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Four-wheel steering vehicle trajectory tracking control based on PSO optimized MPC

弹道 控制理论(社会学) 跟踪(教育) 计算机科学 模型预测控制 扭矩转向 控制(管理) 汽车工程 方向盘 物理 人工智能 工程类 心理学 教育学 天文
作者
Shaohua Li,Zekun Yang,Baolu Li
出处
期刊:Physica Scripta [IOP Publishing]
卷期号:99 (9): 095252-095252
标识
DOI:10.1088/1402-4896/ad6d16
摘要

Abstract In order to address the difficulty induced by controller parameter uncertainty in trajectory tracking control of four-wheel steering vehicles(4WS), a trajectory tracking control method for unmanned vehicles based on particle swarm optimization (PSO) is proposed to improve the robustness of the controller. The approach involves the use of model predictive control (MPC) for implementing trajectory tracking control for the unmanned vehicle. Iterative optimization is conducted by utilizing the integral time absolute error (ITAE) as the objective function, which involves multiplying the time integral of lateral deviation and yaw rate deviation. This process ultimately determines the optimized MPC weight matrix parameters. Co-simulation using CarSim/Simulink reveals a remarkable reduction of 46.1% in the maximum longitudinal error, and the optimization proves effective across various vehicle speed conditions. Experimental results validate the effectiveness of the proposed control strategy, with the 4WS control strategy yielding a maximum longitudinal error of 0.28 meters, affirming that the overall controller design successfully accomplishes its intended objectives.
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