典型文献
基于高效NMPC算法的无人车轨迹跟踪控制研究
文献摘要：
本文针对无人车在复杂工况下,非线性程度增加和动力学约束导致的轨迹跟踪控制精度差和求解效率低的问题,提出一种高效的非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)算法.首先考虑车辆模型的非线性因素,建立动力学和魔术轮胎模型,并将无人车终端状态整合到性能指标中,添加稳定性范围内多约束条件,通过障碍罚函数法处理非线性不等式约束,保证了求解过程的平滑性.然后为减轻求解非线性优化问题带来的计算负担,提出了一种新颖的连续/广义最小残差算法(improved continuation/generalized minimal residual,im-proved-C/GMRES),与传统的C/GMRES算法相比,通过引入连续增加的惩罚因子加快了数值计算的求解效率,降低算法的计算负担.最后通过Simulink和CarSim的联合仿真,在双移线工况和蛇行工况条件下验证跟踪精度和求解效率,结果表明与传统的C/GMRES方法相比,所提控制方法明显提升轨迹跟踪的控制精度和改善行驶稳定性,并加快数值求解效率.
文献关键词：
无人车;轨迹跟踪;非线性模型预测控制;improved-C/GMRES;求解效率
中图分类号：
作者姓名：
王宏伟;刘晨宇;李磊;张昊天
作者机构：
东北大学秦皇岛分校控制工程学院,秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]王宏伟;刘晨宇;李磊;张昊天-.基于高效NMPC算法的无人车轨迹跟踪控制研究)[J].汽车工程,2022(10):1494-1502,1618
A类：
B类：
NMPC,无人车,轨迹跟踪控制,复杂工况,非线性程度,动力学约束,控制精度,求解效率,非线性模型预测控制,nonlinear,model,predictive,control,先考,车辆模型,非线性因素,魔术,轮胎模型,合到,多约束条件,罚函数法,线性不等式约束,平滑性,非线性优化,优化问题,计算负担,improved,continuation,generalized,minimal,residual,GMRES,惩罚因子,Simulink,CarSim,联合仿真,蛇行,工况条件,跟踪精度,善行,行驶稳定性,数值求解
AB值：
0.372513
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