[發明專利]基于多步線性化策略的無人駕駛車輛模型預測控制方法

有效

• 申請號: 202010043754.0
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111158349B
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 徐祖華;任巢康;趙均;邵之江
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種基于多步線性化策略的無人駕駛車輛模型預測控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟(1)：根據無人車的動力學模型以及目標軌跡，在軌跡點處對動力學模型進行線性化，建立線性時變模型；將線性時變模型中當前的狀態變量和上一時刻的控制變量作為新的狀態變量，將線性時變模型中控制變量的增量作為新的控制變量，進一步得到狀態空間的增量模型；

步驟(2)：根據步驟(1)所建立的狀態空間的增量模型，設計一種多步線性化策略的模型預測控制算法，包括設置初始標稱輸入軌跡、設置計數器、求解動力學模型的ODE方程、求解線性時變MPC控制問題、收斂檢查、更新標稱軌跡；

步驟(2.1)：設置初始標稱輸入軌跡：

其中，表示標稱輸入軌跡，U₀表示t₀時刻的初始標稱輸入軌跡，表示初始標稱輸入，N_p表示預測步長，T表示控制周期；

步驟(2.2)：設置計數器：

將計數器的初始值設置為iterCount＝0，用于判斷是否達到最大迭代次數；

步驟(2.3)：求解動力學模型的ODE方程：

根據當前時刻的標稱輸入軌跡和狀態變量，求解動力學模型的ODE方程，得到未來時刻標稱輸出軌跡表示k時刻得到的k+i時刻的標稱輸出狀態變量；

步驟(2.4)：求解線性時變MPC控制問題：

根據MPC控制器在每個周期要求解的優化命題，結合步驟(1)得到的狀態空間的增量模型，得到線性時變MPC控制問題；將線性時變MPC控制問題轉化為QP問題，先對QP問題進行無約束求解，若結果超限，再利用相應的QP求解器求解帶約束的QP命題，得到：

其中，Δu(k+i|k)表示k時刻預測的k+i時刻的控制器輸出；

步驟(2.5)：收斂檢查：

利用步驟(2.4)得到的ΔU，得到t時刻的標稱輸入軌跡其中L是值為1的下三角矩陣；判斷是否收斂，或者計數器iterCount是否達到最大迭代次數；若是，則進入步驟(2.6)，若否，則計數器加一，返回步驟(2.3)；

步驟(2.6)：更新標稱軌跡：

將步驟(2.4)得到的ΔU中的第一個元素Δu(k|k)送入實際系統中，同時對步驟(2.5)得到的t時刻的標稱輸入軌跡進行進一步更新：

即其中M表示更新矩陣，返回步驟(2.2)；

步驟(3)：在每個控制周期調用一次步驟(2)所述的多步線性化策略的模型預測控制算法，完成多步線性化策略的MPC在線求解的計算，解出當前時刻的控制增量，將所述的當前時刻的控制增量輸出至汽車仿真軟件中，實現無人駕駛車輛的多步線性化策略的模型預測控制。