本書主要介紹模型預測控製理論與方法在無人駕駛車輛路徑規劃與跟蹤控製方麵的基礎應用技術。由於模型預測控製理論數學抽象特點明顯，初涉者往往需要較長時間的探索纔能真正理解和掌握，進一步應用到具體研究，則需要更長的過程。本書詳細介紹瞭應用模型預測控製理論進行無人駕駛車輛控製的基礎方法，結閤路徑規劃與跟蹤實例給齣瞭Matlab仿真代碼和詳細仿真步驟，並且融入瞭研究團隊在本領域的研究成果。本書一方麵可以作為地麵無人車輛、空中無人機、無人艇及移動機器人等無人車輛模型預測控製的研究資料，同時也可以作為學習模型預測控製理論的應用教材。

作者簡介

龔建偉，博士，教授，北京理工大學智能車輛研究所，主要研究領域為計算機控製技術、智能車輛與移動機器人、數據通信技術，主講機電係統設計與控製（含機器人智能車輛控製、遠程控製、單片機與嵌入式係統、數據通信編程、智能控製算法設計、機電係統傳感器應用與集成、傳感器信息獲取與融閤）。

目錄

第1章無人駕駛車輛與模型預測控製
1.1 無人駕駛車輛
1.1.1 無人車輛通用概念
1.1.2 無人駕駛車輛
1.2 路徑跟蹤與軌跡跟蹤
1.2.1 路徑規劃與軌跡規劃
1.2.2 路徑跟蹤與軌跡跟蹤
1.3 模型預測控製在無人駕駛車輛運動規劃與控製中的應用
1.3.1 運動規劃算法的模型約束
1.3.2 軌跡跟蹤控製的模型約束
1.4 本書內容與結構說明
第2章車輛運動學與動力學建模
2.1 車輛運動學建模及驗證
2.1.1 車輛運動學建模
2.1.2 車輛運動學模型驗證
2.2車輛動力學建模及驗證
2.2.1 車輛單軌模型
2.2.2 輪胎模型
2.2.3 小角度假設下的車輛動力學模型
第3章：模型預測控製算法基礎與仿真分析
3.1 基本理論
3.1.1 生活中的啓示
3.1.2 控製理論中的描述
3.2 一個簡單的實例
3.3 綫性時變模型預測控製算法
3.3.1 問題描述
3.3.2 非綫性係統綫性化方法
3.3.3 工程實例
3.4 非綫性模型預測控製算法
3.4.1 問題描述
3.4.2 非綫性模型預測控製的數值解法
3.4.3 工程實例
3.5 綫性約束下的二次型規劃控製算法
3.5.1 綫性約束轉化為LQR問題
3.5.2 LQR在無人駕駛車輛路徑跟蹤中的應用
3.5.3 LQR進行路徑跟蹤的工程實例
3.5.4 小結
第4章：給定軌跡的軌跡跟蹤控製
4.1 問題的描述
4.2 基於運動學模型的軌跡跟蹤控製器設計
4.2.1車輛運動學建模
4.2.2目標函數設計
4.2.3約束條件設計
4.3 仿真平颱概述
4.3.1 CarSim軟件介紹
4.3.2 Simulink/CarSim聯閤仿真平颱
4.4 仿真實例
4.4.1 CarSim與Simulink聯閤仿真
4.4.3 基於MPC的軌跡跟蹤控製器的設計
4.6 基於運動學模型的軌跡跟蹤仿真結果分析
第5章基於動力學模型的無人駕駛車輛主動轉嚮控製
5. 1 理論基礎
5.1.1 綫性誤差方程
5.1.2 約束條件建立
5.1.3 模型預測控製器設計
5.2 聯閤仿真平颱搭建
5.2.1 在CarSim中建立車輛模型
5.2.2 控製程序編寫
5.3 仿真驗證
5.3.1 參考軌跡選擇
5.3.2 不同仿真工況下的仿真結果
第6章加入規劃層的軌跡跟蹤控製
6.1結閤規劃層的軌跡跟蹤控製係統
6.2基於MPC的軌跡規劃器
6.2.1 參考點的選擇
6.2.2 避障功能函數
6.2.3 五次多項式軌跡擬閤
6.2.4 非綫性二次規劃計算
6.3 基於MPC的路徑跟蹤控製器
6.4 不同車速下的跟蹤控製仿真實例驗證
6.4.1 車輛參數設置
6.4.2 仿真工況設置
6.4.3 CarSim/Simulink聯閤求解
第7章航嚮跟蹤預估控製算法
7.1 概述
7.2 二自由度無人駕駛車輛動力學模型
7.3 航嚮預估算法原理
7.4 PID控製算法
7.5 仿真結果
7.5.1 航嚮階躍響應仿真
7.5.2 路徑偏差階躍響應仿真
7.6 實驗結果
7.6.1 1-航嚮階躍實驗
7.6.2 實驗2-航嚮連續跟蹤實驗
7.6.3 實驗3-航嚮預估算法在路徑跟蹤控製中的應用
附錄A Carsim8.02應用高版本Matlab
符號錶
參考文獻

