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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115454086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211179305.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法是由刘志强;张晴设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法，包括步骤：S1、采集被控车辆信息、车辆位置信息和全局路径信息；S2、建立避障功能函数；S3、基于点质量模型建立的非线性车辆运动学模型；S4、得到的车辆避撞轨迹；S5、基于二自由度车辆动力学模型的建立状态预测模型；S6、得到车辆前轮转角控制量发送给被控车辆，实现避撞轨迹跟踪控制；S7、建立预测时域控制律更新预测时域值，传递给主动避撞控制器，实现主动转向避撞控制。本发明以模型预测控制算法为基础，实现了自主绕过障碍物和跟踪控制。同时充分考虑了控制器中预测时域与速度之间的关系，不仅进一步提升了控制器的控制精度，还提高了控制器的适应性和稳定性。

本发明授权一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测控制算法的主动避撞控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用车载摄像机、毫米波雷达、车载导航设备获取被控车辆信息、车辆定位信息以及障碍物信息，并采集车辆行驶道路信息获得全局路径路信息，作为车辆行驶的参考轨迹；S2：获取车辆避撞轨迹规划所需的信息后，根据道路信息、障碍物信息，被控车辆信息得到被控车辆与障碍物之间的距离偏差，综合考虑车辆速度和避撞权重对避让障碍物的影响，建立避障功能函数；S3：建立局部避撞轨迹规划器；局部避撞轨迹规划器将基于点质量模型建立的非线性车辆运动学模型作为模型预测控制算法的预测模型；所述S3中，利用车辆状态信息、车辆位置信息以及点质量模型，建立针对车辆当前时刻运行状态的车辆运动学状态方程，使用前向欧拉离散化得到离散的非线性车辆运动学状态方程；S4：结合避障功能函数，加入车辆软约束，设定目标函数，得到的车辆避撞过程的位置坐标，从而得到规划好的避撞轨迹；S5：根据车辆当前状态信息，建立二自由度车辆动力学模型，通过泰勒公式线性化以及前向欧拉离散化，得到离散化的线性车辆动力学模型，作为下层跟踪控制器中模型预测控制算法的预测模型；S6：结合车辆动力学约束条件，以前轮转角增量作为控制量，设计目标函数，采用模型预测控制算法，求解得到最优前轮转角控制量，输入给被控车辆，实现避撞轨迹跟踪控制；所述S6包括如下步骤：S6.1.根据车辆状态信息及车辆定位信息建立当前时刻车辆状态矩阵，以前轮转角增量为控制量，设置模型预测控制算法的目标函数形式如下： s.t.Δδf，min≤Δδf，k≤Δδf,max控制增量约束δf，min≤AΔδf，k+δf，k≤δf，max控制量约束yh,min≤yh≤yh，max硬约束ay,min-ε≤ay≤ay,max+ε软约束其中，为车辆状态信息；为车辆在k-1时刻的控制输入量；控制时域内的控制增量ΔUk；δf,k和Δδf,k分别为k时刻前轮转角控制量和前轮转角控制增量；硬约束yh包括轮胎侧偏角约束、质心侧偏角约束以及轮胎侧偏角约束；Δηk+i|k为预测时域内实际输出与已知参考轨迹之差；为k+i时刻的控制增量，为车辆在k+i的控制输入量；δf,min、δf,max分别为车辆前轮转角最小与最大；Δδf,min、Δδf,max分别为车辆前轮转角增量最小值和最大值；yh,min、yh,max分别为硬约束的最小值和最大值；Q、R分别为输出权重矩阵和控制量权重矩阵；ρ是权重系数，ε是系统松弛因子；S6.2.将目标函数转化成二次规划问题，利用内点法对二次规划问题进行求解，得到车辆前轮转角变化量控制序列，并将该控制序列的第一个元素作为受控对象的实际控制量当来到下一个时刻k+1时，重复上述过程，如此滚动地完成一个个带约束的优化问题，以实现对被控对象的持续控制；S7：建立预测时域控制律，通过仿真测试，建立车辆速度与预测时域之间的函数关系，从而根据当前车辆速度实时更新预测时域值，传递给避撞轨迹规划器，联合下次轨迹跟踪控制器，实现车辆的主动转向避撞控制。

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