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基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究
基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究
摘要：智能车辆的路径规划与跟踪控制是自动驾驶领域的核心问题之一。本文以基于RRT（Rapidly-ExploringRandomTree）和MPC（ModelPredictiveControl）的智能车辆路径规划与跟踪控制为研究对象，提出了一种综合应用该两种方法的路径规划与控制策略，并在车辆仿真平台上进行实验验证。结果表明，该方法在确保车辆运行的安全性和稳定性的同时，提高了路径规划的效率和控制的准确性。
关键词：智能车辆、路径规划、跟踪控制、RRT、MPC
引言：随着自动驾驶技术的快速发展，智能车辆的路径规划与跟踪控制成为研究的热点之一。路径规划的目标是通过合适的策略生成一条满足要求的路径，而跟踪控制的目标是使车辆按照该路径进行精确的行驶。本文将基于RRT和MPC的方法结合起来，实现智能车辆的路径规划与跟踪控制。
一、RRT基本原理
RRT是一种经典的随机采样树算法，用于路径规划。其基本思想是以起点为根节点，在随机采样空间中不断生成新的节点并连接，直到满足终点条件或达到最大迭代次数。
二、MPC基本原理
MPC是一种基于模型的控制方法，其通过多步预测车辆未来的状态，以最小化某种成本函数为目标，生成最优控制量。MPC可以对车辆进行长期规划，使车辆能够遵循事先确定的目标轨迹进行控制。
三、综合应用RRT和MPC的路径规划与跟踪控制策略
本文提出的路径规划与跟踪控制策略分为两个步骤：路径规划和控制策略。
路径规划阶段，首先利用RRT算法，在整个环境中生成一棵规划树。通过随机采样和节点连接等操作，逐渐扩展树的规模，直到终点附近的节点。然后，根据生成的规划树，选择一条最短路径作为最终路径。
控制策略阶段，根据MPC算法对路径进行预测，并生成最优控制量。MPC会考虑车辆动力学约束、环境和其他车辆的状态，以预测未来的车辆状态并生成最优控制量。根据最优控制量，车辆进行控制，使车辆沿规划路径行驶。
四、实验验证
在车辆仿真平台上进行实验验证。设置起点、终点和障碍物等参数，并将本文提出的路径规划与跟踪控制策略与其他方法进行对比。
实验结果表明，本文提出的方法在保证车辆行驶安全性和稳定性的前提下，能够更高效地进行路径规划和控制。相比于传统方法，该方法在生成路径方面更加灵活，能够根据实际需求进行动态调整，并且能够充分利用车辆的动力学约束和环境信息进行控制决策。
结论：本文基于RRT和MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究，提出了一种综合应用该两种方法的路径规划与控制策略。实验证明，该方法能够在保证车辆安全性和稳定性的前提下，提高路径规划的效率和控制的准确性。未来的研究可进一步深化对RRT和MPC算法的优化和改进，以适应更复杂多变的道路环境。
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