[发明专利]基于MPC的自适应位姿修正的路径跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种基于MPC的自适应位姿修正的路径跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤一，在路径跟踪控制过程中，通过监督控制器来判断当前定位状态是否发生漂移，则使用预测状态值替换当前漂移的位置状态值传入MPC控制器，否则，直接将当前位置状态值传入MPC控制器；步骤二，MPC控制器基于监督控制器输出的结果以确定当前定位位姿状态，并得到预测时域方程；步骤三，通过对预测时域方程优化，得到MPC问题并求解，实现对无人驾驶车辆的路径跟踪。本发明提出了一种基于MPC的自适应位姿修正的路径跟踪控制方法，极大地提高了算法的鲁棒性，使得无人车辆在路径跟踪过程中具有更高的精度和稳定性。

技术领域

本发明属于无人驾驶车辆路径跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于MPC的自适应位姿修正的路径跟踪方法的设计。

背景技术

无人驾驶系统主要分为三个部分，环境感知与定位、决策规划和路径跟踪控制。路径跟踪控制作为无人驾驶系统的关键环节，主要目标就是让无人车能够按照上层规划的路径行驶，让路径跟踪误差收敛到零。

模型预测控制(MPC)是一种广泛应用于工业领域的一种优化控制算法，随着算法的完善，现在在许多领域都有其应用。传统的路径跟踪控制方法都是假设计算的输入不会达到执行器的饱和极限，这在实际应用中是不正确的，实际中应该要考虑到无人驾驶车辆的物理约束。由于模型预测控制算法在复杂耦合系统、多约束控制和多输入多输出问题等方面具有显著的优势，成为了解决上述问题的关键，现已被广泛应用于无人驾驶车辆路径跟踪控制领域。

虽然模型预测控制能够减少一些模型不确定性和外部扰动的负面影响，但是由于传感器噪声或传感器异常导致的定位漂移会在一段时间内持续对控制系统造成影响，车辆位姿状态无法及时恢复，最终会导致控制性能下降，跟踪误差增加。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于MPC的自适应位姿修正的路径跟踪控制方法，以解决定位漂移带来的控制稳定性下降的问题，通过在路径跟踪控制中设计了一个监督控制器，用于判断当前定位状态是否发生漂移，并对下一时刻的位置状态进行了预测；进一步为了实现多目标实时优化，设计了一个线性时变的模型预测控制器(LTV-MPC)来计算期望的控制量，以提高路径跟踪控制的精度和稳定性，具体包括包括以下步骤：

步骤一，在路径跟踪控制过程中，通过监督控制器来判断当前定位状态是否发生漂移，则使用预测状态值替换当前漂移的位置状态值传入MPC控制器，否则，直接将当前位置状态值传入MPC控制器；

步骤二，MPC控制器基于监督控制器输出的结果以确定当前定位位姿状态，并得到预测时域方程；

步骤三，通过对预测时域方程优化，得到MPC问题并求解，实现对无人驾驶车辆的路径跟踪。

优选的是，在步骤一中，所述监督控制器的获得方式被配置为包括：

S10，基于当前位置的车身坐标投影判断当前时刻k位置是否在上一时刻k-1前方，如果不在则认定为定位信息发生漂移，则进入步骤S13，否则进入到S11；

S11，若未发生漂移，则再次判断当前位置是否在上一时刻的近似范围内，如果在近似范围内，如果落入则进入步骤S12；

S12，如果车辆的当前位置落入近似范围，则进一步判断车辆的姿态是否正确，以使每个时刻的航向变化落入到车辆的物理约束条件下，进而确定当前时刻定位状态；

S13，通过实时判断每个时刻的定位状态，如果发生漂移则通过如下的赋值等式完成修正：

X_current＝X_predict；