吴施鹏，刘冉冉，颜海彬，臧传涛

（江苏理工学院 汽车与交通工程学院，江苏 常州 213000）

路径跟随是实现汽车自动驾驶的关键技术，其目的是控制汽车准确地跟随目标路径［1］。目前已有多种路径跟踪算法用于智能车辆的转向控制［2］。应用较多的有纯点追踪算法［3］、线性二次型调节器跟踪控制器［4］、嵌套式PID控制算法［5］以及预瞄跟踪最优控制等［6］。然而，在现实控制中这些算法存在忽略行驶时车辆动力学约束的问题，而模型预测控制以准确的动力学模型作为预测模型，在控制时加入约束条件，具有提高控制器对车辆未来行为的预测能力的优势［7］。所以，本文中选用模型预测控制方法。

模型预测控制在实现过程中有模型预测、滚动优化和反馈校正3个关键步骤［8］。模型预测控制最明显的优点是能在控制过程中增加多种约束。无人车辆在低速时，车辆平台运动学约束影响较大，而随着速度的增加，动力学特性对运动规划与控制的影响就越明显，带来多种模式的约束，这正是模型预测控制在无人车辆运动规划控制方面的应用优势［9］。国外的Falcone等［10］在线性车辆模型基础上设计了MPC控制器并将其用于路径跟踪系统，实车上对控制算法进行了验证。Abbas等［11］在非线性车辆模型的基础上设计MPC控制器，综合考虑了路径跟踪过程中轮胎的侧偏角约束，但是存在实时性较差的问题，且对系统的硬件设备要求较高。Sara Mata等［12］提出了一种基于预测模型和保证稳定性的MPC路径跟踪控制器。……