《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.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

随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆已成为现代交通领域的

研究热点。无人驾驶车辆的核心技术之一是轨迹跟踪控制算法，

其性能直接影响到车辆的行驶安全与稳定性。模型预测控制

（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人驾驶车辆的轨迹跟踪

控制中发挥着重要作用。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。

二、模型预测控制基本原理

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，其

基本原理是在一定时间窗口内，根据当前状态和未来输入，预测

系统的动态行为，并优化一个性能指标以获得最优控制策略。

MPC具有处理约束、处理多变量系统以及处理不确定性的能力，

因此在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有很好的应用前景。

三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究

在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中，基于模型预测控制的算

法通常包括环境感知、路径规划、控制器设计等部分。本部分将

详细介绍这些部分的研究内容。

1.环境感知

环境感知是无人驾驶车辆轨迹跟踪控制的基础。通过激光雷

达、摄像头、超声波等传感器，获取车辆周围的环境信息，如道

路标志、障碍物等。这些信息将被用于后续的路径规划和控制器

设计。

2.路径规划

路径规划是根据环境感知信息，为无人驾驶车辆规划出一条

从起点到终点的安全、可行的行驶路径。在路径规划过程中，需

要考虑道路约束、交通规则等因素。此外，为了适应动态环境，

路径规划还需要考虑实时交通情况，如其他车辆的行驶情况、行

人等。

3.控制器设计

控制器设计是无人驾驶车辆轨迹跟踪控制的核心部分。基于

模型预测控制的控制器需要根据当前车辆状态、目标轨迹以及环

境感知信息，计算出最优的控制指令，使车辆能够准确地跟踪目

标轨迹。在控制器设计中，需要考虑车辆的动力学特性、约束条

件等因素。

四、算法实现与优化

在算法实现过程中，需要选择合适的模型来描述无人驾驶车

辆的动态行为。常用的模型包括动力学模型、运动学模型等。在

模型的基础上，通过优化性能指标，如跟踪误差、控制输入等，

来获得最优的控制策略。此外，为了适应动态环境，还需要考虑

模型的实时更新和优化。

在算法优化方面，可以通过引入机器学习、深度学习等技术，

提高模型的预测精度和鲁棒性。同时，还可以通过调整控制器参

数，优化控制策略，提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪性能。

五、实验与结果分析

为了验证基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算

法的有效性，我们进行了大量的实验。实验结果表明，该算法能

够有效地提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪性能，降低跟踪误差。此

外，该算法还具有较好的鲁棒性，能够适应动态环境和不确定性

的影响。

六、结论与展望

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。通过环境感知、路径规划和控制器设计等部分的研究，实

现了高效的轨迹跟踪控制。实验结果表明，该算法能够有效地提

高无人驾驶车辆的轨迹跟踪性能和鲁棒性。

未来研究方向包括进一步提高算法的预测精度和鲁棒性，引

入更先进的机器学习和深度学习技术，以及优化控制器参数以适

应不同道路和交通环境。此外，还可以研究基于多传感器融合的

轨迹跟踪控制算法，以提高无人驾驶车辆在复杂环境下的行驶安

全与稳定性。