定性。
结论
本文通过两套仿真实验，研究了基于 MPC 模型预测的轨迹跟踪控制中加入四轮侧偏角软约束和不加入
侧偏角软约束的效果对比。实验结果表明，加入侧偏角软约束的控制方式能够较好地实现轨迹跟踪。
本文的研究成果对于学习 MPC 模型预测算法控制和基于车辆动力学的轨迹跟踪控制具有重要的学习意
义。
