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基于变预测时域MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制研究
文献摘要：
为了保证自动驾驶汽车轨迹跟踪的精度及行驶过程中的稳定性,提出一种基于车辆横向稳定状态在线识别和模糊算法的变预测时域模型预测控制(MPC)方法.针对车辆稳定状态的在线识别,采用 k-means聚类算法对车辆行驶状态参数进行聚类分析,得到聚类质心,通过在线对比当前车辆状态量与不同聚类质心之间的欧氏距离获取车辆的实时安全等级.同时计算出当前车辆的轨迹跟踪横向偏移量,以这二者为输入,通过模糊控制算法在线计算出预测时域的变化量并输出给MPC控制器实现预测时域的自适应调整,最后求解出自动驾驶车辆跟踪轨迹的最优的控制序列,以达到在保持车辆稳定的前提下实现高精度轨迹跟踪控制的目的.CarSim/Simulink联合仿真结果表明,改进后的变预测时域MPC算法在提高自动驾驶汽车轨迹跟踪精度及横向稳定性方面的表现优于传统MPC控制器.
文献关键词：
自动驾驶;轨迹跟踪;k-means算法;模糊算法;模型预测控制
中图分类号：
作者姓名：
杜荣华;胡鸿飞;高凯;黄浩
作者机构：
长沙理工大学汽车与机械工程学院 长沙 410114;长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]杜荣华;胡鸿飞;高凯;黄浩-.基于变预测时域MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制研究)[J].机械工程学报,2022(24):275-288
A类：
B类：
变预测时域,MPC,自动驾驶汽车,轨迹跟踪控制,行驶过程,稳定状态,在线识别,模糊算法,时域模型,模型预测控制,means,聚类算法,车辆行驶,行驶状态,状态参数,质心,前车,状态量,同聚,欧氏距离,安全等级,时计,横向偏移,偏移量,模糊控制算法,在线计算,变化量,出给,自适应调整,解出,自动驾驶车辆,车辆跟踪,跟踪轨迹,控制序列,CarSim,Simulink,联合仿真,轨迹跟踪精度,横向稳定性
AB值：
0.351104
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