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对于车辆横向模型预测控制来说, 建立一个合适的车辆模型是非常重要的, 尤其对于高速情况下的自动驾驶, 如果我们不使用基于模型的控制(Model-free lateral Control)或者预测模型不够准确的话, 车辆对于目标航向角度会特别敏感, 车辆特别容易来回正弦抖动.
运动学模型不考虑车辆的受力情况, 运动学模型只根据系统的几何关系. 并且我们假设轮胎没有滑移, 并且前轮和后轮的速度都位于车辆纵轴方向.
x ˙ = v cos ( ψ + β ) y ˙ = v sin ( ψ + β ) ψ ˙ = v cos ( β ) l r + l f tan ( δ f ) \dot{x}=v\cos(\psi + \beta) \\ \dot{y}=v\sin(\psi + \beta) \\ \dot{\psi} = \dfrac{v\cos(\beta)}{l_{r}+l_{f}}\tan(\delta_{f}) x˙=vcos(ψ+β)y˙=vsin(ψ+β)ψ˙=lr+lfvcos(β)tan(δf)
状态变量一共有三个 z = [ x , y , ψ ] T z=[x, y, \psi]^{T} z=[x,y,ψ]T, 输入变量为 u = [ v x , δ f ] u=[v_{x}, \delta_{f}] u=[vx,δf]
各个变量的说明如下
变量名称 | 含义 |
---|---|
x | inertial X coordinate of CoM |
y | inertial Y coordinate of CoM |
ψ \psi ψ | global heading angle |
v x v_{x} vx | longitudinal velocity of the vehicle at CoM |
v y v_{y} vy | lateral velocity of the vehicle at CoM |
v v v | velocity of the vehicle at CoM, v = v x 2 + v y 2 v=\sqrt{v_{x}^{2}+v_{y}^{2}} v=vx2+v |
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