【摘 要】
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针对智能汽车在实际行驶过程中的轨迹跟踪问题,提出了一种基于配点法的非线性模型预测控制实时优化算法。建立车辆二自由度非线性动力学模型和轨迹跟踪最优控制问题的数学模
【机 构】
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华南理工大学汽车零部件技术国家地方联合工程实验室,佛山科学技术学院机电工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目(2019A1515110562)
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针对智能汽车在实际行驶过程中的轨迹跟踪问题,提出了一种基于配点法的非线性模型预测控制实时优化算法。建立车辆二自由度非线性动力学模型和轨迹跟踪最优控制问题的数学模型,采用配点法将最优控制问题转化为带约束的非线性规划问题,并运用序列二次规划法实现了快速求解,通过滚动优化和反馈校正达到了对智能车实时轨迹跟踪的效果。在Prescan自动驾驶仿真环境中进行了基于ROS操作系统的硬件在环试验。结果表明:所提出的方法在保证精度的情况下,计算速度快,可以达到实时轨迹跟踪优化的要求。
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