【车辆跟踪】基于MPC的自动驾驶车辆路径跟踪控制器附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着汽车产业向智能化、网联化转型，自动驾驶技术已成为全球汽车领域的研究热点与发展方向。路径跟踪控制作为自动驾驶系统的核心环节之一，其性能直接决定了车辆能否按照预设参考路径安全、稳定、精准地行驶，是保障自动驾驶车辆在城市道路、高速公路、复杂园区等场景下可靠运行的关键技术支撑。

在实际行驶过程中，自动驾驶车辆面临着诸多复杂挑战：一方面，车辆动力学特性受行驶速度、载荷变化、路面附着系数等因素影响呈现强非线性；另一方面，外部环境干扰（如侧风、路面不平、交通流扰动）和系统不确定性（如传感器测量噪声、执行器延迟）会进一步加剧路径跟踪误差，甚至引发安全风险。传统的路径跟踪控制方法（如比例 - 积分 - 微分（PID）控制、纯追踪算法）虽具有结构简单、易于实现的优势，但难以兼顾动态响应速度与稳态控制精度，在复杂工况下的鲁棒性不足，无法满足高等级自动驾驶对路径跟踪的严苛要求。

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的多变量约束控制方法，通过建立系统动力学模型，在每一个控制周期内滚动优化未来有限时域内的控制序列，并仅执行当前时刻的控制量，能够有效处理多约束、非线性系统的控制问题。将 MPC 应用于自动驾驶车辆路径跟踪控制，可充分利用其对系统动态特性的预测能力和对约束的处理能力，在保证车辆行驶稳定性的同时，提升路径跟踪精度与抗干扰能力，对推动高等级自动驾驶技术的落地应用具有重要的理论价值与实际意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

国外对自动驾驶车辆路径跟踪控制的研究起步较早，且在 MPC 技术应用方面已取得较多成果。美国斯坦福大学自动驾驶实验室（Stanford Autonomous Vehicle Lab）在 2005 年 DARPA 挑战赛中，首次将 MPC 用于自动驾驶车辆的路径跟踪与速度控制，通过建立简化的车辆动力学模型，实现了车辆在复杂越野环境下的稳定行驶，验证了 MPC 在路径跟踪领域的可行性。

德国慕尼黑工业大学团队针对高速公路场景，提出基于线性时变 MPC（Linear Time-Varying MPC, LTV-MPC）的路径跟踪控制器，通过实时线性化非线性车辆模型，在保证控制精度的同时降低了计算复杂度，使控制器能够在嵌入式平台上实时运行，该成果已应用于宝马、奥迪等车企的自动驾驶原型车研发中。

近年来，随着深度学习技术的发展，国外学者开始探索 MPC 与数据驱动方法的融合。麻省理工学院（MIT）团队提出基于神经网络预测模型的 MPC 路径跟踪算法，利用神经网络逼近车辆复杂非线性动力学特性，相比传统机理模型，在低附着系数路面（如冰雪路面）场景下的路径跟踪误差降低了 30% 以上，但该方法对训练数据的依赖性较强，泛化能力仍需进一步提升。

1.2.2 国内研究现状

国内在自动驾驶车辆路径跟踪控制领域的研究虽起步稍晚，但发展迅速。清华大学汽车安全与节能国家重点实验室针对城市道路复杂工况（如路口转向、避让障碍物），设计了基于非线性 MPC（Nonlinear MPC, NMPC）的路径跟踪控制器，通过引入车辆侧偏角、横摆角速度等状态约束，有效避免了车辆在紧急转向时的失稳问题，实验结果表明，该控制器在车速 60km/h 时的最大路径跟踪误差小于 0.2m。

上海交通大学团队聚焦于低成本嵌入式平台的实时性需求，提出基于显式 MPC（Explicit MPC）的路径跟踪方案。通过离线求解所有可能工况下的控制律，将在线优化问题转化为查表操作，使控制器的计算时间从传统 MPC 的 50ms 缩短至 5ms 以内，满足了 100Hz 以上的控制频率要求，该技术已在蔚来、小鹏等新能源车企的自动驾驶系统中进行了初步验证。

