【摘 要】
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针对汽车轨迹跟踪模型预测控制求解中存在的规模较大、求解效率较低的问题,提出一种基于时域分解的加速计算方法提高求解效率.首先引入全局一致性变量,将模型预测控制中邻接
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院,中南大学交通运输工程学院
【基金项目】
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北京市教育委员会科技一般项目(KM202011417009),国家自然科学基金青年基金资助项目(61803034)
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针对汽车轨迹跟踪模型预测控制求解中存在的规模较大、求解效率较低的问题,提出一种基于时域分解的加速计算方法提高求解效率.首先引入全局一致性变量,将模型预测控制中邻接控制周期的时域耦合约束转化为全局一致性约束,实现时域解耦;随后在交叉方向乘子法框架下推导了时域分解后优化问题的分块更新方法,并设计了分块更新数值求解问题的停止准则,从而将大规模优化问题转化为小规模子问题;最后搭建了Simulink-CarSim平台进行了算法的仿真验证.仿真结果表明,在求解精度不变的情况下,求解耗时下降24.21%,从而实现模型预
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