自动驾驶横向控制算法：MPC、PID、Stanley与Pure Pursuit对比

1. 车辆横向轨迹跟踪控制算法概述

在自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)开发中，横向控制算法决定了车辆如何精确跟踪规划路径。这个Simulink与Carsim联合仿真项目实现了四种主流控制算法的对比验证：MPC(模型预测控制)、PID(比例-积分-微分)、Stanley和Pure Pursuit(PP)算法。

横向控制的核心挑战在于处理车辆动力学非线性特性、路面附着条件变化以及不同速度下的转向响应差异。我们选择的这四种算法各有特点：

• MPC通过滚动优化处理多约束问题
• PID以简洁可靠著称
• Stanley具有优异的路径跟踪鲁棒性
• PP算法计算效率高

2. 联合仿真环境搭建

2.1 软件配置要求

• MATLAB/Simulink R2020b或更新版本
• Carsim 2020.1及以上
• Visual Studio 2019(用于S函数编译)
• 64位Windows 10系统

注意：MATLAB和Carsim的版本必须兼容，建议使用官方推荐的组合配置

2.2 接口配置步骤

1. 在Carsim中设置VS Solver为MATLAB
2. 配置Carsim输出变量：方向盘转角、横摆角速度、横向偏差等
3. 在Simulink中导入Carsim S-Function模块
4. 设置通信步长为0.01秒(100Hz)

matlab复制% Carsim接口初始化示例代码
csim_init = csim_init_reader('vehfile.sim');
csim_input = csim_input_reader('vehfile.sim');

3. 控制算法实现细节

3.1 MPC控制器设计

MPC算法的核心是通过滚动优化最小化代价函数：

code复制J = Σ(ey² + eψ² + δ²) + ρε

其中ey是横向偏差，eψ是航向偏差，δ是前轮转角，ρε是松弛变量权重。

关键参数设置：

• 预测时域：3秒
• 控制时域：1秒
• 权重矩阵：Q=diag([10,5]), R=0.1

matlab复制% MPC控制器配置示例
mpcobj = mpc(model,Ts,p,m);
mpcobj.Weights.OutputVariables = [10