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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种基于模型预测控制的拟人化自动驾驶策略，包括以下步骤：根据车辆非线性运动学模型建立基于模型预测控制算法的车辆状态预测模型；基于混合逻辑动态方法，结合车辆状态预测模型建立自动驾驶车辆碰撞安全硬约束；根据碰撞安全硬约束，以表征舒适性和控制能耗的性能目标为目标函数，建立决策规划优化模型；基于驾驶员拟人化行为特征，对决策规划优化模型中的性能目标进行权重赋值，得到基于模型预测控制的拟人化自动驾驶策略。本发明可以解决现有的自动驾驶决策规划仅能实现简单环境下的避障行驶，面对复杂动态行驶环境时无法实时、准确的评估车辆行驶风险的技术问题。
主权项：1.一种基于模型预测控制的拟人化自动驾驶策略，其特征在于，包括以下步骤：以车速和前轮转角作为系统输入，建立的车辆非线性运动学模型；根据车辆非线性运动学模型建立基于模型预测控制算法的车辆状态预测模型，包括：采用泰勒公式对车辆非线性运动学模型进行一阶线性化，省略高阶误差项，离散化；将车辆的质心坐标、车辆航向角、车辆前向轮转角、车辆车速作为状态变量；设定模型预测步长和预测步数，令车辆状态全部输出，得到车辆状态预测模型；基于混合逻辑动态方法，结合车辆状态预测模型建立自动驾驶车辆碰撞安全硬约束，包括：通过逻辑描述建立混合逻辑动态系统模型；基于混合逻辑动态系统模型，引入逻辑变量分别处理纵向与横向运动维度上的碰撞安全性条件；根据所述碰撞安全性条件，结合车辆状态预测模型得到自动驾驶车辆碰撞安全硬约束；根据所述碰撞安全硬约束，以最小化控制能耗、最小化转角输入、最小化速度变化、最小化每个规划周期终点的车道偏离距离为目标函数，建立决策规划优化模型；基于驾驶员拟人化行为特征，对决策规划优化模型中的性能目标进行权重赋值，得到基于模型预测控制的拟人化自动驾驶策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于模型预测控制的拟人化自动驾驶策略
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