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申请/专利权人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司

摘要：本申请提供一种基于模型预测控制的车辆控制方法、装置及存储介质。该方法包括：建立车辆的控制模型，基于控制模型定义优化问题和相应的系统约束条件；构造包含集结优化矩阵的最优控制序列；利用预定的集结优化策略，通过在预设的时间段内应用变换矩阵，对最优控制序列进行降维处理，得到集结优化后的最优控制序列；将集结优化后的最优控制序列应用于目标函数，基于系统约束条件对目标函数进行运算，以便从集结优化后的最优控制序列中提取最优控制量，将最优控制量直接作用于车辆控制系统，以执行车辆的实时响应。本申请提升模型预测控制方法的计算效率和控制精度，提高智能汽车自动驾驶的安全性和效率。

主权项：1.一种基于模型预测控制的车辆控制方法，其特征在于，包括：建立车辆的控制模型，其中所述控制模型包含车辆的实际状态、目标状态和系统约束；基于所述控制模型定义优化问题和相应的系统约束条件，其中所述优化问题采用目标函数表示，所述目标函数结合了实际状态与目标状态之间的偏差以及控制量的使用效率；构造包含集结优化矩阵的最优控制序列，其中所述最优控制序列通过在线滚动优化的方式在每个时间步上进行更新，以响应车辆状态的实时变化；利用预定的集结优化策略，通过在预设的时间段内应用变换矩阵，对所述最优控制序列进行降维处理，得到集结优化后的最优控制序列；将所述集结优化后的最优控制序列应用于所述目标函数，基于所述系统约束条件对所述目标函数进行运算，以便从所述集结优化后的最优控制序列中提取最优控制量，将所述最优控制量作用于车辆控制系统，以执行车辆的实时响应；其中，所述构造包含集结优化矩阵的最优控制序列，包括：在线滚动预测过程中，通过创建一个集结优化矩阵，并选择一个与控制时域维度相同的单位矩阵，利用克罗内克积将所述集结优化矩阵与所述单位矩阵进行结合，得到新的控制序列的变换矩阵，利用所述变换矩阵将原始最优控制序列转换为集结优化后的最优控制序列；其中，所述集结优化矩阵用于减少控制时域内控制变量的数量，以降低所述最优控制序列的计算量；所述创建一个集结优化矩阵，包括：确定控制时域的大小和控制量的数量，根据控制策略，设置多个候选集结优化矩阵，每个所述候选集结优化矩阵具有不同的信息传递方式；基于等比数列原则指定集结优化矩阵的元素，其中，所述等比数列原则用于确定在最优控制序列中每个时间步长的控制权重；根据所述控制时域的大小、所述控制量的数量以及所述元素，创建最终的集结优化矩阵，其中，等比数列中的第一项用于调节控制的精度，公比用于调节计算效率；所述集结优化矩阵采用以下表达式： 其中，Tagr表示集结优化矩阵，an表示等比数列的第n项，Nc表示控制时域，Nu表示控制量。

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