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• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2407.08401
• 項目主頁：https://john0915aaa.github.io/DDMPC-for-AV-steering/

摘要

本文介紹了用于自動駕駛汽車轉向的數據驅動模型預測控制。隨著自動駕駛技術的發展，對車輛控制的要求越來越高，MPC已經成為工業界和學術界廣泛研究的主題。現有的基于車輛運動學或者動力學的MPC控制方法存在建模困難、參數眾多、非線性強以及計算成本高等挑戰。為了解決這些問題，本文提出了一種用于自動駕駛汽車轉向的數據驅動MPC控制方法。該方法避免了復雜車輛系統建模的需求，并且以相對較低的計算時間和較小的誤差實現了軌跡跟蹤。本文通過Carsim-Simulink仿真驗證了所提出的算法在特定場景下的控制效果，并且與PID和車輛運動學MPC進行比較分析，證明了所提出算法的可行性和優越性。

主要貢獻

本文的貢獻總結如下：

1）本文基于自動駕駛汽車的特性，通過修改和設計現有算法，提出了一種用于汽車轉向的數據驅動模型預測控制算法；

2）本文通過仿真實驗驗證了DDMPC應用于自動駕駛汽車轉向的可行性，并且通過與其它算法的比較證明了該算法的優越性。

論文圖片和表格

總結

本文研究并且實驗驗證了所提出的用于自動駕駛汽車轉向控制的數據驅動MPC算法。實驗表明，該算法可以實現穩定的前輪角度控制來跟蹤參考軌跡，并且與傳統的MPC算法相比，它有效地降低了控制誤差和計算時間。

本文今后的工作將著重于增強算法的魯棒性和實時性，以進一步改進其在各種駕駛條件下的有效性。