MPC实用化问题处理及在车辆ACC中的应用

• 作者: 张磊 李克强 李升波 王建强
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自适应巡航控制 模型预测控制 鲁棒性 可行性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 645-648
• 页数: 4页
• 分类号: U27
• 语种: 中文

摘要

为实现多目标协调式自适应巡航控制(ACC)系统的实车应用,分析并解决了模型预测控制(MPC)理论实用化过程的弱鲁棒性、非可行解和高计算复杂度问题.采用反馈校正法补偿跟车模型的预测误差,改善模型对跟车系统状态的预测精度;再利用约束管理法,修正MPC代价函数,松弛其输入输出(I/O)硬约束;基于变量集结法,降低待优化交量的维数,缩减MPC优化问题的规模.以某重型卡车为对象的ACC仿真表明:该方法可有效提高ACC对模型失配的鲁棒性,避免因过大跟踪误差造成的控制律非可行解,提高MPC计算效率的同时不影响其控制最优性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建强		65	864	16.0	27.0
2	李克强		233	4346	35.0	54.0
3	张磊		122	1621	23.0	36.0
4	李升波		31	474	12.0	21.0