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关于MPC在自动驾驶车辆局部避障路径规划及路径跟踪中的应用研究

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简介：
本研究探讨了模型预测控制(MPC)技术在自动驾驶汽车中用于局部障碍物回避路径规划和实时路径追踪的应用效果与优化策略。 在自动驾驶车辆行驶过程中，障碍物会对安全构成较大威胁。因此，在遇到障碍物的情况下需要重新规划参考路径，确保新路径能够避开这些障碍，并且让车辆严格遵循新的路线来避免事故的发生。 本段落研究了如何通过模型预测控制（MPC）理论解决自动驾驶技术中的局部避障路径规划和路径跟踪问题，以保证在存在障碍的场景下，自动驾驶汽车的安全性和操控稳定性。

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  • 关于MPC在自动驾驶车辆局部避障路径规划及路径跟踪中的应用研究
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    本研究探讨了模型预测控制(MPC)技术在自动驾驶汽车中用于局部障碍物回避路径规划和实时路径追踪的应用效果与优化策略。 在自动驾驶车辆行驶过程中，障碍物会对安全构成较大威胁。因此，在遇到障碍物的情况下需要重新规划参考路径，确保新路径能够避开这些障碍，并且让车辆严格遵循新的路线来避免事故的发生。 本段落研究了如何通过模型预测控制（MPC）理论解决自动驾驶技术中的局部避障路径规划和路径跟踪问题，以保证在存在障碍的场景下，自动驾驶汽车的安全性和操控稳定性。
     
  • 关于自动驾驶汽车局部避障路径规划与跟踪控制的研究
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    本研究聚焦于自动驾驶技术中的局部避障路径规划与跟踪控制系统设计，旨在提升车辆在复杂环境下的自主导航能力和安全性。通过优化算法和实时感知技术的应用，实现高效、安全的动态障碍物规避策略。研究成果对于推进无人驾驶汽车的实际应用具有重要意义。 采用分层控制架构搭建局部避障路径规划与跟踪控制系统模型。上层为避障路径规划层，基于人工势场（APF）和模型预测控制（MPC）算法设计了两种避障路径规划器。在设计APF避障路径规划器时，在斥力场上引入了车辆与目标点的距离因子，并增设虚拟子目标点，建立了道路边界斥力势场；而在设计MPC避障路径规划器时，则对目标函数中的避障功能进行了优化改进。 下层为跟踪控制层，基于MPC算法设计了路径跟踪控制器。通过CarSim和Simulink联合仿真模型，在30km/h、60km/h及90km/h的不同车速条件下，测试车辆沿双移线参考路径的跟踪性能，并进行仿真实验验证。 将前面两种规划器分别与跟踪控制器结合后搭建了两个集成控制系统模型并进行了相应的仿真。采用效果更佳的双层MPC控制模型完成了直线避障实车试验。结果显示：试验车辆成功避开障碍物，最大方向盘转角绝对值为188.2°，横摆角速度的最大绝对值为9.411°/s，均在合理范围内；这表明所设计的双层MPC控制系统具有良好的路径规划和跟踪效果，并且行驶过程符合稳定性需求。 ### 自动驾驶汽车局部避障路径规划与跟踪控制研究 #### 一、研究背景及意义 随着科技的进步和社会发展的需要，自动驾驶技术已成为汽车行业的重要发展方向之一。其中，局部避障路径规划和跟踪控制作为关键技术环节，在提高车辆的安全性和可靠性方面发挥着重要作用。通过高效准确的路径规划以及精准可靠的路径跟踪控制策略，可以确保在遇到障碍物时迅速作出反应并选择安全路线规避风险，从而保障乘客的生命财产安全。 #### 二、国内外研究现状 ##### 2.1 局部路径规划的研究进展 近年来，在局部避障路径规划领域内积累了大量的研究成果。主要方法包括基于人工势场（APF）和模型预测控制（MPC）。其中，APF通过吸引势场引导车辆向目标点移动，并利用斥力势场避免障碍物；而MPC则通过对未来状态的预测来实现最优路线的选择。 ##### 2.2 路径跟踪控制的研究进展 路径跟踪技术也得到了广泛关注。目前，基于MPC的方法因其良好的实时性和鲁棒性被广泛应用，在动态调整车辆参数以精确跟随预定轨迹方面表现出色。 #### 三、研究内容概述 本项目采用分层架构设计了一个局部避障路径规划与跟踪控制系统模型： 1. **上层：避障路径规划层** - 设计了改进型APF和MPC两种路径规划器。对APF的修改包括引入距离因子以及增设虚拟目标点，同时建立了道路边界斥力势场；而在优化MPC时，则着重于提升其避开障碍物的能力。 2. **下层：跟踪控制层** - 基于MPC算法开发了路径跟随控制器以确保车辆能够精确地遵循由上一层规划出的路线。 #### 四、实验验证 为了检验所提出方法的有效性，研究团队在不同速度条件下进行了仿真实验，并测试了车辆对双移线参考轨迹的跟踪能力。结果表明，在所有测试车速下，汽车均能稳定且准确地跟随预定路径行驶。 此外还实施了一项实车试验来评估上述控制策略的实际性能表现：使用改进后的MPC模型完成直线避障任务后发现，实验用车成功绕过了障碍物，并在最大方向盘转角和横摆角度方面都保持了合理的数值范围；这证明所设计的双层控制系统具备良好的路径规划与跟踪效果以及行驶稳定性。 #### 五、结论 本研究提出了一种基于分层控制架构的局部避障路径规划及跟踪系统模型。通过对APF和MPC算法进行改进，显著提高了其在复杂环境中的适应性和安全性；同时，利用MPC方法实现了高精度的轨迹跟随效果。通过仿真实验与实地测试验证了该方案的有效性，并为推动自动驾驶技术的发展提供了有力支持。 #### 六、展望 尽管取得了阶段性成果，但自动驾驶领域仍面临诸多挑战。未来研究可从以下几方面着手： 1. **环境感知能力提升**：进一步改进传感器配置和技术以提高复杂场景下的识别精度。 2. **多车协同避障策略开发**：探索建立车辆间协作机制来实现更高效的障碍物规避路径规划。 3. **极端条件适应性增强**：深入研究恶劣天气和特殊路况对系统性能的影响，提升整体鲁棒性和可靠性。 通过持续的技术创新与优化改进，自动驾驶技术将更加成熟可靠，并为人们的出行带来更多便利与安全保障。
     
