关键词：智能汽车;路径跟踪控制;鲁棒预测控制(RMPC);线性矩阵不等式(LMI);参数不确定性
摘 要：针对智能汽车在路径跟踪过程中因模型参数不确定性、外部干扰、系统状态时变性非线性等导致跟踪精度较低、鲁棒性较差的问题，设计基于鲁棒预测控制（RMPC）的路径跟踪控制方法.考虑轮胎的非线性特性，对轮胎侧偏刚度进行修正.考虑纵向车速时变性，利用有限个多胞体顶点描述车辆纵向车速，建立离散的车辆多胞不确定模型.根据Lyapunov渐进稳定性和无穷时域二次型性能指标，采用带松弛变量的线性矩阵不等式（LMI），求解优化问题.利用改进后的离线鲁棒预测控制算法，提高了控制器的实时性并降低了保守性.通过SimulinkCarsim联合仿真和硬件在环试验，验证了控制器的有效性.仿真结果表明，所设计的控制器具有较好的跟踪精度和鲁棒性.
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