基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究

摘要：

为了增强无人驾驶汽车对障碍物预测及躲避的可靠性,以模型预测控制(MPC)和车辆动力学模型为基础,提出了一种基于障碍物禁区惩罚函数和MPC预测距离倍增法的避障控制策略.考虑车辆的尺寸,对于障碍物边界的确定引入以阶跃函数为基础的禁区边界惩罚函数.同时在障碍预测环节中对预测距离进行倍数扩增,提高了车辆在较远距离处对障碍物的预测能力.仿真实验以车辆动力学平台CarSim为基础,结合Matlab/Simulink的S函数,对不同仿真工况进行测试.实验结果表明车辆可以避开给定障碍物并能够返回到原始路径,结果达到预期要求,验证了算法的可行性.

关键词：模型预测控制、禁区边界、倍增法、避障

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市属高等学校人才强教计划038000543115025

在线出版日期：2018-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：131-138