基于牛顿-拉夫逊算法求解的MPC避障路径规划

作     者：王耀 李占龙 WANG Yao;LI Zhanlong

作者机构：太原科技大学电子信息工程工程学院山西太原030024 

出 版 物：《农业装备与车辆工程》 (Agricultural Equipment & Vehicle Engineering)

年 卷 期：2025年第63卷第1期

页      面：103-109页

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：山西省重点研发计划“智能网联重卡编队车路协同关键技术研究与示范”(202102070301019) 山西省基础研究计划“多尺度空谱三维特征约束的弱成像交通标识感知新方法”(202103021223464) 

主　　题：牛顿-拉夫逊优化算法 MPC模型预测控制 避障 局部路径规划 

摘      要：在动态环境中,模型预测控制结合人工势场法对于多约束的非线性方程求解能力并不高,缺乏实时性,无法及时调整路径来规避移动障碍物,并且规划的路径并不平滑,从而增加碰撞风险。为了解决这一问题,针对智能车辆提出了一种新方法,在预测控制的目标函数与约束条件下,引入修正的势场函数,并与牛顿-拉夫逊优化方法(NR-MPC)相结合,实现最优轨迹的搜索。仿真结果表明,在超车过程中,算法NR-MPC的横摆速度比MPC减小80%,比AFP-MPC减小37%,前轮转角比MPC小1.63 rad,比AFP-MPC小0.21 rad,并且NR-MPC算法的转角和航向角变化在6 s后很快变得平缓,10 s左右变得稳定,明显优于MPC和AFP-MPC。该轨迹规划器比APF-MPC控制器展现出更理想的稳定性,牛顿-拉夫逊优化算法求解规划的路径比单一人工势场法更快,有更高的实时性,规划的曲线更加平滑安全,跟踪精度也更加精确。