作者：肖祖铭, 郭瞻

作者单位：景德镇学院机械电子工程学院，江西 景德镇 333000

关键词：路径跟踪;模型预测控制;线性时变模型;自动驾驶汽车

摘要：

为解决自动驾驶汽车在时变曲率路径上的跟踪精度和操控稳定性问题，提出一种基于线性时变(LTV)模型的模型预测控制(MPC)算法。分别建立车辆运动学参考模型和动力学参考模型，通过分析期望路径的几何特征获得车辆航向角的前馈参考量，并通过迭代线性化方法推导线性时变的车辆运动参考模型。根据车辆行驶状态设计车辆运动学参考模型/动力学参考模型的自动切换条件，设计并实现基于LTV-MPC的路径跟踪算法。搭建Simulink-CarSim联合仿真平台进行仿真验证。仿真结果证明，相比于传统MPC算法，该文所述的LTV-MPC控制器能够显著提高跟踪精度，且满足不同车速下的操控稳定性要求。

Research on path tracking algorithm for automated vehicles based on LTV-MPC
XIAO Zuming, GUO Zhan
School of Mechanical and Electronic Engineering, Jingdezhen University, Jingdezhen 333000, China
Abstract: To solve the problem of tracking accuracy and handling stability caused by complex path curvature, a model predictive control (MPC) algorithm based on linear time-varying (LTV) vehicle model is proposed. Kinematic vehicle model and dynamic vehicle model are built. The feedforward heading parameter is determined by geometric characteristics of the reference path. And a linear time-varying reference model for vehicle motion is derived with successive linearization method. An auto-switching condition for kinematic model and dynamic model is designed according to the vehicle states. Then, the LTV-MPC based path tracking algorithm is designed and validated on a Simulink-CarSim joint simulation platform. Comparative simulation results show that the proposed method can effectively improve the path tracking accuracy of automated vehicles, while satisfying handling stability requirements under different velocity.
Keywords: path tracking;model predictive control;linear-time-varying model;automated vehicles
2021, 47(4):83-88  收稿日期: 2020-05-25;收到修改稿日期: 2020-07-13
基金项目: 江西省教育厅科技项目(GJJ191174)；景德镇市科技项目(20202GYZD015-01)
作者简介: 肖祖铭（1978-），男，江西万安县人，副教授，硕士，主要从事电子控制、自动化等研究
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