汽车智能化逐渐成为工业和学术界的焦点技术,作为智能车系统中的重要一部分,局部路径规划系统主要对车辆当前局部周边环境进行评估,考虑驾驶安全性、驾驶效率、乘坐舒适性等诸多因素,同时基于全局路径信息,为无人驾驶车辆在今后一段时间内规划出一条可行的行驶路径以及车速。由于车辆行驶场景复杂多变,无人驾驶车辆的局部路径规划系统需要在很短的时间内完成规划任务,这要求局部路径规划模块的计算速度较快;此外,对于无人驾驶车辆而言,规划出的轨迹需要满足车辆系统的约束,因此在规划过程中需要考虑车辆动力学因素。与此同时,如何权衡局部路径规划的性能指标也是十分重要的。模型预测控制算法是进行智能车局部路径规划经常使用的数值优化方法之一,在满足约束和模型限制的条件下可以根据评价指标规划最优轨迹。本文通过模型预测控制算法,实现智能车基于车辆动力学的局部路径规划,主要研究内容如下:1.针对局部路径规划方法使用的不同坐标系,对坐标系进行介绍与分析。对坐标系间转换进行数学推导,以及对使用的车辆动力学模型进行数学推导。在已知周车未来一段时间内操作意图的条件下,将周围车辆的操作意图以及运动学模型进行结合完成轨迹预测模块,预测的轨迹用于行为规划模块和运动规划模块进行避障。2.本文设计的局部路径规划模块分为行为规划模块和运动规划模块。行为规划模块可以实现智能车在结构化道路上行驶时进行基本的避障和车道保持决策,为后续运动规划提供参考路径。动作规划模块基于模型预测控制,考虑本车的车辆动力学特性,以及周车未来的行驶轨迹,考虑安全性、高效性、舒适性,使用C/GMRES方法对非线性模型预测控制问题进行快速求解。3.基于MATLAB/Simulink完成仿真工况的搭建,进行直线道路避障、弯路避障、障碍物换道的避障多种仿真实验,在不同的仿真实验中验证设计的局部路径规划系统的合理性和优越性,最终得出设计的局部路径规划系统满足智能车在结构化环境道路上能够满足需求的结论。