然而，现有研究仍存在一些不足：一是多数 MPC 控制器设计未充分考虑执行器延迟（如转向系统延迟、制动系统延迟）对路径跟踪性能的影响，在高速行驶场景下易导致控制滞后，增大跟踪误差；二是针对极端工况（如强侧风、爆胎后的路径修正）的鲁棒性设计不足，控制器的适应性有待提升；三是部分复杂 MPC 算法（如 NMPC）的计算复杂度较高，在低成本嵌入式硬件上的实时性难以保证。

1.3 研究目标与内容

1.3.1 研究目标

针对自动驾驶车辆路径跟踪过程中的非线性、多约束、外部干扰等问题，设计基于 MPC 的路径跟踪控制器，实现以下目标：

保证车辆在不同行驶速度（20-120km/h）和路面附着系数（0.2-1.0）场景下，对预设参考路径的横向跟踪误差小于 0.15m，纵向跟踪误差小于 0.5m；

考虑转向系统延迟（0.1-0.3s）和执行器饱和约束（如最大转向角 ±450°、最大转向角速度 ±300°/s），确保控制器的实际控制效果与理论设计一致；

优化 MPC 算法的计算效率，使控制器在低成本嵌入式平台（如 ARM Cortex-A9）上的单周期计算时间小于 10ms，满足实时控制需求。

1.3.2 研究内容

建立适用于 MPC 控制器的自动驾驶车辆动力学模型，包括纵向动力学模型（考虑油门 / 制动特性）和横向动力学模型（考虑侧偏效应、横摆运动），并结合实验数据验证模型精度；

设计 MPC 路径跟踪控制器的核心框架，包括预测时域与控制时域的选择、目标函数的构建（含横向跟踪误差、纵向跟踪误差、控制量平滑性等权重设计）、状态约束与输入约束的定义；

针对执行器延迟问题，提出基于延迟补偿的 MPC 改进算法，通过预测执行器延迟后的车辆状态，修正控制序列，削弱延迟对跟踪性能的影响；

搭建 MATLAB/Simulink 与 CarSim 联合仿真平台，设置不同工况（高速巡航、低速转向、低附着路面、强侧风干扰），对 MPC 控制器的性能进行仿真验证，并与传统 PID 控制器、纯追踪算法进行对比分析；

基于嵌入式平台（如 NVIDIA Jetson TX2）实现 MPC 控制器的代码生成与实时部署，通过实车实验（场地测试）验证控制器的实际性能。

1.4 研究方法与技术路线

1.4.1 研究方法

机理建模法
：基于牛顿力学定律建立车辆纵向与横向动力学模型，考虑轮胎侧偏特性（采用 Pacejka “魔术公式” 描述轮胎力与侧偏角的关系）、车身惯性力等因素，通过实车实验（如稳态回转实验、蛇行实验）标定模型参数，确保模型能够准确反映车辆动态特性；

优化控制理论
：采用 MPC 框架设计路径跟踪控制器，以路径跟踪误差最小化和控制量变化率最小化为目标函数，引入车辆状态约束（如侧偏角≤5°、横摆角速度≤5rad/s）和执行器输入约束（如转向角、油门开度范围），将路径跟踪问题转化为带约束的二次规划（Quadratic Programming, QP）问题；

延迟补偿方法
：针对执行器延迟，采用 Smith 预估器原理，在 MPC 预测模型中引入延迟环节，实时预测延迟后的车辆状态，并根据预测结果调整优化目标，实现延迟补偿；

联合仿真与实车实验法
：利用 CarSim 搭建高保真车辆模型（含转向系统、制动系统、轮胎模型），通过 MATLAB/Simulink 实现 MPC 控制器的逻辑设计，构建联合仿真平台；在实车实验中，采用 GPS/IMU 组合导航系统获取车辆位置与姿态信息，通过 CAN 总线发送控制指令，验证控制器的实际性能。