[发明专利]一种基于软约束二次规划MPC的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法

说明书

本发明涉及一种基于软约束二次规划MPC的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法，该方法首先根据已知的参考路径点计算并建立新的参考路径点集P_rset，然后预测从第k采样时刻起到未来Np个采样时刻的输出，之后利用带软约束二次规划优化方法计算出未来N_c个采样时刻的控制增量，进而求得当前时刻的控制量，将当前时刻控制量作用于系统，如此循环直至路径跟踪结束。本方法通过滚动优化策略，以局部优化代替全局优化，利用实测信息进行反馈校正，可以在控制过程中实时调整控制参数，路径跟踪更加精确。

技术领域

本发明涉及无人驾驶车辆路径跟踪控制领域，具体涉及一种基于软约束二次规划MPC的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法。

背景技术

随着世界汽车保有量的增加，城市道路环境日益复杂，为提高车辆驾驶的安全性与效率，智能化无人化成为汽车发展的大趋势。车辆的路径跟踪控制算法也成为技术研究热点。

现有算法能够根据已有的路径进行跟踪控制，准确来说是将路径分为若干个点并控制车辆逐一经过这些点，整个过程中不能根据泊车路径的变化趋势对当前控制量进行调整，并且目前大部分研究均考虑在车速恒定的情况下进行控制，但车辆在实际行驶过程中，车速不可能完全不变，这给此类算法带来困难。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种基于软约束二次规划MPC的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法，通过滚动优化策略，以局部优化代替全局优化，利用实测信息进行反馈校正，可以在控制过程中实时调整控制参数，路径跟踪更加精确。

为了实现上述目的，本发明具体技术方案如下：一种基于软约束二次规划MPC的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法，包括如下步骤：

1)系统初始化，包括：

1.1)设置系统采样周期T；

1.2)从路径规划模块获取世界坐标系XOY及参考路径点集P_r＝{(x_r(i),y_r(i))|i＝0,1,2...}，其中x_r(i)表示参考路径第i个点横坐标，y_r(i)表示参考路径第i个点纵坐标；

1.3)建立新的参考路径点集其中为参考路径点对应的航向角、v_r(i)为参考路径点对应的控制车速、δ_r(i)为参考路径点对应的控制前轮转角；

1.4)设置车辆控制量u和控制增量△u的约束条件；

1.5)设置控制器参数：Q、R、F、ρ、z_1min、z_2min、z_3min、z_4min、z_1max、z_2max、z_3max、z_4max、m₁、m₂、m₃、m₄；

1.6)设置预测时域N_p和控制时域N_c；

2)初始化k＝0，其中k表示采样计数变量，用于对每一个采样进行计数；

3)路径跟踪控制器通过高精度卫星差分定位实时采样车辆状态量χ，其中x、y分别为车辆后轴中点横坐标和纵坐标，为车辆航向角；

4)根据车辆状态量χ(k)、u(k-1)、Y_r(k)以及u_r(k)预测从第k采样时刻起到未来N_p个采样时刻的输出，并以矩阵Y(k)的形式表示；

5)利用带软约束二次规划优化方法计算出未来N_c个采样时刻的控制增量；