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摘要
为实现智能汽车在复杂路面条件下稳健的工况自适应性能，提出一种智能汽车自适应路径跟踪控制方法。基于模型预测控制(MPC)原理，设计了智能汽车路径跟踪控制器；依据总方差法建立路径跟踪综合评价指标，通过仿真分析不同路面附着系数下的路径跟踪效果，拟合路面附着系数与最优车速的关系曲线；根据不同车速和道路曲率，利用遗传算法优化得到所有典型弯道工况下最优时域参数，将纵向车速和道路曲率反馈引入MPC控制器，设计一种时域参数自适应的MPC路径跟踪控制器。在Carsim/Simulink平台上进行仿真试验，结果表明，自适应MPC控制器可根据不同工况采取合适的时域控制参数，与传统MPC相比，提高了路径跟踪过程中对路面附着系数和道路曲率变化的鲁棒性。
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