基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.02.001

摘要/Abstract

摘要：

本文中针对大曲率转弯工况下，智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题，提出一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的纵横向综合轨迹跟踪控制方法，通过NMPC和障碍函数法（BM）的有效结合，提高了跟踪精度，改善了行驶稳定性。首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型，采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩；然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型，利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配，并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。最后进行Carsim和Simulink联合仿真，结果表明，与传统的预瞄PID控制相比，所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。

关键词: 智能汽车, 轨迹跟踪, 非线性模型预测控制, 障碍函数法

Abstract:

Aiming at the lowering of the trajectory tracking accuracy and stability caused by the coupling of longitudinal and lateral dynamic characteristics and the dynamic constraints of intelligent vehicles under large?curvature turning conditions， a longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control method based on nonlinear model predictive control （NMPC） is proposed in this paper. Through the effective combination of NMPC and barrier （function） method （BM）， the tracking accuracy and driving stability are improved. Firstly， a dynamics model for a four?wheel drive and front wheel steering vehicle and its trajectory tracking model are established and the NMPC is adopted to calculate the desired longitudinal force， lateral force and yaw moment. Then a nonlinear programming mathematical model with constraints is constructed based on tire dynamics model and the BM is used to solve out the optimal distribution of the tire forces of four?wheels， and finally the longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control for a four?wheel drive intelligent vehicle is achieved. In the end， a Carsim and Simulink joint simulation is conducted with a result showing that compared with the traditional preview PID control， the method proposed can significantly improve the tracking accuracy and driving stability with consideration of the coupling between longitudinal and lateral dynamics characteristics.

Key words: intelligent vehicles, trajectory tracking, nonlinear model predictive control, barrier method

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图/表 19

图 1

图2

图3

表1

表2

控制器参数"

参数	数值
预测时域 $N p$	10
控制时域 $N c$	5
采样时间 $T$ /s	0.05
平衡因子 $W m$	0.85
控制量权重 $R$	10⁶·diag[1　1　W_m]
控制增量权重 $P$	10⁶·diag[1　1　W_m]
输出量权重 $Q$	diag[10⁸　10⁷　10⁴]
松弛因子权重 $ρ$	10⁵

表2

图4

图5

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图10

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图13

图14

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参数	数值
车辆质量m/kg	1 723
绕Z轴转动惯量I_z/(kg·m²)	4 175
轴距a,b/m	1.232, 1.468
轮距d_f, d_r/m	1.85, 1.85
车辆原始点坐标	(0,0)

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