基于DBO-LQR和MPC的智能车轨迹跟踪控制

作     者：程超 贺容波 何浩然 闫强 

作者机构：安徽工业大学电气与信息工程学院 奇瑞汽车股份有限公司智能车技术中心 

出 版 物：《安徽工业大学学报(自然科学版)》 (Journal of Anhui University of Technology(Natural Science))

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0823[工学-交通运输工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：安徽省科技重大专项(16030901032) 安徽省博士后研究人员科研业务基金项目(2017B145) 

主　　题：智能车辆 轨迹跟踪 横纵向控制 蜣螂优化算法(DBO) 线性二次型调节器(LQR) 模型预测控制(MPC) 

摘      要：为提高智能车辆轨迹跟踪的精度和稳定性，提出1种基于蜣螂优化算法(DBO)优化的线性二次型调节器(LQR)与模型预测控制(MPC)的横向、纵向控制策略。构建车辆动力学模型和基于Frenet坐标系下的横向误差模型，设计带有前馈的横向LQR控制器，利用蜣螂优化算法确定LQR控制器权重系数；基于MPC实现纵向速度和位置的跟踪，利用纵向速度联结横向控制器与纵向控制器同时对车辆的速度和转向进行控制；最后基于CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台在不同道路工况下进行仿真实验，验证所提策略的有效性。结果表明：车辆在城市道路泊车、城市道路换道、高速公路换道3种工况下的最大横向跟踪误差均小于0.010 m、航向偏差在0.025 0 rad内；横摆角速度及前轮转角变化比较平稳、无明显抖动，所提策略可有效提高车辆跟踪轨迹的精度和稳定性。