张会琪，林 棻，张华达

(南京航空航天大学 车辆工程系， 南京 210016)

作为智能车辆的一个基本功能，路径跟踪控制就是控制车辆循着预先定义的路径行驶，并确保车辆在循迹行驶的过程中安全、平稳、精度高[1]。过去，自动驾驶车辆对于路径跟踪常用的方法主要有滑模控制[2]、PID算法[3]、预瞄跟踪控制[4]以及鲁棒性控制[5]等。这些模型算法虽然都能高精度地跟踪目标路径，但是它们在控制器的设计过程中都忽略了车辆自身结构特征所带来的一些限制(例如转向系统的输入量不能超出自身量程限制等)以及车辆动力学参数的一些约束限制(例如质心侧偏角和横摆角速度不能超出其安全阙值)[6]，而这是不合理的。因此，在自动驾驶车辆路径跟踪控制器的设计过程中必须充分将车辆的动力学约束和转向系统的裕度限制考虑在内。对于上面提到的这些问题，模型预测控制提供了一种有效和合理的解决方法。由于模型预测拥有很强的系统处理多种约束的能力，因此能解决带有多种约束的控制系统求解最优值的问题[7]。而在路径跟踪控制器的设计过程中，关于车辆动力学约束的研究，文献[8]提出了一个表征车辆操纵稳定性的状态平稳域，这个状态平稳域由质心侧偏角和横摆角速度的极限阈值线围成，通过保持车辆的质心侧偏角和横摆角速度的状态值在这个域内使车辆动力学模型在跟踪轨迹的过程中保持平稳状态。

综上，本文以……