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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种自动驾驶车辆的倒车入库控制方法，该方法内容包括：步骤1，建立自动驾驶车辆离散化模型；步骤2，基于实际倒车入库场景设计车辆状态约束和车辆控制输入约束；步骤3、根据步骤1的自动驾驶车辆离散化模型和步骤2的车辆状态约束，设计以车辆横摆角和车辆位置为切换条件的无终端模型预测控制算法；步骤4，求解本专利算法的最小稳定预测时域。本发明方法使用简单的车辆运动学模型，根据当前车辆状态切换车辆状态约束和参考量，通过基于车辆状态切换条件的无终端模型预测控制算法同时实现了倒车入库的路径规划与车辆控制，最终实现对倒车入库安全和精确控制，控制精度可达横向误差为0.011m、纵向误差为‑0.036m、横摆角误差为0.008rad。
主权项：1.一种自动驾驶车辆的倒车入库控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，建立自动驾驶车辆离散化模型： 其中，ξk为车辆状态，uk为车辆控制输入，xk和yk为车辆后轴中心点在大地坐标系下的X轴分量和Y轴分量，θk为车辆横摆角，vk为车辆速度，δk为车辆前轮偏角，Ts为采样周期，L为车辆轴距，f表示函数关系，k为连续时间t中的采样时间，列向量形式的车辆状态ξk＝[xk,yk,θk]T，车辆控制输入uk＝[vk,δk]T；步骤2，基于实际倒车入库场景，设计车辆控制输入约束和车辆状态约束；步骤3，根据步骤1的自动驾驶车辆离散化模型和步骤2的车辆状态约束，设计以车辆横摆角和车辆位置为切换条件的无终端模型预测控制算法；步骤4，依据车辆倒车入库可行轨迹，求解基于车辆状态切换条件的无终端模型预测控制算法的最小稳定预测时域；如存在多条车辆倒车入库可行轨迹，分别求解各个车辆倒车入库可行轨迹下的最小稳定预测时域；最终，最小稳定预测时域取两种最小稳定预测时域的较小值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种自动驾驶车辆的倒车入库控制方法
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