基于可变时域模型预测控制车辆路径跟踪研究

来源：计算机测量与控制杂志2025年第12期北京时间：

作者：胡靖,郑国君,李伟东

单位：大连理工大学 力学与航空航天学院

摘要：为提高智能驾驶车辆使用MPC进行路径跟踪时应对不同工况的自适应能力，提出了一种基于RBF神经网络与SSA优化算法的变时域模型预测控制方法；基于车辆三自由度动力学模型搭建MPC控制器；以此为基础，利用RBF神经网络对不同车速、附着系数和时域参数下的横向误差值和航向角误差值进行预估；将预估结果传递至SSA寻优以实现控制器预测时域和控制时域的实时优化；建立Simulink/Carsim仿真模型对所提出的自适应MPC控制器进行仿真验证，实验结果表明：与固定时域MPC控制器和基于车速的自适应时域Speed-MPC控制器相比，该控制策略在低速低附着、中速中附着和高速高附着三种工况下的横向及航向角误差的平均值和最大值均明显降低；因此，改进后的AMPC控制器具有良好的控制效果，可以保证车辆路径跟踪的准确性和稳定性。

关键词：智能驾驶;路径跟踪;模型预测控制;麻雀搜索算法;径向基神经网络

基金资助：辽宁省科技创新重大专项资助项目(ZX20220560)