面向紧急避障机动的高效MPC（模型预测控制），第二部分：混杂控制的对比评估

基于优化的方法（如模型预测控制，MPC）在自动驾驶系统等环境多变的安全关键型应用的主动控制中颇具前景。然而，MPC优化问题的计算复杂度，加上危险场景下对实时控制的需求，是实现驾驶系统第四、五级自动化的主要瓶颈。本文针对紧急避障机动中的跟踪控制构建非线性MPC问题的混杂表述，并从精度与求解时间方面评估其计算效率。为混杂化MPC问题，我们组合了预测模型的三种混杂近似以及非线性稳定性与轮胎饱和约束的四种近似，并在不同预测时域下对所得控制器在五种紧急机动中的闭环行为进行仿真。此外，我们还在摩擦不确定性存在的情况下比较了控制器的鲁棒性，以评估在路面摩擦相对于预测模型未知或存在偏置误差时的精度-时间权衡。该鲁棒性针对不同程度的摩擦不确定性进行了研究，并依据接近车辆操控极限的程度进行了考察。我们表明，MPC问题的混杂化是紧急避障机动中MPC实时实现的高效途径，为高级别自动化的实现铺平了道路。