基于MPC的轨迹跟随与横向控制模型在车道保持中的应用及Simulink实现——使用二自由度车辆动力学模型并支持自定义车辆参数

简介：
本研究探讨了利用MPC技术进行轨迹跟踪和横向控制，结合Simulink工具对二自由度车辆动力学模型进行车道保持系统仿真，并允许用户调整车辆参数。 在现代交通控制系统中，模型预测控制（MPC）技术因其强大的预测能力和动态调整优势，在车辆轨迹跟随与横向控制领域备受关注。作为一种先进的控制策略，MPC通过预测系统未来一段时间内的行为来制定最优的输入信号，从而优化系统的性能表现。 本研究采用了一个简化的二自由度车辆动力学模型，该模型主要模拟了车辆在横向方向上的运动特性。这种简化能准确地反映车道保持和变道过程中车辆横摆的具体情况，并且允许研究人员根据不同的行驶场景调整参数设置，使MPC更具灵活性与通用性。 MPC技术的一个显著特点是在控制过程中持续更新对系统未来状态的预测，并据此优化输入信号。在轨迹跟随任务中，这意味着控制器不仅要考虑当前的状态和目标路径，还需预见可能发生的动态变化，以确保车辆能够有效应对道路曲率改变、与其他车辆互动等因素的影响，在保持行驶稳定的同时实现与预设路线的高度一致。 为了展示MPC技术的应用效果，本研究还构建了一个Simulink模型。通过在该环境中模拟各种控制输入下的反应，并分析实际轨迹偏差来验证算法的有效性，研究人员可以直观地观察到不同驾驶场景中的车辆性能表现。此外，通过对高级驾驶辅助系统（ADAS）中车道保持功能的潜力探讨，进一步展示了MPC技术在未来智能交通系统中的广阔应用前景。 综上所述，MPC在提升车辆行驶安全性和控制稳定性方面展现出了巨大的潜力，并且随着自动驾驶技术的发展，其未来将在实现更加智能化和安全性的驾驶解决方案中发挥关键作用。