【2017年美赛C题参考资料】基于模型预测控制与环境势场建模的车队协同驾驶方法研究...

资 源 简 介

【2017年美赛C题参考资料】基于模型预测控制与环境势场建模的车队协同驾驶方法研究...

详 情 说 明

团队车辆的协同驾驶是智能交通系统中的关键技术难题，特别是在复杂动态环境下保证多车安全高效运行。这项研究提出了结合模型预测控制(MPC)与环境势场建模的创新方法，为车队协同驾驶提供了系统化解决方案。

模型预测控制作为核心控制框架，通过滚动优化机制实时计算最优控制量。该方法能够处理系统约束条件，并针对车队协同特有的串耦合效应进行优化。每个预测周期内，控制器会综合考虑车辆动力学模型、前车状态以及安全距离约束，生成加速度等控制指令。

环境势场建模则用于构建虚拟驾驶环境，将障碍物、道路边界等实体转化为势场梯度。其中斥力场保证避障安全，导向场维持车道居中，而车队间的势场耦合实现了车间距的自主调节。特别值得注意的是，该模型通过势场叠加原理，实现了多车协同行为的自然涌现。

研究创新点在于将两种方法有机融合：MPC提供精确的数值优化，势场模型则赋予系统环境感知能力。实际验证表明，该方法在保持理想车距的同时，能有效应对突发障碍，且计算效率满足实时性要求。这对未来网联自动驾驶系统的开发具有重要参考价值，特别是在交通流优化和能耗降低方面展现出显著优势。