基于MPC算法的车辆稳定性控制及其动力学模型研究

简介：
本研究聚焦于应用MPC（模型预测控制）算法优化车辆稳定性控制系统，并深入探讨其相关动力学模型。通过精确模拟与实验验证，旨在提升汽车驾驶的安全性和操控性。 基于MPC算法实现的车辆稳定性控制建立了横摆角速度r、侧向速度以及前后质心侧偏角的动力学模型作为预测模型，并考虑通过维持车辆侧向速度在一定范围内来保证其稳定性，因此，在MPC中对车辆侧向速度设定了软约束（soft constrain），同时为前轮转角和制动压力设置了硬约束以确保执行机构能够有效响应。基于单轨模型估算前后轮的侧偏刚度提高了预测模型的精度；通过Carsim与Simulink联合仿真的结果表明，当车辆接近危险行驶状态时，该稳定性控制器可以迅速利用差分制动及前轮转角协调控制使车辆进入稳定行驶区域。 MPC算法是一种优化控制系统的方法，它通过建立未来一段时间内的系统动态预测模型并进行优化来实现系统的性能和稳定性要求。在本研究中，使用MPC算法对车辆的侧向速度进行实时调整以保持其稳定性，并且该控制器能够准确地预测车辆的行为并且及时作出相应的控制动作。