MPC车辆轨迹跟踪----理论推导

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MPC车辆轨迹跟踪----理论推导相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

MPC控制简介

众所周知,控制算法中,PID的应用占据了90%,而另外10%就是这次的主角MPC控制算法。
MPC控制算法全称模型预测控制,它相对比PID有着多输入,多输出以及更加平稳的特点。并且最重要的是,MPC可以针对非线性的系统进行控制
由于其平稳的和非线性问题有着较强处理能力的特点,其在自动驾驶领域异常流行。

MPC全称:模型预测控制

  1. 模型:即简单运动学模型,一般需要转化为线性的,离散的状态空间方程作为基本模型
  2. 预测:根据模型预测未来数个时间段内(离散的)的状态
  3. 控制:根据预测内容进行二次优化与处理,得出合适控制量。

简单流程(个人简单理解,若有误请指出)

返回前一时刻控制量 控制量 返回状态量 数学模型 预测未来状态 二次最优化计算 作用于系统

车辆运动学模型

公式为

x ′ = v ∗ cos ⁡ ( φ ) . y ′ = v ∗ sin ⁡ ( φ ) . x ′ = v ∗ tan ⁡ ( δ ) l . x'=v*\\cos(φ).\\\\ y'=v*\\sin(φ).\\\\ x'=\\cfracv*\\tan(\\delta)l. x=vcos(φ).y=vsin(φ).x=lvtan(δ).

由于MPC的模型需要、状态空间方程线性的离散的表达
因此第一步就是使其成为状态空间方程

完整的表示一个车的状态,我们需要用到他的坐标和角度也就是[x,y,φ]
车辆是一个二自由度模型。控制量分别是:后轮的速度v前轮的转角δ.

于此,可以确定
状 态 量 X = [ x y φ ] 状态量\\Large X =\\large \\beginbmatrix x \\\\ y \\\\ φ \\endbmatrix X=xyφ
控 制 量 U = [ v δ ] 控制量\\Large U =\\large \\beginbmatrix v \\\\ δ \\endbmatrix U=[vδ]
状 态 空 间 方 程 X ˙ = f ( X , U ) 状态空间方程\\\\ \\Large \\text\\.X=\\large f(\\Large X,U) X˙=f(X,U)
后对状态空间方程进行一阶泰勒展开(线性化)
首先设置参考点(通常为规划好的路径中的参考点)
参 考 点 Xr ˙ = f ( X r , U r ) 参考点\\Large \\text\\.Xr=\\large f(\\Large Xr,Ur) Xr˙=f(Xr,Ur)
泰 勒 展 开 : X ˙ = f ( X r , U r ) + δ f ( X , U ) δ X ∗ ( X − X r ) + δ f ( X , U ) δ U ∗ ( U − U r ) . 泰勒展开:\\\\ \\Large \\text\\.X=\\large f(\\Large Xr,Ur) \\large+ \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large X*\\Large(X-Xr)\\large + \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large U*\\Large(U-Ur). X˙=f(Xr,Ur)+δXδf(X,U)(XXr)+δUδf(X,U)(UUr).
由于仍存在无法求得的f(Xr,Ur),因此我们转换策略,改为状态误差
泰 勒 展 开 : X ˜ ˙ = X ˙ − X ˙ r = δ f ( X , U ) δ X ∗ ( X − X r ) + δ f ( X , U ) δ U ∗ ( U − U r ) . 泰勒展开:\\\\ \\Large \\text\\.\\text\\~X=\\Large \\text\\.X-\\text\\.Xr=\\large \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large X*\\Large(X-Xr)\\large + \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large U*\\Large(U-Ur). X˜˙=X˙X˙r=δXδf(X,U)(XXr)+δUδf(X,U)(UUr).
X ˜ = X − X r U ˜ = U − U r \\Large \\text\\~X = X - Xr\\\\ \\Large \\text\\~U = U - Ur X˜=XMPC车辆轨迹跟踪----理论推导

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