  • 自主驾驶车辆的路径规划及轨迹跟踪控制研究-路径规划、轨迹跟踪控制、MPC模型预测控制
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    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术，深入探讨了基于MPC（模型预测控制）的方法，旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率，研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型，我们设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器；同时，根据车辆动力学模型，我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
     
  • 关于自动驾驶车辆路径跟踪的模型预测控制研究
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    本研究聚焦于自动驾驶领域中的路径跟踪技术，通过开发先进的模型预测控制系统，旨在提高车辆在复杂驾驶环境下的导航精确度与安全性。 在自动驾驶技术的研究领域内，针对自动驾驶车辆路径规划的轨迹跟踪问题是一个亟待解决且需要优化的关键课题。本段落基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）理论展开研究，具体探讨了以下三个方面的内容：首先，为了解决自动驾驶车辆对预定路径进行有效追踪的问题，引入传统的MPC理念，并设计了一套适用于该场景的轨迹跟踪策略；其次，在解决路径跟随过程中出现的稳定性差和适应目标速度变化能力不足等问题时，进一步提出了采用终端状态等式约束的改进型MPC方法；最后，在研究中为了提升车辆在跟随过程中的响应速度与稳定性能，提出了一种结合预测时间范围内系统输入输出收缩限制（Predictive Input and Outputs Contractive Constraint, PIOCC）的MPC轨迹跟踪控制策略。
     
  • 基于MPC和RRT算法的无人驾驶车辆路径规划与跟踪系统研究
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    本研究致力于开发一种结合了模型预测控制(MPC)和随机树(RRT)算法的新型无人驾驶路径规划及跟踪方案，旨在优化车辆在复杂环境中的导航性能。 本段落主要研究无人驾驶车辆的路径规划与轨迹跟踪控制技术。首先介绍了问题背景及系统建模过程，包括车辆运动学模型和障碍物描述方法。随后设计了基于决策过程的预测控制算法，并专门讨论了信号灯对路径规划的影响。接着探讨了一种利用RRT（快速搜索随机树）算法进行无人驾驶车辆路径规划的方法，并结合MPC（模型预测控制），提出了新的路径规划与跟踪策略。 通过构建CarSim和Simulink联合仿真平台，研究者进行了多种道路场景下的仿真实验来验证新方法的有效性。实验结果表明： 1. 在不同速度、步长以及周期等条件的影响下，较低的速度、较大的步长及较长的周期有助于路径规划与控制更加接近目标轨迹。 2. 实验数据还显示，在一定范围内这些因素对跟踪效果影响不大，证明了所提算法具有良好的稳定性和鲁棒性。 3. 在十字路口左转场景中，车辆能够按照预设路线平稳准确地行驶。从起点到终点的整个路径跟踪过程非常顺畅且精确。参考轨迹与实际行驶轨迹几乎完全一致，确保了追踪精度。 实验结果显示最大横向误差为4毫米、纵向误差20毫米以及航向角偏差较小，进一步验证了所提方法的有效性。
     
