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融合前馈及状态反馈的智能汽车模型预测控制
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作者 陈齐平 曹天恒 +3 位作者 黄少堂 江会华 江志强 时乐泉 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期165-175,共11页
针对具有动力学约束的智能汽车路径精确跟踪问题,提出了一种融合前馈及状态反馈的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法.首先,根据车辆二自由度模型建立MPC路径跟踪基础模型,然后考虑基础模型中道路曲率变化对系统产生的已... 针对具有动力学约束的智能汽车路径精确跟踪问题,提出了一种融合前馈及状态反馈的模型预测控制(model predictive control,MPC)方法.首先,根据车辆二自由度模型建立MPC路径跟踪基础模型,然后考虑基础模型中道路曲率变化对系统产生的已建模稳态扰动,设计前馈控制器(feed-forward control,FFC)进行消除;并进一步采用比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器进行系统误差状态反馈调节;最终形成融合前馈及状态反馈转角输入的模型预测最优调节控制律(MPC-FF-PID).最后基于MATLAB/Simulink和Carsim平台证实所提算法的有效性,并基于智能驾驶实车平台在园区低速场景下进行实车测试,最大横向和航向误差分别为0.128 7 m和0.063 9 rad,表明本文算法具备更高的跟踪精度及安全性. 展开更多
关键词 智能汽车 路径跟踪 模型预测控制 前馈控制 状态反馈pid控制 仿真与实车验证
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