【摘 要】
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模型预测控制作为一种具有良好稳定性和鲁棒性的先进的控制方法,在自动驾驶领域具有极大的潜力,然而模型预测控制始终存在着实时性的瓶颈,这成为了其理论研究和实际应用的最大障碍;FPGA作为一种可编程的新型芯片,拥有较好的并行计算能力和较低的功耗,对于模型预测控制是很理想的硬件加速平台,但其开发难度较大。如何将模型预测控制算法和FPGA芯片相结合是一个难题。针对这个问题,本文提出了基于CPU+FPGA架构
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模型预测控制作为一种具有良好稳定性和鲁棒性的先进的控制方法,在自动驾驶领域具有极大的潜力,然而模型预测控制始终存在着实时性的瓶颈,这成为了其理论研究和实际应用的最大障碍;FPGA作为一种可编程的新型芯片,拥有较好的并行计算能力和较低的功耗,对于模型预测控制是很理想的硬件加速平台,但其开发难度较大。如何将模型预测控制算法和FPGA芯片相结合是一个难题。针对这个问题,本文提出了基于CPU+FPGA架构的算法部署方案,并围绕CPU+FPGA架构对异构芯片ZYNQ（集成了CPU和FPGA）进行了选型,在此基础上提出了一种基于ZYNQ的设计方法,实现了对模型预测控制的硬件加速求解。本文的研究工作包括以下几个部分:首先,提出了一种可实现轨迹跟踪功能的自动驾驶汽车横向模型预测控制器,在此基础上加入纵向控制,进而提出了一种可同时实现轨迹跟踪和速度跟踪的横纵向模型预测控制架构;其次,针对模型预测控制的求解问题（即二次规划的求解问题）,提出基于CPU+FPGA架构的算法部署方案,并分别对二次规划求解器、异构芯片和开发板进行了选型;再次,基于ZYNQ提出了一种软硬件结合的设计方法,实现了二次规划求解算法的快速部署,并分别基于裸机平台和Linux平台对所开发的ZYNQ进行了板级验证。最后,分别对ZYNQ中的二次规划求解器quadprog++的求解性能和FPGA的加速性能进行了实验验证。实验结果表明quadprog++的求解性能与MATLAB自带的求解器quadprog相近,完全满足本文的求解需求;基于裸机平台和基于Linux平台的FPGA平均求解速度分别是CPU的32.28倍和28.162倍,加速效果显著。
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