模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种先进的控制策略,它通过构建一个数学模型来预测系统的未来行为,并使用这个模型来优化控制输入,以达到特定的性能指标。 本文从运动学模型角度出发,利用MPC算法设计具有轨迹跟踪功能的控制器,在给定期望轨迹点的情况下,完成对期望轨迹的跟踪控制。使用Python...
将式(4.4)与式(4.3)相减,得线性化的车辆路径误差模型 为了能够将该模型应用于模型预测控制器的设计,对模型(4.5)进行前向欧拉离散化处理 得离散化并线性化的车辆路径误差模型(包括状态方程和输出方程) 其中 采样时间 2. 目标函数设计 目标函数需要保证车辆能够快速且平稳地跟踪上参考路径,因此加入对系统的状态量偏差...
无人驾驶车辆运动控制状态转移方程,综合考虑横纵向控制误差,在前面(22)式中,描述了车辆横向控制的状态转移方程,为了综合考虑纵向误差,现假设纵向位移误差为es,速度误差为ev,油门所控制的加速度为a,期望的航向角速度\tilde{\varphi}_{des}用\tilde{\varphi}表示则有: 综合(22)、(23)、(24)可以得到横纵向控制的...
一、车辆模型建立与线性化、离散化 这一部分,主要是参考了《无人驾驶车辆模型预测控制》这本书上的公式推导,然后得到了简单的车辆离散状态方程,便不再赘述。本文主要的路径模型为 x = 5t y = 3 fai=0 t、x、y、fai,分别为时间,横向位移、纵向位移,横摆角,后三个状态均为笛卡尔坐标系下,而非车辆坐标系。...
无人驾驶车辆运动规划与控制需要通过对车辆运动学或者动力学系统的控制来实现。建立合理的车辆系统模型不仅是设计模型预测控制器的前提,也是实现车辆道路跟踪功能的基础。因此,在建立模型预测控制器时,必须根据无人驾驶车辆的具体行驶工况,通过选取合适的控制变量,建立能够准确描述无人驾驶车辆运动关系约束的运动学模型。
1.车辆动力学模型建立 为了实现精确的轨迹跟踪控制,首先需要建立准确的车辆动力学模型。本文采用非线性车辆动力学模型,考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动,为后续的轨迹跟踪控制提供基础。 2.预测模型的构建 预测模型是MPC的核心部分,通过对未来时刻车辆状态的预测,实现对轨迹的跟踪控制。本文采用基于滚动时域的预测方法,...
基于事件触发和非线性模型预测控制 MPC AUV编队 跟随控制 无人船编队 无人车编队 模型预测控制多智能体协同控制 一致性 MATLAB 无人车 USV 167 -- 0:13 App 编队 路径规划 一致性编队 人工势场法 APF apf 固定时间 预设性能 一致性 编队跟踪控制 事件触发控制 自适应神经网络控制 编队控制 路径规划 160 --...
无人驾驶车辆是一种不需要人工干预就能自主行驶的汽车,其核心是通过自动感知、决策和控制系统来实现道路行驶。轨迹跟踪控制是无人驾驶车辆实现高精度、稳定和安全行驶的关键技术之一。 二、基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法 模型预测控制(MPC)是一种优化控制方法,通过对动力学模型进行离散化来预测未来一...
这次主要推导动力学模型,但是不会有太多公式推导,主要讲我自己对力学,运动学以及车辆这个系统的认识。以我自己觉得容易理解的方式讲解,不是其他网课的重述。试图换个角度看问题。 而且之前基于运动学的MPC推导有点问题,控制量U和控制量增量ΔU有点混乱,这次修正一下。
横向控制算法分类: A 基于道路几何模型的方法;B基于运动学模型的跟踪方法; C 基于动力学模型的跟踪方法. A . 基于道路几何模型的方法 A.1几何自行车模型二自由度自行车模型:前轮转向,后轮绕旋转中心做圆周运动,转向半径和转向前轮偏角满足如下关系: (1) L为车辆轴距(广义用法为等效轴距),delta 为前轮转角, R后轮...