利用扭矩矢量分配在操纵极限下进行车辆避障的模型预测轮廓控制

本文提出了一种新颖的车辆避障方法。该方法开发了一种非线性模型预测轮廓控制（Model Predictive Contouring Control），利用扭矩矢量分配（torque vectoring）在操纵极限下稳定并驱动车辆进行紧急避让机动。所提出的算法结合了运动规划、路径跟踪和车辆稳定性目标，在紧急情况下优先考虑避撞。控制器的预测模型是一个基于扩展 Fiala 轮胎的非线性双轨车辆模型，用于捕捉非线性的纵横向耦合动力学。控制器计算最优转向角和四个车轮各自的纵向力，以在安全情况下最小化跟踪误差，并在紧急情况下最大化车辆与障碍物之间的距离。得益于对纵向轮胎力的优化，所提出的控制器能够产生额外的横摆力矩，提高车辆的横向敏捷性以避开障碍物，同时保持车辆稳定。最优力受限于轮胎摩擦圆，以不超过轮胎和车辆的能力极限。在高保真仿真环境中，我们展示了扭矩矢量分配的优势，结果表明，与缺乏扭矩矢量分配或避撞优先级的基线方法相比，所提出的方法能够在执行双移线机动时成功避开障碍物并保持车辆稳定。