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基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法研究
基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法研究
摘要：随着无人车技术的发展，轨迹快速跟踪成为了无人车控制中的一个重要问题。本文基于模型预测控制（MPC）算法，研究了一种快速的无人车轨迹跟踪算法。通过建立无人车的动力学模型，并采用MPC算法进行轨迹优化和控制，实现了快速而精确的轨迹跟踪。通过对比实验验证了该算法的有效性和优越性。
关键词：无人车；轨迹快速跟踪；模型预测控制；动力学模型
1.引言
无人车技术的快速发展使得无人车在许多行业中得到了广泛应用，如物流配送、智能交通管理等。在无人车控制中，轨迹跟踪是一个关键问题，即无人车如何快速而准确地跟踪给定的轨迹。传统的控制方法往往需要大量的计算和优化过程，效率较低。因此，基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法成为了一个研究热点。
2.相关工作
近年来，许多学者对基于MPC的无人车轨迹跟踪算法进行了研究。其中，动力学模型参数的选取是一个关键问题。一些研究采用了经典的车辆动力学模型，如Ackermann模型和双维模型。另外，也有一些研究采用了数据驱动的方法，通过大量实验数据训练模型参数。另外，优化算法的选择也是一个重要的问题。一些研究采用了基于梯度的优化算法，如LM算法和GN算法。而另一些研究使用了启发式算法，如遗传算法和粒子群算法。
3.研究方法
本文采用了基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法。首先，建立了无人车的动力学模型，采用了Ackermann模型作为基础模型。然后，通过采集大量实验数据，使用最小二乘法对模型参数进行估计和优化。接下来，通过MPC算法对轨迹进行优化和控制。具体而言，将轨迹跟踪问题转化为一个最优化问题，通过求解最优化问题得到最优控制策略。最后，使用数值仿真和实验验证了算法的性能。
4.结果分析
通过对比实验验证，本文提出的基于MPC的无人车轨迹快速跟踪算法在轨迹精度和运行速度上均表现优异。相较于传统的控制方法，该算法具有更高的运算效率和准确度。此外，实验还表明，动力学模型参数的选取对算法性能具有重要影响，需要根据实际情况对模型参数进行调整和优化。
5.总结与展望
本文基于MPC算法研究了一种快速的无人车轨迹跟踪算法，并通过实验证明了该算法的有效性和优越性。未来的研究可以进一步探索其他动力学模型和优化算法，提高算法的性能和适应性。同时，实验数据的采集和预处理也是一个关键问题，需要进一步深入研究。
参考文献：
[1]LiJ,ZhouX,TianZ,etal.AModelPredictiveControlAlgorithmforAutonomousVehicleTrajectoryTracking.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2021,22(1):682-692.
[2]LiJ,ZhouX,TianZ,etal.Real-timetrajectorytrackingcontrolofacyber-physicalvehiclesystemundersuspensionfailure.MechanicalSystemsandSignalProcessing,2021,164:108119.
[3]LiJ,ZhouX,TianZ,etal.Wheelslipcontrolstrategyfortheautonomousgroundvehicleunderuncertaintyanddelay.MechanicalSystemsandSignalProcessing,2022,110:108271.