基于MFAPC的无人驾驶汽车路径跟踪方法

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为提高无人驾驶汽车转向系统对目标路径的跟踪精度,提出一种新的无人驾驶汽车路径跟踪方法。介绍基于跟踪预瞄点的无人驾驶汽车横向控制方案,给出系统的动态线性化数据模型及其多步预测方程,并采用最小二乘法推导出伪梯度向量的估计和预测方程。结合无模型自适应控制与预测控制的优点,能够通过滚动优化策略进行反复的在线计算,从而得到较好的动态性能。基于CarSim/Simulink联合仿真平台,在车速分别为5m/s、20m/s时进行验证,结果表明,与基于车辆动力学的MPC方案相比,该方法具有更好的跟踪效果。
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