基于模型预测控制的车道保持辅助系统

这个示例使用:

打开脚本

的用法车道保持辅助系统块，并演示了该块的控制目标和约束。

车道保持辅助系统

配备了车道保持辅助(LKA)系统的车辆(自我汽车)有一个传感器，如摄像头，可以测量车道中心线和自我汽车之间的横向偏差和相对偏航角。该传感器还测量当前车道曲率和曲率导数。根据传感器所能看到的曲线长度，根据当前的曲率和曲率导数，可以计算出自我车前方的曲率。

LKA系统通过调整自我汽车的前转向角度，使自我汽车在道路上沿着车道中心线行驶。车道保持控制的目标是使横向偏移和相对偏航角都接近于零。

自我汽车的Simulink模型

在Simulink中建立了小车的动力学模型。打开Simulink模型。

mdl =“mpcLKAsystem”；open_system (mdl)

定义样本时间，Ts，模拟持续时间，T,在几秒钟内。

t = 0.1;T = 15;

为了描述横向车辆动力学，这个例子使用了一个自行车模型使用以下参数。

米为车辆总质量(kg)。
工业区为飞行器偏航惯性矩(Kg*m^2)。
低频为重心到前轮胎的纵向距离(m)。
lr为重心到后轮胎的纵向距离(m)。
Cf为前轮胎过弯刚度(N/rad)。
Cr为后轮胎过弯刚度(N/rad)。

m = 1575;工业区= 2875;如果= 1.2;lr = 1.6;Cf = 19000;Cr = 33000;

您可以使用具有以下状态、输入和输出变量的线性时不变(LTI)系统来表示横向车辆动力学。状态变量的初始条件假设为零。

状态变量:横向速度偏航角速率
输入变量:前转向角 $\三角洲美元$
输出变量:与状态变量相同

在本例中，车辆纵向动力学与车辆横向动力学分离。因此，假定纵向速度是恒定的。实际上，纵向速度是可以变化的。车道保持辅助系统块使用自适应MPC来相应地调整横向动力学模型。

指定纵向速度，单位为m/s。Vx = 15;

指定一个状态空间模型，G (s)的横向车辆动力学。

= [(2 * Cf + 2 * Cr) / m / Vx, Vx - (2 * Cf * lf-2 * Cr * lr) / m / Vx;.．.- (2 * Cf * lf-2 * Cr * lr) /工业区/ Vx - (2 * Cf *低频^ 2 + 2 * Cr * lr ^ 2) /工业区/ Vx);B = [2*Cf/m, 2*Cf*lf/Iz]';C =眼(2);G = ss (A, B, C, 0);

传感器动力学和曲率预览器

在本例中，Sensor Dynamics块输出横向偏差和相对偏航角。相对偏航角的动力学为 $$ $ {e} _2 \点= r-V_x \ρ美元$ ,在那里 $\ρ美元$ 表示曲率。侧向偏移的动力学为 $\dot{e}_1 = v_x2 +V_y$ ．

曲率预览器块输出预览过的曲率，预览时间为1秒。因此，给定一个样本时间 t = 0.1美元，预测视界10步骤。本例中使用的曲率是基于双变道机动的轨迹计算的。

指定预测视界，得到预估的曲率。

PredictionHorizon = 10;时间= 0:0.1:15;md = getCurvature (Vx、时间);

车道保持辅助系统块的配置

在Simulink中使用车道保持辅助系统模块对LKA系统进行建模。LKA系统块的输入是:

预估的曲率(来自车道检测)
自我纵向速度
横向偏差(与车道检测的偏差)
相对偏航角(根据车道检测)

LKA系统的输出是自我汽车的前转向角。考虑到自我车的物理限制，转向角度被限制在[-0.5,0.5]rad/s的范围内。

u_min = -0.5;u_max = 0.5;

对于本例，车道保持辅助系统块的默认参数与模拟参数匹配。如果模拟参数与默认值不同，则相应地更新块参数。

仿真分析

运行模型。

sim (mdl)

假设对测量的1号输出通道没有干扰。假设输出干扰添加到测量输出通道2是集成白噪声。——>”模式。“噪音”属性为空。假设每个测量输出都有白噪声。

绘制模拟结果图。

mpcLKAplot (logsout)

横向偏差和相对偏航角都收敛于零。也就是说，“自我汽车”会根据预估的曲率，紧紧地沿着道路行驶。

关闭Simulink模型。bdclose (mdl)

另请参阅

块

车道保持辅助系统