基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪.docx

基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪
引言
自动泊车（AutomatedParking，AP）技术已经被广泛应用在汽车制造业中，不仅使得驾驶变得更加轻松和便捷，而且还减少了人为失误所带来的交通危险和交通拥堵问题。AP技术是一项高度的综合技术，它需要汽车系统的多项技术如车辆控制、传感器、图像识别等技术的集成。其中，车辆控制技术是AP技术的重要组成部分之一，决定了整个AP技术的性能和效果。因此，本文重点研究基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪技术。
相关工作
现有的AP技术中，路径跟踪控制方法主要有四种：PID控制、LQR控制、模型预测控制（MPC）和神经网络控制。PID控制和LQR控制主要适用于线性系统，需要对系统进行线性化才能进行控制设计。这种方法存在着精度不稳定、系统工作范围小、对线性化误差非常敏感等问题。神经网络控制与MPC控制不同，它采用神经网络模型来预测车辆的路径，具有较高的泛化能力和较好的非线性逼近能力。但是，神经网络模型的训练过程比较复杂，且推导过程不太透明，导致其不易被应用。
模型预测控制是一种非线性控制方法，能够直接对非线性系统进行控制设计，可以解决PID控制和LQR控制存在的问题，并且其控制效果也比神经网络控制更好。因此，本文主要研究基于MPC的自动泊车路径跟踪方法。
基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪算法
自动泊车系统需要实现进入车位和退出车位两个过程中的路径跟踪控制。对于进入车位的路径跟踪控制，需要确定车辆在行驶过程中所需转向的角度和车速，同时保证在安全范围内完成泊车过程。对于退出车位的路径跟踪控制，需要确定车辆在行驶过程中所需直线行驶的距离和车速，以及保证车辆在安全范围内完成驶出车位。
控制系统在设计过程中需要建立相应的数学模型，对于非线性系统来说，模型的建立比较复杂。考虑到车辆在行驶过程中的运动学模型和车辆的动力学模型，可以对车辆的运动状态进行建模，形成车辆控制系统的数学模型。
在基于MPC的自动泊车路径跟踪中，需要确定优化目标和约束条件。优化目标是指在满足约束条件的前提下，使得指定的性能指标最优。约束条件一般分为控制输入约束和状态约束两部分。在控制输入约束中，主要约束车辆的转向角度和车速。在状态约束中，主要约束车辆的位置和姿态。
接着，根据建立的数学模型和优化目标与约束条件，设计MPC控制器。MPC控制器需要对当前状态进行预测和优化，并给出下一时刻的控制输入序列，使得车辆能够按照预设的路径进行运动。同时，MPC控制器也需要对系统建立反馈控制，对于不可控和不可观测的状态进行自适应调整。
实验仿真结果分析
本文采用MATLAB/Simulink工具对基于MPC的自动泊车路径跟踪算法进行了仿真实验。仿真结果表明，该方法可以有效地控制车辆的路径跟踪，实现自动泊车过程。同时，该方法对于非线性系统的控制具有较好的适应性和非线性逼近能力，可以有效地克服线性化误差敏感等问题。
结论
本文研究了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪技术。通过建立数学模型，确定优化目标和约束条件，进行MPC控制器设计，实现车辆的路径控制。通过实验仿真，证明该方法可以有效地控制车辆的路径跟踪，实现自动泊车过程。该方法具有良好的适应性和非线性逼近能力，可以应用到实际的自动泊车系统中，提高自动泊车系统的控制性能和控制精度。