  • 关于无人驾驶汽车局部路径规划的研究综述
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    本研究综述聚焦于无人驾驶汽车领域的局部路径规划技术，全面分析了当前方法、挑战及未来发展方向，为该领域研究与应用提供指导。 本段落对近年来无人驾驶汽车路径规划算法进行了总结与归纳。首先介绍了目前主流的环境建模方法；接着详细阐述了各种路径规划算法，并通过分析它们各自的优缺点指出融合轨迹规划算法具有最佳适用性；最后，文章总结了当前研究中的挑战并提出了相应的建议。
     
  • 基于MATLAB和Simulink的自动驾驶规划控制：NMPC路径规划与MPC路径跟踪及非线性和线性MPC方法研究
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    本研究聚焦于自动驾驶技术中的路径规划与路径跟踪问题，采用MATLAB和Simulink平台，探讨了NMPC、MPC及其线性化方法的应用，旨在提升车辆控制系统性能。 自动驾驶技术是当代科技发展的前沿领域之一，其核心在于规划控制系统的开发，主要涉及路径规划和路径跟踪两大关键技术。路径规划在已知环境中依据车辆的动态特性和环境约束条件计算出从起点到终点的一条最优或次优路线；而路径跟踪则确保车辆能够准确无误地沿着这条路线行驶。 非线性模型预测控制（NMPC）是一种先进的控制策略，特别适用于处理复杂环境中的路径规划问题。它通过预测未来一段时间内的系统行为，并在每个控制步长内优化控制输入来实现期望的性能目标，在自动驾驶中可动态调整路径规划以提高安全性和效率。相比之下，线性模型预测控制（MPC）则是一种反馈控制系统，基于对未来系统的预测和当前反馈信息进行实时调节，适用于需要高精度跟踪预定路线的任务。 MATLAB与Simulink是开发和仿真自动驾驶系统的重要工具。MATLAB提供了丰富的函数库用于算法开发及数学建模；而Simulink则是图形化多域仿真环境，适合复杂动态行为的模拟。两者结合使用能够简化模型创建、优化控制策略，并通过虚拟测试来降低实际道路验证的风险。 在自动驾驶规划控制系统的研究中，研究人员可利用MATLAB和Simulink构建车辆的数学模型并设计相应的算法，在仿真环境中对各种驾驶场景进行测试（如城市交通或复杂交叉路口）。这不仅有助于提高算法性能与可靠性，还能预测其在真实环境中的表现，从而为后续的实际道路试验提供理论依据和支持。 综上所述，自动驾驶规划控制的关键在于路径规划和跟踪技术的应用以及NMPC和MPC等策略的有效验证。借助MATLAB和Simulink的联合仿真功能可以加速这些关键方法的研发进程，并最终推动实现更加智能且安全的驾驶体验。
     
  • 基于MATLAB与Simulink的自动驾驶规划控制：NMPC路径规划及MPC路径跟踪，结合非线性和线性MPC方法
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    本研究利用MATLAB和Simulink平台，采用非线性模型预测控制(NMPC)进行路径规划，并运用模型预测控制(MPC)实现路径跟踪，融合了非线性和线性MPC技术，以提升自动驾驶系统的性能。 本段落探讨了使用MATLAB和Simulink进行自动驾驶规划控制的联合仿真技术，包括非线性模型预测控制（NMPC）路径规划与线性模型预测控制（MPC）路径跟踪的方法。通过结合这两种不同的策略，可以有效提升车辆在复杂环境中的自主导航能力。
     
  • 动态规划算法在路径规划与路径跟踪中的应用
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    本研究探讨了动态规划算法在解决复杂路径规划及路径跟踪问题中的高效性与适用性，旨在提升机器人或自动驾驶车辆导航系统的性能。 路径规划与路径跟踪的动态规划算法（DP算法）以及相关的Matlab脚本程序可以被提供，并且可以直接运行。