近日,智能车辆团队论文《Path Tracking Controller Design of Automated Parking Systems via NMPC with an Instructible Solution》在Chinese Journal of Mechanical Engineering（《中国机械工程学报（英文）》）发表。

由于城市建设的飞速发展以及车辆的增加,使得停车位空间减小,停车难度增大,给新手司机带来了困难。自动泊车系统的出现不仅提高了泊车成功率,还降低了因泊车而造成的交通事故发生率。本文研究了一种基于非线性模型预测控制的泊车路径跟踪控制器以提高泊车横向控制精度，提高自动泊车的成功率。

本文提出了一种基于Lyapunov的非线性模型预测控制器，该控制器嵌入了一种改进的后轮反馈算法。相比传统控制方法，本方法可以提高泊车路径跟踪精度（包括车辆位置和姿态）。首先，控制器通过传感器获取车辆的实时状态，并将参考路径转化为离散的预瞄点以用于构建路径跟踪模型。针对具有多目标代价函数的RF-LNMPC问题，采用结合改进后轮反馈算法的内点优化方法，在预测时域内选择优化模型的初始状态集并计算内点优化的初始解，以提高局部最优解的性能。此外，本文给出了线性时变状态下终端约束和终端代价的详细计算方法，并通过李雅普诺夫方法证明了RF-LNMPC控制器的闭环稳定性和递归可行性。蒙特卡洛分析结果也表明，该方法在实际应用中具有良好的稳定性和重复性。

主要贡献如下：

1）在控制设计方面，提出了一种协同考虑车辆位置和姿态的离散时间非线性模型预测控制，并通过Lincoln MKZ平台进行了实验验证。相比于传统方法，通过引入惩罚航向角误差的缩放因子，以帮助获得更好的停车控制效果。

2）具有多目标代价函数的RFLNMPC问题通过内点法求解，结合改进的后轮反馈运动学控制方法得到优化问题的控制量初始值，从而提升局部最优解的性能以及计算效能。

3）详细介绍了线性时变运动学模型下NMPC终端约束和终端代价的计算方法，并通过李雅普诺夫技术证明了RFLNMPC控制器的闭环稳定性和递归可行性。

论文作者：陈亮、秦兆博、胡满江、边有钢、彭晓燕

论文链接：https://cjme.springeropen.com/articles/10.1186/s10033-024-01042-4