自动驾驶规划控制——NMPC路径规划与MPC路径跟踪的Matlab/Simulink联合仿真

本文探讨了非线性模型预测控制（NMPC）和线性模型预测控制（MPC）在自动驾驶规划控制中的应用，并以Matlab/Simulink为平台进行了联合仿真研究。文章首先概述了自动驾驶的基本概念和技术，然后详细阐述了NMPC和MPC的原理及其在路径规划和路径跟踪中的实现过程。通过仿真实验发现，在复杂路况和高速行驶条件下，NMPC具有更好的控制效果，但对硬件资源要求较高；而MPC对硬件资源要求较低但控制效果略逊于NMPC。最终结论为：应根据具体需求和硬件资源选择合适的控制方法。

自动驾驶系统的规划与控制采用基于非线性和线性的MPC算法进行路径规划与轨迹跟踪。 MATLAB/Simulink集成仿真平台用于实现基于非线性和线性的MPC算法在动态系统中的应用。

自动驾驶系统的核心技术涵盖智能驾驶系统规划与优化方案研究，在这一领域中 NMPC 基于非线性模型预测控制的路径规划算法与 MPC 基于模型预测控制的车辆路径跟踪技术构成了基础支撑体系。其中 NMPC 算法主要应用于复杂交通场景下的动态规避问题研究而 MPC 技术则侧重于基于预测模型的实时优化控制策略设计。
为了验证所提出的综合控制方案的有效性 本研究采用 Matlab/Simulink 平台展开仿真实验并从多维度对系统的性能指标进行定量评估分析。

摘要

一、自动驾驶概述

自动驾驶系统由多种传感器、执行器以及预设算法协同作用构成。其核心任务是在无干预条件下实现车辆的感知、决策与控制功能。在该系统架构中，路径规划与路径跟踪构成了关键的技术环节；这两个技术指标直接决定了车辆的运行性能及安全性

二、非线性模型预测控制（NMPC）

非线性模型预测控制（NMPC）是一种以优化为核心的先进控制策略，在现代工业自动化和智能系统领域具有重要应用价值。该方法的核心在于利用优化算法在每个采样周期内计算得到最优控制序列，并将其应用于实际控制系统中以改善动态性能和跟踪精度。特别地，在自动驾驶场景中应用NMPC时，其优势在于能够有效处理系统的非线性特性，在复杂环境下展现出更强的鲁棒性和适应能力。具体而言，在实现过程中首先需要建立汽车的非线性数学模型作为基础描述工具，在此基础上构建合理的性能指标函数，并通过迭代优化算法逐步逼近最优解序列完成对系统的实时调控任务。

三、线性模型预测控制（MPC）

相较于其他控制策略，MPC因其简洁性和实用性脱颖而出。它基于假设：系统的行为可用线性模型精确刻画，并通过优化算法求解最优控制序列以实现预期效果。在自动驾驶领域中，MPC展现出良好的路径跟踪性能，在高速行驶及复杂环境下的适应性尤为突出。具体而言，在实现过程中首先需要建立汽车的线性模型；随后设定优化目标函数作为评价标准；最后通过迭代计算过程得到最优控制序列以完成控制任务。

四、Matlab/Simulink联合仿真

为了考察NMPC及MPC在自动驾驶系统中的性能表现,我们借助Matlab/Simulink平台进行了协同仿真分析.在仿真环境中,建立了一个汽车的非线性动态模型与线性控制模型,并模拟了多种复杂交通场景下的驾驶行为.通过调节优化目标函数的相关参数设置,在不同驾驶模式下对NMPC及MPC的性能表现进行了评估比较.

五、实验结果

基于仿真实验研究显示，在应对复杂交通状况及高速行驶方面展现出显著优势的非线性模型 predictive控制（NMPC）相较于传统模型 predictive控制（MPC），能够显著提升系统性能。然而，在计算负担相对较大的情况下（通常涉及复杂的优化问题求解），其对于硬件资源的需求也相应地变得更为严格。相比之下，在保证了较低硬件资源消耗的前提下（通常与模型预测的时间窗及优化算法的选择有关），尽管传统MPC方法在某些特定场景下仍能提供稳定运行的表现。但与NMPC相比，在应对复杂交通状况及高速行驶方面的性能表现则稍显逊色。

六、结论

本研究采用Matlab/Simulink联合仿真平台深入分析了非线性模型预测控制（NMPC）与模型预测控制（MPC）在智能汽车动态规划与控制系统中的应用效果。实验数据表明，在应对复杂交通状况及高速运行条件时，NMPC展现出更为显著的性能优势；然而由于其较高的计算负担会导致对计算资源的需求显著增加。相比之下，在计算资源需求方面具有明显优势的MPC，在面对复杂场景及高速运行条件时展现出的性能略逊于NMPC。基于此，在实际工程实践中应当根据具体应用场景及系统资源配置状况采取相应的最优控制系统方案。

参考文献：

（根据实际研究背景和相关文献填写）

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