车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法

针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据集对算法求解器进行了运行试验。结果表明:通过对优化变量进行线性变换求得最小李普希茨常数,或通过自适应搜索确定该常数的合理值,可以加速求解器收敛;采用热起动技术和合理地设置停止准则也可以显著改进求解器性能。设计的求解器可以有效地解决车辆自动驾驶纵向运动MPC的实现问题。