控制与决策

作者：寇发荣,宋阳阳,杨朝旭,李强强,韩楚寰

单位：西安科技大学 电气与控制工程学院，西安 710054;西安科技大学 机械工程学院，西安 710054,,西安科技大学 机械工程学院，西安 710054,,西安科技大学 机械工程学院，西安 710054,,西安科技大学 机械工程学院，西安 710054,,西安科技大学 机械工程学院，西安 710054,

关键词：智能车辆;路径跟踪控制;转向延迟;曲率增广;模型预测控制;参数辨识

基金：国家自然科学基金项目(51775426)；西安市科技计划项目(21XJZZ0039)；咸阳市重点研发计划项目(2021ZDYF-GY-0027).

针对转向系统的延迟和道路曲率的变化会降低路径跟踪精度和稳定性问题, 提出一种采用延迟补偿和曲率增广的模型预测路径跟踪控制策略. 首先, 建立一阶惯性模型表示转向系统因信号传输、机械摩擦引起的响应延迟, 采集实车转角数据并利用粒子群优化算法完成转向延迟模型的参数辨识; 然后, 在此基础上, 将转向延迟模型融合至路径跟踪误差方程, 以提高控制系统模型的准确性, 并将曲率作为模型预测控制的增广量来减小曲率对跟踪精度的扰动; 最后, 对所设计控制策略进行仿真和实车试验. 仿真结果表明: 所设计控制策略在大曲率转弯工况下的横向偏差和横摆角偏差分别降低63.1%和7.5%, 在双移线工况下的横向偏差和横摆角偏差分别降低30.9%和43.4%, 能够避免转向延迟引起的转角振荡, 提高车辆路径跟踪精度和稳定性. 实车试验结果表明, 所设计控制策略在双移线工况下的横向偏差和横摆角偏差分别降低36.6%和30.4%, 验证了所提出控制策略的有效性.

来源：2025年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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