基于有限时间扰动补偿的车辆路径跟踪模型预测控制方法
简介：作为未来交通发展的重要方向,自动驾驶车辆的应用需求持续增长,但传统控制方法存在抗干扰能力弱、跟踪精度低以及稳定性不足等问题.提出了一种基于有限时间扰动补偿的车辆路径模型预测控制(MPC)方法,以提升系统的抗干扰能力和稳定性.首先,构建了包含跟踪误差的模型预测控制多目标优化成本函数,将横向偏差加入优化框架,直接反映跟踪精度.其次,设计了有限时间扰动观测器(FDO),实现了对复杂工况下未知扰动的实时估计与动态前馈补偿.最后,证明了系统的稳定性和收敛性.结果表明:相较于其他控制方法,所提自适应控制方法具有最优控制性能,实车实验中的最大误差为0.056 m,均方根误差为0.031 m;扰动情况下,与MPC-FDO、SMC-FDO和自适应MPC-ESO控制器相比,其控制精度分别提升26.19%、54.41%和52.31%.展开
关键词：自动驾驶车辆路径跟踪模型预测控制有限时间扰动观测器
资助基金：江苏省前沿技术研发计划资助项目;江苏省科技重大专项资助项目
在线出版日期：2026-03-05 （网站首发日期）
