公开(公告)号：CN111158349A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN202010043754.0

申请日：2020-01-15

Applicant: 浙江大学

Inventor： 徐祖华 ,  任巢康 ,  赵均 ,  邵之江

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多步线性化策略的无人驾驶车辆模型预测控制方法，该方法分为线性时变模型的建立和多步迭代线性化两部分。多步迭代线性化包括，设置初始标称输入轨迹、设置计数器、求解动力学模型的ODE方程、求解线性时变MPC控制问题、收敛检查、更新标称轨迹。本方法通过多次迭代来寻找线性时变模型的最优输出，同时对QP求解问题加以优化，提高了算法求解效率。相对于已有技术，本发明既有效解决了非线性模型预测算法的实时性差的问题，又相对于单步线性化提高了控制品质，使得跟踪效果更加精准，控制器输出更加平稳。

公开(公告)号：CN111158349B

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202010043754.0

申请日：2020-01-15

Applicant: 浙江大学

Inventor： 徐祖华 ,  任巢康 ,  赵均 ,  邵之江

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多步线性化策略的无人驾驶车辆模型预测控制方法，该方法分为线性时变模型的建立和多步迭代线性化两部分。多步迭代线性化包括，设置初始标称输入轨迹、设置计数器、求解动力学模型的ODE方程、求解线性时变MPC控制问题、收敛检查、更新标称轨迹。本方法通过多次迭代来寻找线性时变模型的最优输出，同时对QP求解问题加以优化，提高了算法求解效率。相对于已有技术，本发明既有效解决了非线性模型预测算法的实时性差的问题，又相对于单步线性化提高了控制品质，使得跟踪效果更加精准，控制器输出更加平稳。