《2024年基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》范文.pdf

《基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研

究》篇一

一、引言

随着人工智能与自动化技术的飞速发展，无人驾驶车辆已经

成为现代交通领域的重要研究方向。无人驾驶车辆的核心技术之

一是轨迹跟踪控制算法，其决定了车辆在行驶过程中对预定轨迹

的准确性和稳定性。本文将重点研究基于模型预测控制的无人驾

驶车辆轨迹跟踪控制算法，分析其原理、优势及存在的问题，并

提出相应的解决方案。

二、模型预测控制算法原理

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制算法，其

核心思想是在一定的预测时间内，通过优化一个性能指标来实现

对系统行为的控制。在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中，MPC算

法通过建立车辆动力学模型，预测车辆在未来一段时间内的行驶

轨迹，并根据预设的优化目标调整车辆的行驶状态，从而实现轨

迹跟踪。

三、算法研究及优势

基于MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法具有以下优势：

1.准确性：MPC算法能够根据车辆动力学模型准确预测未来

行驶轨迹，从而实现精确的轨迹跟踪。

2.鲁棒性：MPC算法对外部干扰和模型不确定性具有一定的

鲁棒性，能够在复杂环境下保持稳定的轨迹跟踪性能。

3.灵活性：MPC算法可以通过调整优化目标，实现多种驾驶

场景下的轨迹跟踪控制，如舒适性驾驶、节能驾驶等。

四、算法实现及挑战

在实现基于MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法时，需

要解决以下问题：

1.车辆动力学模型建立：准确建立车辆动力学模型是MPC

算法的基础。需要考虑到车辆的机械结构、驱动方式、轮胎力学

等因素。

2.优化目标设定：根据不同的驾驶需求，设定合适的优化目

标。如最小化跟踪误差、最大化行驶舒适性等。

3.约束条件处理：在MPC算法中，需要考虑车辆的约束条

件，如轮胎力限制、加速度限制等，以保证车辆的安全性和稳定

性。

4.实时性要求：无人驾驶车辆需要实时进行轨迹跟踪控制，

因此MPC算法需要具有较高的计算速度和实时性。

五、存在的问题及解决方案

在基于MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的研究中，

还存在以下问题：

1.模型不确定性：由于车辆行驶环境的复杂性，模型预测的

准确性会受到一定影响。解决方案是采用更精确的车辆动力学模

型或引入机器学习等技术进行模型自适应调整。

2.计算负载：MPC算法在实时控制中需要较高的计算负载。

解决方案是采用更高效的算法优化技术，如降低预测时间步长、

采用并行计算等。

3.安全性问题：在复杂交通环境中，如何保证无人驾驶车辆

的行驶安全是一个重要问题。解决方案是结合多种传感器信息融

合技术，提高环境感知的准确性，并采用多层级的控制策略保证

车辆的安全性。

六、结论

本文研究了基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

算法，分析了其原理、优势及存在的问题。通过建立准确的车辆

动力学模型、设定合适的优化目标、处理约束条件等措施，可以

实现精确的轨迹跟踪控制。同时，还需要解决模型不确定性、计

算负载和安全性等问题，以保证无人驾驶车辆在复杂环境下的稳

定性和安全性。未来，随着人工智能和自动化技术的进一步发展，

基于MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法将更加成熟和完善，

为无人驾驶技术的发展提供有力支持。