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Active lateral obstacle avoidance planning based on event-triggered model predictive control
DOI:10.1007/s11071-026-13003-8.png)
摘要
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本文研究了基于事件触发模型预测控制(EMPC)的无人地面车辆(UGV)避障规划与控制问题。建立了一个包含规划和控制的统一框架,并设计了控制策略以实现避障规划,使车辆在检测到障碍物时能够实时自动计算避障路径。此外,为降低模型预测控制的计算复杂度,引入了事件触发机制,可有效减轻模型预测控制的计算负担。通过严格推导证明了系统的稳定性和解的可行性。参考轨迹利用与真实地图匹配的点云数据集生成,并通过避障和轨迹规划的仿真验证了算法的有效性。
Keyword:
Unmanned ground vehicle
Model predictive control
Event-triggered control
Obstacle avoidance
期刊
IF:
6
论文数:
1.4W
被引数:
4.1W
机构
引用论文
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