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🔥 内容介绍
在无人驾驶分布式电驱动车辆的研究领域，实现精准的轨迹跟踪与良好的稳定性控制至关重要。本方案通过联合使用模型预测控制（MPC）与二次规划（QP），有效解决了这一关键问题，特别是在双移线（DLC）变道场景下。
控制器上层：模型预测控制（MPC）
模型预测控制在本系统中扮演着决策核心的角色。它通过对车辆动态模型的精确构建，结合当前车辆状态以及未来一段时间内的参考轨迹信息，来决策出前轮转角（δ）和附加横摆力矩（ΔMz），以此实现对无人驾驶分布式电驱动车辆在双移线（DLC）变道场景下的轨迹跟踪控制与稳定性控制。
1. 预测模型构建
首先，建立能够准确描述车辆运动状态的预测模型。该模型考虑车辆的纵向、侧向和横摆运动，涵盖诸如车辆质量、转动惯量、轮胎特性等关键参数。通过对这些参数的精确建模，为后续的预测和控制决策提供坚实基础。
2. 滚动优化策略
MPC 采用滚动优化策略，在每个控制周期内，基于当前时刻的车辆状态，预测未来若干个时间步内车辆的运动轨迹。通过不断优化目标函数，该目标函数通常综合考虑车辆实际轨迹与参考轨迹的偏差、控制输入的变化率等因素，以确保车辆既能跟踪期望轨迹，又能保持运动的平稳性和稳定性。在双移线变道场景下，MPC 持续调整前轮转角和附加横摆力矩，使车辆尽可能紧密地跟随双移线的参考轨迹，同时维持车辆的侧向稳定性，避免出现过度侧滑或失控等危险情况。
3. 反馈校正机制
为应对实际行驶过程中不可避免的模型误差和外界干扰，MPC 引入反馈校正机制。通过实时监测车辆的实际运动状态，将实际值与预测值进行比较，根据偏差对后续预测和控制决策进行修正。这种反馈校正机制能够使 MPC 在复杂多变的行驶环境中保持较高的控制精度和鲁棒性。
控制器下层：基于二次规划（QP）的转矩优化分配
在 MPC 决策出前轮转角和附加横摆力矩后，控制器下层基于二次规划（QP）进行转矩优化分配。
1. 目标函数设定
基于车辆动力学原理和实际控制需求，设定合理的目标函数。目标函数旨在优化车辆各驱动轮的转矩分配，以实现 MPC 所决策的附加横摆力矩，并确保车辆在行驶过程中的稳定性和动力性能。例如，目标函数可能考虑使各驱动轮的转矩分配既能满足附加横摆力矩的需求，又能尽量均衡各轮的负荷，减少轮胎磨损和能量损耗。
2. 约束条件确定
确定一系列约束条件，这些约束条件反映了车辆实际运行中的物理限制。例如，驱动轮转矩存在上下限约束，以防止转矩过大损坏驱动系统或过小无法满足车辆动力需求；同时，考虑车辆行驶过程中的轮胎力约束、车辆稳定性约束等，确保转矩分配在安全可行的范围内。
3. 求解与实现
利用二次规划算法对目标函数在约束条件下进行求解，得到各驱动轮的最优转矩分配方案。该方案将作为实际控制信号输入到车辆的驱动系统，实现对车辆的精确控制。通过这种基于 QP 的转矩优化分配，能够充分发挥分布式驱动车辆的优势，进一步提升车辆在轨迹跟踪过程中的稳定性和控制性能。
综上所述，基于 MPC - QP 的联合控制方案，通过上层 MPC 的轨迹跟踪与稳定性决策，以及下层 QP 的转矩优化分配，实现了无人驾驶分布式电驱动车辆在双移线变道场景下的高效、稳定运行。这种分层控制策略不仅充分发挥了两种控制方法的优势，而且为无人驾驶车辆在复杂行驶工况下的安全可靠运行提供了有力保障。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]刘硕,吴旭,马速良,等.基于模型预测控制的光-氢-储耦合系统的功率优化分配方法研究[J].高压电器, 2024, 60(7):23-33.
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