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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明公开了一种基于模型预测控制和PID控制的泊车轨迹跟踪控制方法，所述控制方法为：微控制器计算所需的前轮转角和车速，随后将其传输给整车控制器，整车控制器根据前轮转角来确定方向盘转角，根据车速确定油门开度、制动压力，根据方向盘转角、油门开度、制动压力控制车辆的执行机构，所述微控制器为基于模型预测控制算法的控制器，所述模型预测控制算法包括：建立预测模型；根据带有约束条件的目标函数求解系统的最优解，得到预测时域内的最优控制序列；然后将控制序列的第一个元素作用于被控对象。本发明采用模型预测控制算法对小车进行横向控制，同时用PID算法对泊车的纵向速度进行控制，提高了自动泊车的舒适性和平稳性。

主权项：1.一种基于模型预测控制和PID控制的泊车轨迹跟踪控制方法，所述控制方法为：微控制器计算所需的前轮转角和车速，随后将其传输给整车控制器，整车控制器根据前轮转角来确定方向盘转角，根据车速确定油门开度、制动压力，根据方向盘转角、油门开度、制动压力控制车辆的执行机构，其特征在于：所述微控制器为基于模型预测控制算法的控制器，所述模型预测控制算法包括：首先建立预测模型来预测未来的状态和输出；接着根据带有约束条件的目标函数求解系统的最优解，得到预测时域内的最优控制序列；然后将控制序列的第一个元素作用于被控对象；1建立预测模型的方法如下：建立车辆运动学模型，选取后轴中心Or作为参考点，车辆位置坐标为x,y；车辆的运动学方程为： 式中，x,y为车辆位置坐标；υ为车速；φ为等效前轮转角；θ为航向角；L-Lf-Lr为车辆轴距；将车辆运动学模型看作控制量和状态量χ＝[xyθ]的控制系统；采用泰勒公式对车辆运动学模型进行近似线性化处理，线性化之后的误差模型表达式： vr为参考点r的车速；为参考点r的等效前轮转角；θr为参考点r的航向角；构建新的状态向量： 得到新的状态空间表达式： 得到输出方程： E为单位向量；Y＝ψζk+ΘΔU； NP为模型预测算法中的预测时域；2目标函数为： 为克罗内克积，Q为输出权重矩阵，R为控制增量权重矩阵；3约束条件为： Umin和Umax分别为控制时域内控制量的最小值、最大值集合。

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