工矿车在隧道渣土运输方面发挥着重要的作用,随着通信技术和智能设备的发展,使得无人驾驶技术在工矿车驾驶方面的应用成为了可能。其中,自动驾驶系统控制着工矿车的牵引和制动,直接影响着运行的安全性、快速性和停车精度等性能。因此研究优异的运动控制算法不仅可以提升工矿车的运行效率,也可以避免与盾构机之间相撞事故的发生。工矿车的运行性能主要依赖于目标速度曲线和运动控制算法。以快速性、停车精度和平稳性为指标,并结合工矿车的牵引特性、运行中的约束限制和操作策略,对加减速点和加减度曲线进行规划,利用MATLAB软件仿真得到目标速度曲线。动态矩阵控制是一种基于被控对象单位阶跃响应的增量式控制算法,它包括预测模型、滚动优化和反馈校正三个部分,首先利用模型预测的方式对被控对象未来一段时间的输出进行提前预测,然后根据优化原理计算出最优的控制量,最后根据实际输出和预测输出之间的偏差值对预测输出进行在线校正,以减小未来一段时间的输出偏差,该算法的控制原理类似于司机的驾驶方式。为了比较不同算法的控制性能,引入控制效果较好的模糊PID控制方式,模糊PID控制利用模糊规则实时地优化PID控制的参数,提升了控制系统的鲁棒性和准确性。运用Simulink模块设计工矿车运动仿真系统,该系统包括输入模块、控制器模块、工矿车模块和数据采集模块。利用该系统对目标速度曲线进行跟踪,仿真时间取决于工矿车的运行距离和运行速度,仿真过程中采集工矿车的距离、速度、加速度和纵向冲击率随时间的变化情况。根据工矿车的运动评价指标,对速度-距离曲线、纵向冲击率-距离曲线和距离-时间曲线进行对比。仿真结果表明:模糊PID控制和动态矩阵控制的实际运行速度都没有超过限速,保证了工矿车运行的安全性,然而模糊PID控制在工矿车速度调整阶段有明显的超调现象;在运行时间方面,动态矩阵控制的工矿车运行时间更短,提前达到目的地;在停车误差方面,动态矩阵控制的工矿车的停车误差更小,并且在到达停车点之前停车;在纵向冲击率方面,动态矩阵控制的纵向冲击率更小。故两种控制算法都可以保证工矿车的安全运行,动态矩阵控制器能够更好地跟踪目标速度曲线,提升了运行的快速性、平稳性和停车精度。