基于学习型模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.10.008

摘要/Abstract

摘要：

路径跟踪控制是智能车辆的一项关键技术。然而，现有车辆跟踪控制方法多依赖于较为精确的车辆控制模型，而实际的车辆控制系统多存在建模误差、参数摄动以及外部扰动等，显著影响路径跟踪控制精度。本文针对性地提出一种考虑车辆未建模动态的智能车辆学习型路径跟踪控制方法。首先建立车辆标称模型，并采用线性预言模型对车辆未建模动态进行近似补偿，以提高车辆模型的精度；然后基于扩展卡尔曼滤波原理实现对未建模动态参数的学习更新；之后构建考虑系统未建模动态的学习型模型预测控制器（LMPC）；最后通过CarSim和Matlab/Simulink设计多工况多组别联合仿真试验，验证所提方法在提高路径跟踪精度方面的有效性。

关键词: 智能车辆, 路径跟踪控制, 未建模动态, 参数学习, 学习型模型预测控制

Abstract:

Path tracking control is a key technology for intelligent vehicles. However， the existing vehicle tracking control methods mostly rely on more accurate vehicle control models， while actual vehicle control systems mostly have modeling errors， parameter perturbations and external disturbances， which significantly affect path tracking control accuracy. In this paper， a learning path tracking control method for intelligent vehicles considering unmodeled dynamics of vehicles is proposed. Firstly， a nominal model of the vehicle is established and a linear prediction model is used to approximate the compensation for the unmodeled dynamics of the vehicle to improve the accuracy of the vehicle model. Then， learning and updating of the parameters of the unmodeled dynamics are realized based on the principle of Extended Kalman Filtering. Next， learning Model Predictive Controller （LMPC） considering the unmodeled dynamics of the system is established. Finally， the effectiveness of the proposed method in improving the path tracking accuracy is verified by designing a joint simulation test with Carsim and Matlab/Simulink for multiple operating conditions and multiple groups.

Key words: intelligent vehicle, path tracking control, unmodeled dynamics, parameter learning, learning model predictive control

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图/表 8

图1

表1

基于LMPC的算法流程"

学习型模型预测控制算法流程
1：初始化后验估计值 $x ? k$ ，误差协方差矩阵 $p k$ ，过程噪声协方差矩阵 $Q k$ ，测量噪声协方差矩阵 $R k$ ，系统噪声边界 $d x a u g, k$ 和权重系数 Q 、 R
2：建立车辆标称模型
3：对系统未建模动态进行线性化建模，得到预言模型，并与标称模型整合得到学习型预测模型
4：构建包含系统状态量和待学习参数的增广非线性系统
5：For k=1 To final waypoint
6：更新车辆当前状态 $x = Y φ β ω T$
7：利用EKF将非线性系统线性化，并进行系统状态优化、未建模动态矩阵 $F k$ 、 $H k$ 、 $g k$ 参数更新学习
8：得到包含已知未建模动态参数的系统学习型预测模型
9：寻找未来P步的系统参考路径跟踪点
10：建立LMPC的优化问题
11：二次型优化问题转化与求解
12：将得到的最优控制序列中的第1个元素作用于系统，等待下一个控制周期到来
13：End

表1

表2

车辆与控制器参数"

参数	数值	单位
车辆轴距	2.91	m
质心到前轴距离	1.015	m
质心到后轴距离	1.895	m
簧上质量	1 270	kg
质心转动惯量	1 536.7	$k g . m 2$
前轮侧偏刚度	-61 126	N/rad
后轮侧偏刚度	-51 163	N/rad
LMPC采样步长	0.1	s
LMPC预测步数	10
控制周期	0.02	s
过程噪声协方差矩阵	0.01 I
测量噪声协方差矩阵	0.04 I
系统噪声边界	［-0.01，0.01］

表2

图2

表3

图3

表4

图4

参考文献 33

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车速/（km·h^-1）	MPC/m	LMPC/m	性能提升/%
72	0.074	0.044	40.54
54	0.031	0.021	32.26
36	0.014	0.007	50.00
18	0.005	0.002	60.00

车速/（km·h^-1）	MPC/m	LMPC/m	性能提升/%
54	0.035	0.014	60.00
36	0.018	0.009	50.00
18	0.005	0.002	60.00

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