自动驾驶中用于避障的非线性 MPC 与 LPVMPC 设计研究
系统与控制
2023-07-13 v1 系统与控制
摘要
在本研究中，我们关注当静态障碍物阻挡给定参考轨迹时的自动驾驶任务。为提供贴近实际的控制器设计，我们采用基于具有线性轮胎力的车辆非线性状态空间动力学模型的模型预测控制（MPC），以实现规避障碍物的最优路径规划与跟踪。我们采用两种不同方法给出解决方案。首先，我们使用非线性优化框架求解非线性 MPC（NMPC）问题，该框架能够考虑非线性约束。其次，通过引入调度信号，我们将非线性动力学嵌入到具有自适应线性约束的线性变参数（LPV）表示中，以实现与障碍物相关的非线性约束。因此，LPVMPC 优化问题可作为二次规划（QP）高效求解，这构成了本工作的主要创新点。我们对两种方法在一项具有挑战性的避障任务上进行了测试并给出了定性比较。LPVMPC 以轻微的性能损失为代价，在计算负担上实现了显著降低。
引用
@article{arxiv.2307.06031,
title = {On the Design of Nonlinear MPC and LPVMPC for Obstacle Avoidance in Autonomous Driving},
author = {Maryam Nezami and Dimitrios S. Karachalios and Georg Schildbach and Hossam S. Abbas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.06031},
year = {2023}
}