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基于MMPC的无人汽车轨迹跟踪控制汇报人：2024-01-19

目录contents引言MMPC算法原理及数学模型基于MMPC的无人汽车轨迹跟踪控制器设计仿真实验与结果分析实车验证与性能评估结论与展望

引言01

智能化交通系统发展随着智能交通系统的快速发展，无人驾驶汽车作为其中的重要组成部分，对于提高交通安全性、缓解交通拥堵等问题具有重要意义。轨迹跟踪控制的重要性轨迹跟踪控制是无人驾驶汽车实现自主导航的关键技术之一，它能够使车辆精确地跟随规划好的轨迹行驶，保证行驶的安全性和稳定性。MMPC方法的应用模型预测控制（MPC）是一种先进的控制方法，而基于多模型的MPC（MMPC）能够更好地处理无人驾驶汽车面临的复杂环境和不确定性，提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性。研究背景与意义

国外研究现状01国外在无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方面起步较早，已经取得了显著的研究成果。例如，采用MPC方法进行轨迹跟踪控制，通过优化算法求解控制输入，实现精确跟踪。国内研究现状02国内在无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方面的研究也在不断深入。一些研究团队提出了基于MMPC的轨迹跟踪控制方法，通过引入多模型思想，提高了控制系统的适应性和鲁棒性。发展趋势03未来，随着人工智能、深度学习等技术的不断发展，无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方法将更加智能化、自适应化。同时，对于复杂环境和不确定性的处理能力也将得到进一步提升。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究旨在设计一种基于MMPC的无人汽车轨迹跟踪控制方法。首先，建立车辆动力学模型和环境模型；其次，设计MMPC控制器，包括预测模型、滚动优化和反馈校正三个主要部分；最后，通过仿真和实验验证所提方法的有效性和优越性。研究目的通过本研究，期望提高无人驾驶汽车在复杂环境和不确定性下的轨迹跟踪精度和鲁棒性，为无人驾驶汽车的自主导航提供更加可靠的技术支持。研究方法本研究将采用理论建模、仿真分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，建立车辆动力学模型和环境模型；其次，在MATLAB/Simulink等仿真平台上对所提方法进行仿真分析；最后，通过实际车辆实验验证所提方法的实际效果。研究内容、目的和方法

MMPC算法原理及数学模型02

模型预测控制（MPC）基于系统模型进行预测，通过优化计算得到控制序列，使未来一段时间内系统输出跟踪期望轨迹。多模型预测控制（MMPC）针对非线性、时变等复杂系统，采用多个模型进行描述，通过权重分配实现不同模型间的切换，提高控制精度和鲁棒性。MMPC算法基本原理

建立以车辆质心为原点的坐标系，描述车辆的位置、速度和加速度等运动状态。车辆坐标系根据车辆运动学特性，建立描述车辆运动的数学模型，包括纵向运动、横向运动和横摆运动等。运动学方程无人汽车运动学模型

123使无人汽车的实际行驶轨迹跟踪期望轨迹，同时保证行驶过程中的稳定性和安全性。轨迹跟踪目标通过优化计算得到控制序列，包括油门开度、刹车压力、转向角度等，使得实际轨迹与期望轨迹的误差最小。控制变量与优化目标考虑车辆动力学约束、道路边界约束、交通规则约束等，确保控制序列的可行性和有效性。约束条件轨迹跟踪控制问题描述

基于MMPC的无人汽车轨迹跟踪控制器设计03

控制器总体架构设计分层式控制结构将轨迹跟踪控制任务划分为多个层级，包括感知层、规划层、控制层等，各层级之间通过明确的接口进行数据传输和交互。模块化设计将控制器划分为多个功能模块，每个模块负责特定的任务，如状态估计、轨迹规划、控制指令生成等，便于代码开发和维护。实时性要求控制器设计需满足实时性要求，确保在有限的时间内完成计算并输出控制指令，以保证无人汽车的行驶安全。

建立能够准确描述无人汽车运动特性的车辆动力学模型，包括车辆的横向、纵向和横摆运动方程。车辆动力学模型利用传感器数据建立环境感知模型，实现对周围车辆、行人等障碍物的检测和跟踪。环境感知模型根据车辆特性和行驶环境，合理设置预测模型的参数，如采样周期、预测时域长度、控制时域长度等。参数设置预测模型建立及参数设置

03求解算法选择根据优化问题的特点，选择合适的求解算法，如梯度下降法、牛顿法、粒子群算法等，以实现对目标函数的高效求解。01目标函数设计设计合理的目标函数，综合考虑轨迹跟踪精度、行驶稳定性、能源消耗等因素，以实现多目标优化。02约束条件处理针对车辆动力学约束、道路边界约束、障碍物避让约束等，采用适当的处理方法将其转化为优化问题的约束条件。优化问题求解策略

仿真实验与结果分析04

选用MATLAB/Simulink作为仿真平台，利用其强大的数学建模和仿真能力进行实验。仿真平台选择在Simulink中建立无人汽车的车辆动力学模型，包括车辆的运动学方程和动力学方程。车辆模型建立将基于MMPC的轨迹跟踪控制算法在Simulink中实现，包括预测模型、目标