基于人工势场法的换道避撞及MPC模型预测控制联合仿真实验：轨迹规划与跟踪误差分析

简介：
本研究结合人工势场法和MPC模型预测控制技术，开展换道避撞及路径追踪实验，深入分析轨迹规划效果及跟踪误差。 在自动驾驶汽车技术的开发过程中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的关键环节之一。人工势场法作为一种启发式方法，在复杂驾驶环境中的路径规划上具有广泛应用。通过模拟物理世界中的力场效应，该方法能够为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物且平滑换道和避撞的路线。 MPC（模型预测控制）是一种先进的控制策略，它基于建立车辆动态模型并预测未来一段时间内的状态来优化未来的控制动作。在自动驾驶领域中，MPC结合了当前状态、预期目标及约束条件（如速度与加速度限制），实时计算出最优的输入序列以实现预定行驶目标。 当人工势场法和MPC相结合时，不仅可以进行复杂的轨迹规划，还能通过预测能力提升路径跟踪性能。此联合仿真研究利用Carsim软件建模并模拟车辆动力学特性，并借助Simulink验证控制策略的有效性，从而有效评估轨迹规划与控制的性能，尤其是追踪误差。 在本次研究中，采用Carsim和Simulink进行联合仿真实验展示了规划轨迹与实际行驶路径之间的对比。这种直观比较有助于评价不同控制方案的效果并为自动驾驶汽车的发展提供指导方向。文中提到的良好跟踪误差表明了结合使用人工势场法及MPC能够有效降低偏差提高追踪精度。 本研究不仅在技术层面上有所突破，还提供了宝贵的学习资源以理解人工势场方法如何应用于自动驾驶车辆路径规划中。通过掌握这种方法的原理和应用方式，工程师和技术人员可以设计出更符合实际需求的系统方案；而引入模型预测控制则进一步增强了系统的智能化水平，使自动驾驶汽车能在更加复杂的交通环境中安全高效地行驶。 结合使用人工势场法与MPC为自动驾驶汽车轨迹规划及控制系统提供了一种创新思路。这种综合方法不仅优化了路径选择还提高了控制精度，从而为进一步推进自动驾驶技术的商业化应用奠定了坚实的基础。