[发明专利]一种基于多重模型预测控制的人机交互协调控制策略

摘要

本发明为了解决由传统的MPC复杂多工况下的自动驾驶控制无法解决的问题，提出了一种新型的多重模型预测控制(Multi‑model predictive control，MMPC)算法，并将其应用于智能汽车人机协同控制系统。采用古斯塔夫森‑凯塞尔算法对实车试验数据进行聚类分析，得到各个典型转向工况的聚类中心以及训练样本数据；利用LS‑SVM对多模型结构进行搭建，并将建立的各个类别的子模型，将其作为MPC算法的预测模型；构建多目标优化的目标函数，采用NSGA‑Ⅱ算法求解多目标优化问题，并得到最优控制量，以解决传统的MPC无法适应参数时变性强，复杂多工况下的自动驾驶控制的问题。

主权项

1.一种基于多重模型预测控制的人机交互协调控制策略，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1：基于GK聚类算法的转向工况分类，利用LS‑SVM算法对各转向工况数据进行处理，建立其数学子模型，根据输入变量与聚类中心的实际距离进行模式切换；步骤2：将步骤1中基于GK－LSSVM算法构建多模型结构作为MMPC算法的预测模型，实时循环迭代计算系统反馈误差，将误差通过反馈校正环节调整下一时刻的估计输出；最后，利用NSGA‑Ⅱ算法求解性能指标函数，从而实现滚动优化；步骤3：建立智能汽车驾驶员转向控制数学模型，采用数字仿真技术验证横向跟踪模型的正确性和有效性步骤4：以MPC为指导思想，对智能汽车人机协同控制任务进行分解，通过设定的规则建立复杂的多系统模型，构建MMPC系统，进而设计应用于智能汽车人机协同转向的MMPC控制器。