一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法与流程

技术特征：
1.一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、建立无人驾驶汽车的二自由度运动学模型；步骤2、构建基于非线性模型预测控制的轨迹跟踪控制器，在控制器的预测模型中加入单步欧拉法；步骤3、设计非线性模型预测控制器的约束方程，构件基于非线性模型预测控制器的控制轨迹输出和参考轨迹差值最小为目标建立目标函数；步骤4、根据目标函数求解下一个时刻控制系统的输入。2.根据权利要求1所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤1中所述无人驾驶汽车的二自由度运动学模型即为无人驾驶车辆的运动学状态空间方程。3.根据权利要求2所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤1具体过程为：根据无人驾驶车辆的运动学关系：该无人驾驶车辆的前后运动学约束分别为：该无人驾驶车辆的前后运动学约束分别为：式中，a和b分别为车辆的前轮轴心和后轮轴心；v
f
和v
r
分别表示前后轮的速度；l为车辆的轴距；δ
f
为前轮偏角；为车辆横摆角；ω为车身横摆率；通过公式(1)和(2)，得到：前轮轴心和后轮轴心的运动学关系满足：将公式(4)代入(5)的导数中：将公式(6)代入公式(3)：进而可得：通过联合公式(4)和公式(7)：
该无人驾驶车辆的运动学状态空间方程为：公式(10)被改写为：4.根据权利要求3所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤2具体过程为：将式(11)重构为非线性函数表达式为：定义状态向量,即ξ
kout
；u(t)作为控制输入向量,即u
kin
,从而可得：,从而可得：将方程(12)的离散化得到：引入采样时间t，采用一步欧拉法将式(15)的预测模型描述为：其中k表示某一时刻。5.根据权利要求4所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤3所述设计非线性模型预测控制器的约束方程具体过程为：u
min
(k)≤u(k)≤u
max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(17)δy
min
≤y
‑
y
ref
≤δy
max
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)y
ref
参考道路轨迹,δy
min
和δy
max
之间偏差的最小和最大错误y(k)和y
ref
。6.根据权利要求5所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤3所述建立目标函数具体过程为：n
p
表示控制输出预测域，n
c
表示控制输出控制域，根据方程(16)的控制时域n
c
表示如
下，n
p
>n
c
，该控制系统输出y(k)和控制输入u(k)如下：y(k 1)＝[y(k 1),y(k 2)],
…
,y(k np)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)u(k i)＝[u(k 1),u(k 2)],
…
,u(k nc)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)参考轨迹应离散如下：y
ref
(k 1)＝[y
ref
(k 1),y
ref
(k 2),
…
,y
ref
(k np)]
t
ꢀꢀ
(22)则目标函数表示为：min||y(k 1)
‑
y
ref
(k 1)||
ꢀꢀꢀꢀ
(23)。7.根据权利要求6所述一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤4具体过程为：取非线性模型预测控制器的性能函数为j
cost
(k)，权重因此q和r，其中q是一个(nc*np)*(nc*np)的单位矩阵，r是一个(nc*np)的单位矩阵*5得到的矩阵，将式(23)转化为线性二次调节器控制，具体过程为：期望非线性模型预测控制器的优化公式表示为：minj
cost
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)结合非线性模型预测控制器的约束方程，非线性模型预测控制器设计的非线性优化表述为：y(k i
‑
1)＝g[x(k i
‑
1),u(k i
‑
1)]
ꢀꢀꢀꢀ
(27)u
min
(k)≤u(k i)≤u
max
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(28)δy
min
≤y(k i)
‑
y
ref
(k i)≤δy
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)进而得到无人自主小车的控制输入序列表示为：u(k i)＝[u(k 1),u(k 2),
…
u(k n
c
)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)。

技术总结
本发明公开了一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，具体按照以下步骤实施：建立无人驾驶汽车的二自由度运动学模型；构建基于非线性模型预测控制的轨迹跟踪控制器，在控制器的预测模型中加入单步欧拉法；设计非线性模型预测控制器的约束方程，构件基于非线性模型预测控制器的控制轨迹输出和参考轨迹差值最小为目标建立目标函数；根据目标函数最小求解无人自主小车的输入；提出的非线性模型预测控制器能够更加快速的跟踪上参考轨迹，并在跟踪的过程中有更小的波动误差和更加平缓的趋势；本发明的控制方法能够有效提高车辆的行驶稳定性和安全性，对应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制具有重大意义。制具有重大意义。制具有重大意义。


技术研发人员：庞辉 刘楠 刘敏豪 王明祥 左如轩
受保护的技术使用者：西安理工大学
技术研发日：2021.07.23
技术公布日：2021/10/8