基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究

张钦

摘 要：为实现线性识别模型用于预测控制算法低速直线轨迹跟踪控制效果的验证，本研究利用计算机软件maplab进一步构建基于运动型模型线性时变模型预测控制算法，通过理想曲线和时间曲线的仿真比较，研究证明该算法可确保在处于一定条件下无人驾驶汽车具有良好的安全性、稳定性，能够为无人驾驶汽车国际各种算法提供经验参考。

关键词：模型预测控制;无人驾驶;车辆轨迹;跟踪;控制算法

1 国内外研究现状

在未来智能交通系统中无人驾驶机车是其重要构成，而汽车的自动驾驶系统在无人驾驶车辆控制过程中发挥重要作用，无人驾驶汽车可实现最基本要求即轨迹跟踪。基于此，本研究急需借助现代计算机、传感器技术设计线性时间模型预测控制器，能够通过前轮转向的控制以实现对无人驾驶汽车的轨迹跟踪。

2 线性识别模型的预测控制原理分析

在本研究中以线性状态控制模型作为基础，进一步推导模型预测控制方程，通过优化求解以及反馈机制进行原理分析。

2.1 预测方程

如下所示为离散线性化模型：

在该方程中n维状态变量可用x（k）表示，m维控制输入变量用u（k）表示，状态变量系数矩阵用Ak，t表示，控制变量的系数矩阵用Bk，t表示。上述方程可以发现，在处于预测时域范围内状态量以及输出量可通过系统目前状态量以及控制时域控制增量进行计算获得，即模型预测过的算法中预测功能实现。

2.2 二次规划问……