中国新技术新产品2024NO.2（下）-7-高新技术无人驾驶汽车是指能够自动行驶和操作而无须人类驾驶员的汽车。它利用各种传感器、计算机视觉和人工智能技术来感知周围环境、分析数据并做出决策，以实现自主导航和驾驶。无人驾驶汽车可以预先设定目的地，也可以根据实时交通情况自主选择最佳路径和行驶方式，同时能够遵守交通规则，配合其他车辆进行驾驶。无人驾驶汽车的目标是减少交通事故、缓解交通拥堵以及提高交通效率和安全性，为人们提供更便捷、舒适的出行方式。针对场景识别和控制器参数优化的算法层出不穷，为无人驾驶汽车的发展做出了突出贡献。利用神经网络，通过调整动态变化控制器参数，可以增强控制器的泛化能力。模型控制预测（MPC）在许多领域都应用广泛[1-2]，但是其在无人驾驶车辆领域的应用仍然是一个相对较新的研究方向。无人驾驶车辆需要在复杂、动态的环境中实时做出决策，而MPC可以有效处理这类问题，因此本文将MPC应用于无人车的控制。1无人车的数学模型无人驾驶汽车的数学模型描述汽车如何响应其控制输入以及如何与环境互动[3]。为实现无人驾驶车辆的优化控制器设计，需要对无人车进行物理建模，构建其数学模型。本节将深入探讨无人车的自行车模型，并指出其中的约束条件。1.1无人车动力学建模基于上述感知模块以及决策模块，无人驾驶车辆可以获取多种传感器信息，例如周围车辆、行人信息和基于多线激光雷达的障碍物深度信息等。根据这些数据，本文将对无人驾驶车辆进行动力学建模，随后进一步探讨车辆感知信息的预测控制方法。假设如下。1）车身悬架系统为刚性系统。2）车辆运动转向由前轮驱动。3）以后轴为运动原点。自行车模型如图1所示。任意时刻车辆的状态用车辆运动学模型来表示，如公式（1）~公式（3）所示。dydx=tanθ（1）dydx=yx（2）tanθ=sinθ/cosθ（3）式中：x、y分别为车辆在x轴、y轴移动的距离；θ为车辆转角。一定约束下的单车模型速度运动学模型如公式（4）、公式（5）所示。xysL������������������������������cossintan（4）v=a（5）式中：v为车辆速度；L为前后轮间距；ϕ为车辆转向角；a为车辆加速度。基于上述模型，可以估算车辆在下一时刻的状态信息，随后引入车辆的动力学特征。考虑车辆发动机的动力、轮胎和路面之间的相互作用以及真实汽车的转向能力，提高自动驾驶车辆建模的准确性，从而提升车辆运行的控制性能。由于无人驾驶汽车在高速行驶中车轮方向与实际...
