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文档简介

[6]。该控制算法在使用过程中，预设的路径和汽车实际行驶的路基相差不大，因此成为了路径跟踪控制的主流算法之一。这类控制算法是一种理想化的算法，没有考虑到复杂的行车工况和行车环境，因此无法保证在复杂工况和行车环境的路径跟踪效果。基于预瞄理论的路径跟踪控制又可以大致分为以车辆运动学模型或动力学模型为基础的预瞄跟踪控制和基于模糊控制理论的预瞄跟踪控制两种。（2）模型预测控制模型预测控制，其一开始主要被科研工作人员应用于工业过程控制领域。模型预测控制的底层算法是一种优化求解方法。该种控制算法的具体的实施步骤可以分为a、b、c3个不同的运算阶段：a、基于模型的状态预测，这一步的关键是构建合理的模型，将当前的状态作为预测基础对未来可能出现的状态信息进行预测；b、有限时域内带约束的优化，将上一步预测的未来状态信息进行深度优化，优化后将获得很多反馈值，使用优化反馈值中最贴近实际的优化反馈值进行控制；c、反馈校正，把优化反馈值中最贴近实际的优化反馈值的实际控制效果作为信息返回到阶段a，重新预测未来的状态信息，并且对新获得的状态信息进行深度优化，不断循环这一步骤，直至获得最优值。参考文献[1]张思远.智能汽车路径规划与跟踪控制仿真研究[D].吉林大学,2018.[2]STEVENA.Neweyeontheroad[J].SAEAutomotiveengineering,2017(3):2-3.[3]蔺梦圆,唐倩,李戈,罗育洋,李燚,范秋垒,杨爱平,张鹏辉.基于粒子群算法的平面双道喷涂轨迹规划研究[J].机械工程师,2021(06):25-27+30.[4]小黑酱.承上启下浅谈汽车变速箱[J].汽车之友,2021(10):46-63.[5]陆亮.三维空间移动机器人路径规划技术的研究[D].合肥工业大学,2017.[6]马莹，李克强，高峰等.改进的有限时间最优预瞄横向控制器设计[J].汽车工程，2016，28（5）：433-438.[7]余志生.汽车理论[M].北京：机械工业出版社，2020：170-172.[8]龚建伟，姜岩，徐威.无人驾驶车辆模型预测控制[M].北京：北京理工大学出版社，2017：18-20.[9]朱伟达.基于改进型人工势场法的车辆避障路径规划研究[D].江苏大学，2017.[10]刘文之.基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.[11]何海洋.工业机器人无碰轨迹规划算法研究[D].华南理工大学，2014.[12]姚俊，马俊辉.Simulink建模与仿真[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002.[13]郭枭鹏.基于改进人工势场法的路径规划算法研究[D].哈尔滨工业大学，2017.[14]明廷友.智能汽车的轨迹

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