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🔥 内容介绍 

一、研究背景与意义

在车辆自动驾驶领域，路径跟踪是关键技术之一。传统的模型预测控制（MPC）在面对复杂多变的行驶工况时，其固定的控制参数难以保证最优的控制效果。因此，通过引入在线参数自适应机制，可以使 MPC 控制器更好地适应不同场景，提升车辆路径跟踪的准确性和稳定性。本文基于三自由度车辆动力学模型，分别采用神经网络（NN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对 MPC 进行优化，并通过三车道变更场景和一般轨迹测试验证其有效性。

二、三自由度车辆动力学模型

三、神经网络（NN）优化 MPC

（一）原理

神经网络通过对大量输入 - 输出数据对的学习，能够逼近任意复杂的非线性函数关系。在 MPC 中，NN 用于在线自适应调整控制参数（如预测时域Np、控制时域Nc、状态权重矩阵Q、控制权重矩阵R等）。NN 的输入可以是车辆当前状态（如速度、位置、航向角等）、参考轨迹信息以及外部环境因素（如路面附着系数等），输出则是优化后的 MPC 控制参数。通过不断学习不同工况下的最优参数设置，NN - MPC 能够在各种场景中实现更优的路径跟踪性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Neural Network and ANFIS based auto-adaptive MPC for path tracking in autonomous vehicles

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