NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MPC-LTI CHO ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN LÀN XE TỰ HÀNH

Tóm tắt

Trong nghiên cứu xe tự hành, việc điều khiển chuyển làn là một bài toán quan trọng đòi hỏi khả năng bám quỹ đạo tham chiếu với độ chính xác và ổn định cao. Bài báo trình bày phương pháp điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) áp dụng cho hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian (Linear Time-Invariant - LTI), cụ thể trong trường hợp vận tốc của xe được coi không đổi. Mục tiêu chính của nghiên cứu là khảo sát và hiệu chỉnh các hệ số trọng số trong hàm chi phí toàn phương (quadratic cost function), nhằm xác định bộ tham số tối ưu cho việc bám quỹ đạo hiệu quả. Hiệu suất của bộ điều khiển được đánh giá thông qua các mô phỏng trên nhiều dạng quỹ đạo khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy việc tối ưu hóa các tham số không chỉ cải thiện độ chính xác bám quỹ đạo mà còn tăng cường độ mượt và độ ổn định của xe, đồng thời thỏa mãn các ràng buộc vật lý và hệ thống. Phương pháp này cho thấy tiềm năng ứng dụng điều khiển cho các hệ thống xe tự hành

Title

RESEARCH ON APPLYING MPC-LTI FOR LANE-CHANGING CONTROL OF AUTONOMOUS VEHICLES

Abstract

In autonomous vehicle research, lane-changing control is a key challenge requiring precise and stable trajectory following. This paper introduces a Model Predictive Control (MPC) approach applied to a Linear Time-Invariant (LTI) system, assuming constant vehicle speed. The study focuses on tuning the weighting coefficients in the quadratic cost function to optimize parameters for effective trajectory tracking. Controller performance is assessed through simulations across various trajectories. Results demonstrate that parameter optimization enhances tracking accuracy, vehicle smoothness, and stability while meeting physical and system constraints. The method shows promise for autonomous vehicle control applications