无人驾驶轨迹跟踪控制研究

LUT-ZXB 2019-01-10 03:38:04

多点预瞄最优控制的轨迹跟踪研究用预瞄控制理论和线性二次型最优控制相结合的方法实现多点预瞄最优控制的无人驾驶轨迹跟踪控制研究。

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二月十六 2019-01-10

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作者是热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长多领域应用。内容聚焦无人驾驶车辆运动规划与控制，通过建立简化车辆运动学模型并验证，以实现模型预测控制。还介绍了Matlab在智能优化算法、机器学习、图像处理、路径规划等多个信息技术领域的应用。

本文研究基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，构建包含横摆与侧向动力学的高精度车辆模型，采用四阶龙格-库塔法离散化，并设计带权重调节的滚动优化目标函数；分析采样周期、预测时域及模型鲁棒性对跟踪性能的影响，在90km/h S弯工况下实现横向误差<40cm；强调最小速度阈值处理、实时性约束与路面附着系数估计等工程关键点。

本文介绍基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶车辆运动控制方法，涵盖其基本原理、关键技术挑战及研究进展。通过建立车辆动力学模型，利用MATLAB实现轨迹跟踪与控制优化，提升系统实时性与稳定性，适用于自动驾驶中的路径跟踪与安全控制。

本文提出一种基于自适应模型预测控制（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪算法，结合二自由度车辆动力学模型，在MATLAB/Simulink中实现仿真。支持参考轨迹设置、控制矩阵调节及S-Function代码修改，具备良好的适应性与控制精度，适用于自动驾驶控制系统研究与开发。

本文研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制问题，通过建立车辆的二自由度动力学模型和误差运动学模型，设计了自适应终端滑模控制器。在Carsim和Simulink联合仿真中，验证了控制器在换道和超车场景下的高精度和鲁棒性，实现了车辆在复杂交通环境中的安全稳定行驶。

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