探索电动汽车纵向速度MPC控制器

原创于 2025-12-04 14:50:10 发布 · 189 阅读

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电动汽车纵向速度MPC控制器。采用上层控制器和下层控制器。目标为控制车辆的纵向速度，使其跟踪上期望纵向速度曲线。 ●上层控制器：控制方式为MPC控制器，输入为车辆纵向速度和纵向加速度，输出为期望加速度，并且对加速度增加进行约束。 ●下层控制器：车辆的制动根据逆向纵向动力学模型搭建、车辆的驱动根据电机MAP图搭建。包含驱动制动切换逻辑、PID控制器等模块。 ●可实现正弦速度曲线的速度加速度的准确跟踪，以及五次多项式速度曲线的速度和加速度跟踪。

在电动汽车的控制系统中，纵向速度的精准控制至关重要。今天咱就来聊聊这个超有趣的电动汽车纵向速度MPC控制器。

整体架构：上下层协作

这套控制系统采用了上层控制器和下层控制器的架构。目标很明确，就是要控制车辆的纵向速度，让它完美跟踪上期望纵向速度曲线。

上层控制器：MPC的舞台

上层控制器采用的是MPC（模型预测控制）控制器。简单说，它把车辆纵向速度和纵向加速度当作输入，然后输出期望加速度。不过呢，为了确保车辆运行的安全性和稳定性，这里对加速度增加进行了约束。

咱来看段简单的代码示例（这里以Python伪代码示意）：

# 定义MPC控制器类
class MPCController:
    def __init__(self, acceleration_limit):
        self.acceleration_limit = acceleration_limit

    def compute_acceleration(self, current_velocity, current_acceleration, desired_velocity):
        # 这里简单示意，实际MPC计算复杂得多
        predicted_acceleration = (desired_velocity - current_velocity) / 1.0 - current_acceleration
        if predicted_acceleration > self.acceleration_limit:
            return self.acceleration_limit
        elif predicted_acceleration < -self.acceleration_limit:
            return -self.acceleration_limit
        return predicted_acceleration

在这段代码里，MPCController类初始化时设定了加速度限制accelerationlimit。computeacceleration方法接收当前速度、当前加速度和期望速度作为参数，计算预测加速度。如果预测加速度超出限制，就返回限制值，保证了加速度在安全合理范围内。

下层控制器：驱动制动大揭秘

下层控制器可是个多面手。车辆的制动是根据逆向纵向动力学模型搭建的，驱动则是依据电机MAP图搭建。这里面还包含驱动制动切换逻辑、PID控制器等模块。

比如驱动制动切换逻辑代码（还是Python伪代码）：

# 驱动制动切换逻辑函数
def drive_brake_switch(current_velocity, desired_acceleration):
    if desired_acceleration >= 0:
        # 驱动逻辑，根据电机MAP图查找对应驱动参数
        return "drive", find_drive_params(current_velocity, desired_acceleration)
    else:
        # 制动逻辑，根据逆向纵向动力学模型计算制动参数
        return "brake", calculate_brake_params(current_velocity, desired_acceleration)

这段代码根据期望加速度判断是驱动还是制动状态，然后调用相应的函数获取参数。

PID控制器也是下层控制器的关键部分，它能让实际输出更接近目标值。代码示例：

# PID控制器类
class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.integral = 0
        self.prev_error = 0

    def compute_control_signal(self, setpoint, process_variable):
        error = setpoint - process_variable
        self.integral += error
        derivative = error - self.prev_error
        control_signal = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
        self.prev_error = error
        return control_signal

在这段代码里，PIDController类初始化时设定了比例（kp）、积分（ki）、微分（kd）系数。computecontrolsignal方法根据设定值和当前过程变量计算误差，进而计算出控制信号。