自动驾驶汽车模型预测控制，Pacejka模型

资 源 简 介

自动驾驶汽车模型预测控制，Pacejka模型

详 情 说 明

在自动驾驶汽车的控制系统中，模型预测控制（MPC）因其能够处理多变量约束和优化未来状态的能力而成为关键技术。而Pacejka模型则是这一过程中不可或缺的组成部分，它精确描述了轮胎与路面之间的复杂力学特性。

Pacejka模型（又称“魔术公式”）通过半经验公式拟合轮胎的纵向力、侧向力与滑移率、侧偏角的关系，其核心优势在于能用少量参数（如刚度系数、形状因子）模拟非线性轮胎行为。在模型预测控制框架中，该模型被嵌入车辆动力学方程，帮助预测未来几步内轮胎力的变化趋势。

实际应用时，MPC控制器会结合Pacejka模型计算最优转向和加速度指令：首先基于当前车速、路面摩擦系数等输入预测车辆轨迹，再通过滚动优化调整控制量以最小化路径跟踪误差。例如，在弯道中，Pacejka模型能提前反映侧向力饱和导致的转向不足风险，促使MPC提前减速或调整前轮角度。

这一组合技术的难点在于实时性与精度的平衡——Pacejka模型的高阶非线性会增大MPC的求解复杂度。现代解决方案常采用线性化近似或预计算查表法来加速运算，同时保留关键非线性特征。这种协同作用使得自动驾驶车辆即使在低附着路面也能保持稳定性和轨迹精度。