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摘要：本发明公开了一种基于神经网络和反馈MPC的轨迹跟踪控制方法，包括如下步骤：构建前馈控制器用于控制车辆跟踪道路曲率，采用完成训练的神经网络模型，建立非线性优化问题，根据内点法求得k时刻的前馈控制量；基于横摆动力学模型建立系统状态空间方程并线性离散化；构建MPC反馈控制器用于消除预瞄误差；在MPC反馈控制器中，基于离散化系统状态空间方程构建预测模型，由预测模型预测多个时刻的车辆系统状态，基于最小化预瞄误差构建目标函数并设置约束条件，并转化为二次规划问题，使用优化工具求解k时刻的反馈控制量；将k时刻的前馈控制量及反馈控制量相加得到期望k时刻的前轮转角。本发明实现车辆在测试过程中对既定参考轨迹的精确跟踪。

主权项：1.一种基于神经网络和反馈MPC的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、构建神经网络模型，使神经网络模型的输入包括车辆当前时刻的横向速度、横摆角速度、纵向速度及前轮转角；使神经网络模型的输出包括车辆下一时刻的横向速度和横摆角速度；采集并编制各种工况下的车辆行驶轨迹样本，对神经网络模型进行训练；步骤二、构建前馈控制器用于控制车辆跟踪道路曲率；前馈控制器的输入包括k时刻车辆的纵向速度和k时刻车辆的稳态横摆角速度，输出包括k时刻车辆的稳态横向速度和k时刻的前馈控制量；在前馈控制器中，采用完成训练的神经网络模型，建立非线性优化问题，根据内点法求得k时刻的前馈控制量；步骤三、建立基于路径跟踪的车辆横摆动力学模型，基于车辆横摆动力学模型建立系统状态空间方程；对车辆的系统状态空间方程进行线性化并离散化；步骤四、构建MPC反馈控制器用于消除预瞄误差；MPC反馈控制器，其输入包括k时刻车辆的横向速度、k时刻车辆的横摆角速度、k时刻车辆的横向误差、k时刻车辆的横摆角误差和k-1时刻的反馈控制量，其输出包括k时刻的反馈控制量；在MPC反馈控制器中，基于线性化并离散化的系统状态空间方程，构建预测模型，由预测模型预测多个时刻的车辆系统状态，基于最小化预瞄误差构建目标函数，并设置约束条件，将目标函数和约束条件转化为二次规划问题，使用优化工具求解二次规划问题，得到k时刻的反馈控制量；步骤五、将k时刻的前馈控制量及反馈控制量相加得到期望k时刻的前轮转角，将期望k时刻的前轮转角转换为驾驶机器人转向电机所需的转矩，驾驶机器人控制方向盘完成轨迹跟踪。

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百度查询： 天津大学 基于神经网络和反馈MPC的轨迹跟踪控制方法、设备及存储介质