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Autonomous_Guidance_MPC_and_LQR-LMI:_基于运动学MPC和动态LPV-LQR的状态反馈控制在自动驾驶汽车中的应用...

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简介：
本文探讨了在自动驾驶系统中使用自主导航技术，结合运动学模型预测控制(MPC)和线性参数变化(LPV)-线性矩阵不等式(LMI)优化的LQR方法，实现高效精确的状态反馈控制。此研究为提升汽车驾驶的安全性和智能化提供新的理论和技术支持。 该项目运用高级控制理论解决自动驾驶汽车的自主导航问题。创新之处在于使用Takagi-Sugeno（TS）表示法来描述运动车辆模型，这使得非线性优化问题能够简化为伪线性问题，在每次求解时都能保持极低的时间消耗。 要运行项目需要安装Matlab 2017b或更高版本以及YALMIP。此外还需安装gurobi求解器以执行线性优化。 车辆模型分为两种，一种用于运动控制，另一种用于动态控制。前者是质量点模型的运动学表示；后者则包括单轨自行车动力学和轮胎的动力学模型。 轨迹规划阶段采用基于多项式的算法离线计算参考路径，在每次迭代时提供给控制器所需的参照值。 在每个控制循环中会构建并求解一个预测性模型，以确定最佳的动作指令。

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    本文探讨了在自动驾驶系统中使用自主导航技术，结合运动学模型预测控制(MPC)和线性参数变化(LPV)-线性矩阵不等式(LMI)优化的LQR方法，实现高效精确的状态反馈控制。此研究为提升汽车驾驶的安全性和智能化提供新的理论和技术支持。 该项目运用高级控制理论解决自动驾驶汽车的自主导航问题。创新之处在于使用Takagi-Sugeno（TS）表示法来描述运动车辆模型，这使得非线性优化问题能够简化为伪线性问题，在每次求解时都能保持极低的时间消耗。 要运行项目需要安装Matlab 2017b或更高版本以及YALMIP。此外还需安装gurobi求解器以执行线性优化。 车辆模型分为两种，一种用于运动控制，另一种用于动态控制。前者是质量点模型的运动学表示；后者则包括单轨自行车动力学和轮胎的动力学模型。 轨迹规划阶段采用基于多项式的算法离线计算参考路径，在每次迭代时提供给控制器所需的参照值。 在每个控制循环中会构建并求解一个预测性模型，以确定最佳的动作指令。
     
  • 基于动态逆控制的自动驾驶仪
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    本研究提出了一种基于动态逆控制理论的自动驾驶系统设计方法，旨在实现车辆在复杂路况下的精确导航与稳定驾驶。通过模拟和实验验证了该系统的有效性及优越性。 基于动态逆的自动驾驶仪结合了BTT弹6DOF模型，能够实现高效、精准的自主飞行控制。
     
  • 基于MPC理论的电动汽车自动驾驶速度控制研究
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    本研究探讨了运用模型预测控制(MPC)理论于电动汽车自动驾驶系统中，特别聚焦于优化车辆的速度控制策略，以实现高效能、安全驾驶。通过建立精确的动力学模型和设计高效的算法框架，旨在解决复杂交通环境下的动态路径规划及速度调整问题，提高自动驾驶系统的适应性和响应能力。 ### 基于MPC理论的自动驾驶电动汽车速度控制研究 #### 一、研究背景与目的 随着汽车行业的快速发展，智能化已成为未来汽车发展的重要方向之一。其中，速度控制作为自动驾驶汽车的一项关键技术，对于确保车辆行驶的安全性起着至关重要的作用。本研究针对自动驾驶电动汽车的速度控制问题进行了深入探讨，旨在通过模型预测控制(MPC)原理，结合纵向动力学简化模型和CarSim整车模型，设计一种有效的速度控制策略，并通过仿真验证其有效性。 #### 二、纵向动力学仿真模型的建立 为了更好地理解电动汽车在不同工况下的动态特性，研究人员首先建立了自动驾驶电动汽车的纵向动力学仿真模型。该模型包括两部分： 1. **MatlabSimulink环境下的纵向动力学简化模型**：这一模型主要关注车辆的基本动力学行为，如加速度、减速度等，用于快速评估不同的控制策略。 2. **CarSim环境下的整车动力学模型**：这是一种更复杂的模型，可以模拟整个车辆的行为，包括轮胎与路面的相互作用、车辆稳定性等，用于更精确的仿真测试。 通过对实际车辆数据与仿真结果进行对比，验证了这些模型的准确性，为后续的研究奠定了坚实的基础。 #### 三、车速控制系统的整体框架设计 为了实现不同行驶工况下的车速准确控制，研究者采用了分层式结构来设计控制系统。具体而言： 1. **上层控制器**：根据目标车速决策出期望加速度。这一步骤综合考虑了安全性、舒适性、经济性和跟随性等关键因素，并将这些指标融入到MPC模型预测优化控制算法中，从而建立了一个目标函数，并求解出汽车行驶的期望加速度。 2. **下层控制器**：其任务是使汽车的实际加速度能够跟踪上层控制器输出的期望加速度。这一步骤包括接收加速度信号，并通过逆纵向动力学模型计算出实现期望加速度所需的驱动电机转矩和制动压力。 这种分层设计不仅提高了系统的灵活性，还确保了各个层次之间的有效协调。 #### 四、仿真验证 最终，研究人员基于MatlabSimulink与CarSim联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统，并针对六种典型的纵向行驶工况进行了仿真验证。仿真结果显示： - **车速稳态误差**：在0.014~0.446km/h之间，证明了车速控制算法具有较高的精度。 - **行驶安全性**：自车与前车始终保持一定安全距离，满足行驶安全性要求。 - **经济性能**：加速度最值在-3.9~3.2m/s²之间，符合经济性能指标的需求。 - **舒适性**：加速度变化率绝对值最值在1~3.8m/s³之间，表明行车过程较为平缓。 本段落提出的车速控制算法不仅能够实现对目标车速的良好跟随，而且还能确保一定的安全性、舒适性和经济性，为未来自动驾驶电动汽车的发展提供了有力的支持和技术参考。
     
