基于MPC的汽车转向控制

基于MPC的汽车转向控制

采用模型预测控制（MPC）方法对车辆转向进行控制，以实现自动泊车时目标轨迹的跟随。对车辆的转弯特性进行建模，模型主要包括车辆旋转模型和转向模型两个部分。MPC控制器采用了二次代价函数。这个控制器直接把车辆的转弯半径转化为车辆转向角度。当运动方向一致时，可以最小化实际轨迹与目标轨迹的位置偏差。

本文只研究自动泊车的轨迹跟随控制。目标轨迹为转弯倒车停车的轨迹，没有考虑平行停车的情况。为实现向后转为倒车操作，定义该系统为混合动态系统。

整体目标轨迹跟随控制系统分为跟随控制、车辆旋转模型、转向模型和纵向模型4个部分。跟随控制输入为目标车速、目标轨迹，输出为需要的转弯半径。纵向控制器通过总线控制模型对车速进行控制，目标车速则作为输入信息来跟随控制模块计算需要的转弯半径。跟随控制的设计是基于汽车的旋转模型和转向模型，并假定通过纵向模型得到车速与目标车速一致。

目标轨迹是以初始位置和目标位置之间定义的。这意味着目标位置在控制的开始阶段就被定义完毕，且目标位置的准确性对于系统的性能非常重要。因此，采用MPC可以通过建模并利用未来的运动数据进行预测。

基于自动泊车的跟随控制特性，在成本函数中并没有考虑时间的概念,这会对系统的性能（如改变车速和转向特性等）产生一定影响，控制器同样简化了目标轨迹的生成方法，并降低其在系统中的作用。

Tsutomu Tashirol.2013 IEEE International Conference on Control Applications,Hyderabad，28-30 Aug.2013

编译：孔悦