基于模型预测的自动驾驶横向控制算法研究.pdf

基于模型预测的自动驾驶横向控制算法研究 自动驾驶技术是当前汽车和相关技术行业的研究和发展趋势之一。为了提高自动驾驶车辆运动控制的准确性，在车辆控制方面对所需控制算法的实现精度和准确性具有较高的要求。本文研究基于模型预测的自动驾驶横向控制算法，通过对车辆动力学模型和控制算法的联合仿真，实现了车辆的轨迹跟踪控制，验证了模型预测控制算法对车辆横向控制的准确性和可行性。 自动驾驶技术可以分为环境感知、决策规划和车辆控制三个部分。为了提高无人驾驶车辆系统的实时性，通过车辆动力学模型等效约束转化可以有效减少规划和控制的计算复杂度，提高系统的实时性。对于无人驾驶车辆来说，实现智能化和实用化的必要条件是高效稳定的轨迹跟踪控制。 本文研究基于模型预测的自动驾驶横向控制算法，通过 Trucksim 和 Simulink 仿真工具对车辆动力学模型和控制算法进行建模和仿真测试，实现了车辆的轨迹跟踪控制，验证了模型预测控制算法对车辆横向控制的准确性和可行性。 车辆动力学模型是研究自动驾驶技术的基础之一。通过建立车辆动力学模型，可以模拟车辆的运动行为，预测车辆的未来状态，并根据预测结果来确定控制策略。在本文中，我们使用 Trucksim 建立了车辆动力学模型，并根据实际车辆的真实尺寸参数、空气动力学参数、悬架的相关结构参数、轮胎参数等数据，对车辆动力学模型进行了仿真和优化。 模型预测控制算法是自动驾驶技术中常用的控制算法之一。该算法可以根据车辆的当前状态和未来状态预测结果，确定最优的控制策略，以实现车辆的轨迹跟踪控制。在本文中，我们使用模型预测控制算法来控制车辆的横向运动，实现了车辆的轨迹跟踪控制。 模拟测试是验证模型预测控制算法的重要步骤。在本文中，我们使用了 Trucksim 和 Simulink 仿真工具对模型预测控制算法进行了仿真测试，验证了模型预测控制算法对车辆横向控制的准确性和可行性。 本文研究了基于模型预测的自动驾驶横向控制算法，通过对车辆动力学模型和控制算法的联合仿真，实现了车辆的轨迹跟踪控制，验证了模型预测控制算法对车辆横向控制的准确性和可行性。该研究结果对自动驾驶技术的发展具有重要参考价值。