  • 反馈控制在动态系统中的应用
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    本研究聚焦于反馈控制理论及其在各类动态系统中的实际应用，探讨如何通过调整输入信号来优化系统的性能和稳定性。 动态系统的反馈控制电子版是一本非常不错的自动控制书籍。我好不容易找到了中文版本，并且愿意与大家分享。
     
  • 基于PMSM驱动的自适应状态反馈速度控制器：MRAS在SFC中的应用
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    本研究提出了一种基于永磁同步电机（PMSM）驱动系统的自适应状态反馈速度控制方法，采用模型参考自适应系统（MRAS）技术优化速度控制器性能。 Simulink 模型包含一个参考模型的实现，并采用基于 Widrow-Hoff 规则的状态反馈控制器调整机制。该模型能够模拟具有标称惯性矩或增加惯性矩的驱动器的行为，可以通过点击相应的文本框来更改这些值。 此外，在开放获取期刊中可以找到更多相关信息：Szczepanski, R., T. Tarczewski 和 LM Grzesiak 的论文《具有自适应状态反馈速度控制器的 PMSM 驱动器》，发表于波兰科学院公报。技术科学，第 68 卷第 5 期 (2020)。
     
  • 自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制PPT.rar
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    本资源为《自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制》配套PPT，涵盖车辆决策算法、控制系统等内容，适合技术学习和研究参考。 自动驾驶系列丛书包含关于自动驾驶汽车决策与控制的PPT内容。
     
  • 汽车自动驾驶中的模糊控制技术
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    本研究聚焦于汽车自动驾驶领域中模糊控制技术的应用与优化。通过智能算法模拟人类驾驶决策过程，提升车辆在复杂交通环境下的适应性和安全性，推动自动驾驶技术的进步与发展。 模糊控制利用模糊数学原理来模拟人类思维过程，识别并判断模糊现象，并提供精确的控制量以实现对被控对象的有效管理。
     
  • 基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计
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    本研究提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制方案，旨在提高车辆在复杂环境下的行驶稳定性和路径跟随精度。 为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立了前馈-反馈控制模型，并用该模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink与Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行了联合仿真。
     
  • 动态系统的反馈控制
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    《动态系统的反馈控制》一书专注于研究如何通过外部输入调整系统行为以达到预期目标，涵盖线性与非线性系统的分析设计方法。 动态系统反馈控制（作者：Franklin Powell 第六版）是一本制作非常精美的PDF书籍。
     
  • 动态系统的反馈控制
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    《动态系统的反馈控制》一书深入探讨了如何通过设计有效的反馈机制来稳定和优化复杂系统的行为。它涵盖了从理论基础到实际应用的全面内容，是学习控制系统理论和技术的理想资源。 《动态系统反馈控制》第六版适用于工程、科学及管理领域的高级或一年级研究生课程中的控制系统分析与设计及相关课程。这本书非常适合希望维持自身技能的在职控制工程师使用。 本书是对畅销教材的一次修订，新增了大量教师授课灵活性和学生阅读理解方面的改进。第四章“反馈初探”经过大幅改写，以更合理、有效的方式呈现内容。新的案例研究引入了生物控制系统这一重要领域，并在每章节中加入了历史背景介绍，展示了该领域的起源。 与之前的版本一样，《动态系统反馈控制》第六版根据最新版本的MATLAB和SIMULINK进行了更新，确保了解决方案的一致性和准确性。此外，一些较为特殊的话题已经被移至网站上发布。