主要内容

基于模型预测控制的自动驾驶

模型预测控制(MPC)是一种离散多变量控制结构。在每个控制区间，MPC控制器使用内部模型来预测未来的植物行为。基于这种预测，控制器计算出最优控制动作。有关模型预测控制的更多信息，请参见MPC设计．

您可以在自动驾驶应用程序中使用MPC来提高车辆响应能力，同时保持乘客的舒适性和安全性。应用包括:

MPC有几个对自动驾驶有用的功能。

MPC特性 描述 更多的信息
显式地处理输入和输出约束

当计算最优控制移动时，MPC控制器负责系统上的任何输入和输出约束。例如，你可以指定约束:

  • 速度限制

  • 安全跟随距离

  • 物理车辆限制，如最大转向角度

  • 控制器需要避开的障碍物
预测自我飞行器在逐渐远去的地平线上的行为 MPC控制器使用车辆动力学的内部模型来预测车辆在预测范围内对给定控制动作的反应。这种行为类似于人类司机理解和预测他们的车辆的行为。
预览参考轨迹和扰动预测视界 如果您可以在预测范围内预测参考轨迹或扰动，MPC控制器可以在计算最优控制动作时结合这些信息。这种行为类似于人类驾驶员预览车辆前方的道路。 信号预览
在运行时更新内部车辆模型 如果自我车辆的动力学随时间变化，例如速度依赖转向动力学，您可以使用自适应MPC更新控制器内部模型。 自适应政策委员会
生成代码 您可以自动生成用于部署模型预测控制器的代码。 生成代码并将控制器部署到实时目标

模拟在万博1manbetx

为了简化自动驾驶控制器的初始开发，Model Predictive Control Toolbox™软件提供了Simulink万博1manbetx®用于自适应巡航控制、车道保持辅助、路径跟踪和路径规划的块。这些模块为设计MPC控制器提供了特定于应用程序的接口和选项。

块 描述
自适应巡航控制系统 跟踪设定的速度，并通过调整自我车辆的纵向加速度来保持与领先车辆的安全距离。
车道保持辅助系统 通过调整前转向角度，保持自我车辆沿直线或弯曲道路的中心行驶。
路径跟踪控制系统 保持一辆自驾汽车沿着直线或弯曲道路的中心行驶，同时跟踪设定的速度，并与领先车辆保持安全距离。为此，控制器调整了自我车辆的纵向加速度和前转向角。
车辆路径规划系统 规划从初始姿态到目标姿态的无碰撞轨迹。您可以使用此块为车辆规划路径，例如进入和退出一个停车位。

对于其他自动驾驶应用，例如避障，您可以使用Simulink的其他模型预测控制块来设计和模拟控制器，例如万博1manbetxMPC控制器，自适应MPC控制器,非线性MPC控制器块。有关使用自适应模型预测控制器的示例，请参见使用自适应模型预测控制避障．

控制器定制

为自适应巡航控制系统，车道保持辅助系统，路径跟踪控制系统,车辆路径规划系统块，您可以生成一个自定义子系统，然后您可以为您的应用程序修改它。当你想:

  • 修改默认MPC设置或使用高级MPC功能

  • 修改控制器默认初始条件

  • 使用不同的应用程序设置，如自适应巡航控制的自定义安全跟踪距离定义

要创建自定义子系统，单击正在使用的块的相应按钮。的自定义子系统自适应巡航控制系统Block，在块选项卡上,单击创建ACC子系统．该软件创建一个Simulink模型，其中包含一万博1manbetx个与原始控制器配置相同的子系统。您可以修改这个子系统，并直接将其替换回原始模型，替换控制器块。

集成自动驾驶工具箱

如果您拥有自动驾驶工具箱™软件，您可以将模型预测控制器与以下系统集成:

  • 目标检测与跟踪

  • 车道边界检测

  • 路径规划

  • 传感器融合

有关示例，请参见:自适应巡航控制与传感器融合，车道保持辅助车道检测,车道跟踪控制与传感器融合和车道检测．

另请参阅

块