关键词：智能汽车;弯曲道路行驶;轨迹跟踪;扩张状态观测器;模型预测控制
摘 要：为了提高智能车辆在复杂弯曲道路下进行跟踪控制的精度和稳定性，提出了一种基于扩张状态观测器的模型预测多目标优化控制方法。引入扩张状态观测器实时估计车辆跟踪过程中的总干扰，并对观测器稳定性进行证明；结合模型预测控制实现预测时域内多目标优化效果，利用估计的干扰值对控制量进行前馈补偿，得到车辆在动态干扰下的最优控制量。结果表明：在不同车速和路面附着因数工况下，横向位置误差均方根不超过0.11 m，最大前轮转角量不超过85 mrad，横摆角速度最大值不超过368 mrad。因此，该方法在复杂弯道情况下有较好的跟踪精确性、行驶稳定性和鲁棒性。
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