无人驾驶车辆模型预测控制：结合规划层跟踪系统

在原有的轨迹跟踪控制基础上加入规划层后，得到新的控制系统，结构如图6.1所示。该控制系统主要由带避障功能的轨迹重规划模块和跟踪控制模块构成。跟踪控制模块接收来自规划层的局部参考轨迹，输出前轮偏角控制量；而轨迹重规划模块接收来自传感器的障碍物信息以及来自全局规划的参考轨迹信息，通过模型预测控制算法规划出局部参考轨迹，再发送给跟踪控制模块。

图6.1　结合规划层的轨迹跟踪控制系统

基于MPC的轨迹规划层需要满足以下三个条件。

(1)规划得到的期望轨迹与给定的参考路径之间的偏差要尽可能小。

(2)规划得到的期望轨迹要满足车辆的运动学和动力学的约束条件。

(3)规划得到的期望轨迹要能够避开障碍物，满足安全避障要求。

基于MPC的轨迹跟踪控制层需要满足以下三个条件：

(1)实际的跟踪轨迹与期望轨迹之间的偏差要尽可能小。(www.xing528.com)

(2)优化计算得到的车辆控制量要满足执行机构的限制。

(3)车辆行驶要满足安全性要求，这里指车辆行驶时不发生打滑或者侧倾。

在所构建的双层控制体系中都采用模型预测控制算法，因此需要确定以下两方面的问题。

1.规划层与控制层的模型选择

车辆模型的选择需要综合考虑性能表现以及计算量等因素。由于规划算法本身计算量大，而引入模型预测控制的主要目的是使规划结果满足车辆动力学和运动学模型约束，因此为减少计算量，不宜采用太复杂的模型。根据文献[70]的对比实验可知，在规划层采用较低精度的模型而在控制层采用较高精度的模型，能够较好地兼顾控制性能和计算速度。因此，在规划层中采用忽略车身尺寸信息的点质量模型。

2.控制周期的选择

一般来说，规划层的规划周期可以比控制层的控制周期长。这主要是因为规划层一次可以规划出包含若干个控制周期的轨迹，而采用较短的规划周期对提升规划性能并没有帮助，因此将规划层的规划周期取为控制层控制周期的两倍。经过后续仿真实验验证，该设定可以保证控制系统的实时性与可靠性。