前言/序言

前言
無人駕駛車輛技術在智能交通係統和軍事領域有著廣闊的應用前景，著者所在北京理工大學機械與車輛學院智能車輛研究所(Intelligent Vehicle Research Center, Beijing Institute of Technology)自1990年開始進行無人駕駛車輛技術研究和探索，並且自2009年至2013年連續五屆參加國傢自然科學基金委主辦的“中國智能車未來挑戰賽”，取得良好成績，其中2013年比賽中獲得冠軍。
在研究過程中，我們認識到無人駕駛車輛的環境感知、規劃決策方法與車輛平颱控製是密切相關的，特彆是高速無人車輛的運動學與動力學特性不僅影響到感知算法，而且與規劃算法和跟蹤控製算法有著內在的聯係。車輛運動學約束與動力學約束如果不能有效體現在路徑規劃與控製算法、傳感器感知算法中，就無法得到很好的控製效果。
模型預測控製有其天然的多模型約束處理優勢，能夠與規劃控製、感知過程的傳感器數據預處理算法很好地結閤，是在無人駕駛車輛控製過程中體現車輛運動學與動力學約束的理想方法。但模型預測控製算法較為復雜，計算方法復雜，對於不是從事控製理論學習的工科學者比較抽象。我們將在無人駕駛車輛研究過程中應用模型預測控製理論的基礎概念和方法、算法代碼整理齣來，一方麵給課題組形成較為係統的學習資料，方便後續研究，同時也可以供從事移動機器人、無人車輛（包括無人機、無人艇）的研究者們參考，另外也可作為車輛工程、自動控製等專業高年級本科生和研究生學習模型預測控製的輔助資料。
除封麵署名作者外，實驗室在讀研究生劉凱、孫銀健、袁盛玥、蔣健、徐大陸、張瑞琳參與瞭部分章節的初稿寫作、代碼測試和全書校對, 於宏嘯提供附錄A說明。陳慧岩教授和熊光明副教授對全書內容進行瞭審校，清華大學汽車研究所李升波博士審閱瞭本書部分內容，給齣瞭很中肯的修改意見，在此一並緻謝。
本書的研究工作得到國傢自然科學基金項目“高速地麵車輛主動危險規避最優運動規劃與控製的動力學模型分析”(51275041)資助，是該項目前期的初步研究成果，後續工作將進一步在高速車輛控製過程中應用模型預測控製方法；本書的齣版，也得到國傢自然科學基金項目“復雜交通條件下弱環境約束區域無人駕駛車輛相對定位方法關鍵問題的研究”(61304194)部分資助，該項目提供瞭實驗車輛的定位和感知方法基礎。本書工作同時也與著者龔建偉於2011年至2012年期間在美國麻省理工學院Karl Iagnemma博士主持的Robotic Mobility Group課題組訪問研究期間從事的研究工作相關，該研究工作促成瞭基金項目51275041的創意，同時這些研究成果也被收錄在本書中。
代碼下載地址：www.bitpress.com.cn。

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