参数不确定和扰动下智能汽车路径跟踪控制

针对智能汽车在路径跟踪过程中因模型参数不确定性、外部干扰、系统状态时变性非线性等导致跟踪精度较低、鲁棒性较差的问题,设计基于鲁棒预测控制(RMPC)的路径跟踪控制方法.考虑轮胎的非线性特性,对轮胎侧偏刚度进行修正.考虑纵向车速时变性,利用有限个多胞体顶点描述车辆纵向车速,建立离散的车辆多胞不确定模型.根据Lyapunov渐进稳定性和无穷时域二次型性能指标,采用带松弛变量的线性矩阵不等式(LMI),求解优化问题.利用改进后的离线鲁棒预测控制算法,提高了控制器的实时性并降低了保守性.通过SimulinkCarsim联合仿真和硬件在环试验,验证了控制器的有效性.仿真结果表明,所设计的控制器具有较好的跟踪精度和鲁棒性.