【摘 要】
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智能汽车的关键技术在于根据传感器获取的道路输入信息确定汽车转角及速度的输出。针对广义预测控制算法（GPC）对离散系统控制的局限性,结合混杂动态逻辑模型（MLD）以及广义预测算
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智能汽车的关键技术在于根据传感器获取的道路输入信息确定汽车转角及速度的输出。针对广义预测控制算法（GPC）对离散系统控制的局限性,结合混杂动态逻辑模型（MLD）以及广义预测算法的特点,提出一种广义混杂预测控制算法。该算法主要利用在被控对象的数学模型中引入辅助二进制变量,在不影响系统稳定性的前提下,增加了对离散事件的响应,扩展了广义预测控制算法在混杂系统中的应用。以飞思卡尔智能车模为控制对象,对电机的控制算法进行了实际测试。实验结果表明,该算法自适应能力强,稳定度高,可以实现智能车模型的平稳快速过弯。
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