【UGV控制】基于MPC的无人地面车辆UGV路径跟附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人系统快速发展的背景下，无人地面车辆（UGV）在工业巡检、农业植保、灾后救援等领域的应用日益广泛。路径跟踪作为 UGV 自主导航的核心功能，要求车辆在复杂地形（如草地、砂石路）和动态环境（如障碍物规避）中，精准跟随预设路径（如参考轨迹、规划路径），同时满足行驶平稳性与安全性。模型预测控制（MPC）凭借处理多约束、强耦合系统的优势，成为解决 UGV 路径跟踪问题的有效方案。本文将深入解析基于 MPC 的 UGV 路径跟踪系统设计、控制策略及实际应用效果，揭示其在提升跟踪精度与鲁棒性方面的核心价值。

一、UGV 路径跟踪的技术挑战与 MPC 的适配性

（一）UGV 路径跟踪的核心难点

UGV 的路径跟踪面临多重技术挑战，这些挑战源于车辆动力学特性、环境干扰与控制需求的复杂交织：

1. 非线性动力学特性：UGV 的运动受轮胎与地面摩擦力、转向机构间隙等因素影响，呈现强非线性。例如，在低速行驶时，车辆可近似为线性模型，但高速转向时会出现侧滑，传统 PID 控制难以精准建模；

1. 多约束条件：行驶过程中需满足物理约束（如最大转向角 ±30°、最大加速度 ±2m/s²）和安全约束（如与障碍物的距离≥0.5m），约束违反可能导致车辆失控或碰撞；

1. 环境扰动多样：地面不平坦（如斜坡、坑洼）会导致车辆颠簸，侧风干扰会引发横向偏移，这些扰动直接影响跟踪精度；

1. 路径多样性：预设路径可能是连续曲线（如圆弧、贝塞尔曲线）或离散点序列（如 waypoint），跟踪算法需适应不同路径形式，同时处理路径切换时的平滑过渡。

例如，在农业植保场景中，UGV 需沿作物行的直线轨迹行驶，跟踪误差需控制在 ±10cm 以内，否则会导致农药喷洒不均；而在越野场景中，路径可能包含急弯与陡坡，要求控制器在保证跟踪精度的同时，避免车辆侧翻。

（二）MPC 适配 UGV 路径跟踪的核心优势

MPC 通过 “预测 - 优化 - 反馈” 的滚动优化机制，完美契合 UGV 路径跟踪的需求：

1. 处理非线性与耦合性：无需对车辆模型进行过度简化，可直接采用非线性动力学模型（如单轨模型），通过在线线性化或非线性优化，捕捉车辆的真实运动特性；

1. 显式处理多约束：将转向角、加速度等物理约束与安全约束纳入优化问题，确保控制指令始终在安全范围内，从根本上避免 “饱和现象”（如转向角超过机械极限导致的跟踪失效）；

1. 抗干扰能力强：通过实时测量车辆状态（如位置、速度）与路径偏差，在每次优化中补偿扰动影响，例如侧风导致横向偏移时，MPC 会提前调整转向角修正轨迹；

1. 前瞻性决策：基于未来一段时间（预测时域）的路径预览，优化当前控制动作，例如在接近弯道时，MPC 会提前减速并调整转向，实现平稳过弯，避免传统控制的滞后性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

        Width=VehicleParams.Width;

        wheel_base=VehicleParams.wheel_base;

        wheel_base_front=VehicleParams.wheel_base_front;

        wheel_base_rear=VehicleParams.wheel_base_rear;

        Lr=VehicleParams.Lr;

        Lf=0.6;

        TireWidth=VehicleParams.tire.tirewidth;

        TireR=VehicleParams.tire.tireR;

        Tread=0.85*Width;

        Length=wheel_base+Lr+Lf;

        Length_front=wheel_base_front+Lf;

        Length_rear=wheel_base_rear+Lr;

        front_axle_center=[wheel_base_front;0];

        rear_axle_center=[-wheel_base_rear;0];

        longitudinal_axle=[front_axle_center,rear_axle_center];

        Outline=[Length_front,-Length_rear,-Length_rear,Length_front,Length_front;

            Width/2,Width/2,-Width/2,-Width/2,Width/2;];

        tire_fl=[TireR,-TireR,-TireR,TireR,TireR;

            (Tread+TireWidth)/2,(Tread+TireWidth)/2,(Tread-TireWidth)/2,(Tread-TireWidth)/2,(Tread+TireWidth)/2;];

        tire_rl=tire_fl;tire_fr=tire_fl;tire_rr=tire_fl;

        tire_fr(2,:)=tire_fr(2,:)*(-1);tire_rr(2,:)=tire_rr(2,:)*(-1);

        tire_fl_center=[0;Tread/2;];tire_fr_center=[0;-Tread/2;];

        tire_rl_center=[0;Tread/2;];tire_rr_center=[0;-Tread/2;];

        front_axle=[tire_fl_center,tire_fr_center;];

        rear_axle=[tire_rl_center,tire_rr_center;];

        Wmax=0.85*1.0*9.806/10;Wmin=-0.85*1.0*9.806/10;

        max_steer_angle=33;min_steer_angle=-33;

        max_steer_angular_vel=9.45;min_steer_angular_vel=-9.45;

        Vmax=150;Vmin=-60;

        VehicleParams.Lf=Lf;

        VehicleParams.Length=Length;

        VehicleParams.Tread=Tread;

        VehicleParams.front_axle_center=front_axle_center;

        VehicleParams.rear_axle_center=rear_axle_center;

        VehicleParams.longitudinal_axle=longitudinal_axle;

        VehicleParams.front_axle=front_axle;

        VehicleParams.rear_axle=rear_axle;

        VehicleParams.Outline=Outline;

        VehicleParams.Tire_fl=tire_fl;VehicleParams.Tire_fr=tire_fr;

        VehicleParams.Tire_rl=tire_rl;VehicleParams.Tire_rr=tire_rr;

        VehicleParams.Tire_fl_center=tire_fl_center; VehicleParams.Tire_fr_center=tire_fr_center;

        VehicleParams.Tire_rl_center=tire_rl_center; VehicleParams.Tire_rr_center=tire_rr_center;

        VehicleParams.Wmax=Wmax;

        VehicleParams.Wmin=Wmin;

        VehicleParams.max_steer_angle=max_steer_angle;

        VehicleParams.min_steer_angle=min_steer_angle;

        VehicleParams.max_steer_angular_vel=max_steer_angular_vel;

        VehicleParams.min_steer_angular_vel=min_steer_angular_vel;

        VehicleParams.Vmax=Vmax;

        VehicleParams.Vmin=Vmin;

    end

🔗 参考文献

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