基于MPC车道保持功能的仿真平台研究

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摘要：摘 要：在汽车领域，智能驾驶技术方兴未艾。为了保证新产品的应用，建立快速且行之有效的测试手段成为必然趋势。文章采用dSPACE软硬件建立了一套完整的自动驾驶仿真测试平台，通过引入MPC车道保持算法并进行有效仿真及对比，验证了该平台的通用性，为ADAS及

　　摘 要：在汽车领域，智能驾驶技术方兴未艾。为了保证新产品的应用，建立快速且行之有效的测试手段成为必然趋势。文章采用dSPACE软硬件建立了一套完整的自动驾驶仿真测试平台，通过引入MPC车道保持算法并进行有效仿真及对比，验证了该平台的通用性，为ADAS及自动驾驶技术提供可靠的仿真测试解决方案。

　　关键词：MPC;ADAS;硬件在环仿真;摄像头模型

　　前言

　　在汽车智能化趋势的推动下，ADAS功能开发已成为研究热点。随之而来的问题是如何针对ADAS功能快速进行测试。如果采用国标、欧标定义的实车测试规范，需要耗费大量的人力、物力以及时间成本，因此需要开发一种新型测试平台解决以上成本的消耗的问题。本文介绍了一种基于dSPACE平台开发的硬件在环仿真(HiL)系统，可以在初期即完成ADAS功能的测试。本文通过对于一种MPC车道保持算法的仿真调试，证明该平台的通用性，可以缩短ADAS开发周期，减少成本的投入。

　　1 MPC车道保持算法

　　模型预测控制(Model predictive control，MPC)是20世纪60年代逐步发展并日趋完善的现代控制理论。MPC对被测对象建立预测模型，在每一个采样时刻通过模型进行有限时间的状态预测以及误差预测，并通过性能指标的最优化来确定下一时刻的控制输入，以此达到控制目标。MPC通常包含模型预测、滚动优化及反馈校正三个环节[1]。

　　MPC由于其控制效果好，鲁棒性强，输入约束可控，能反映一定时间内的预测信息，特别适合作为自动驾驶的控制算法。本文所使用的ADAS车道保持系统采用的MPC算法核心如下[1]：

　　其中H为Hessian正定阵，它代表着目标函数的二次方部分，f为一次方部分。QR为权重矩阵，e为跟踪误差，Θ为预测窗口内状态方程系数迭代形成的矩阵，ρ为权重系数。在实际控制系统中，控制输入往往受到环境约束，二次规划的优势是可以将这些约束也纳入到整个规划的过程中去，具体参数设计请参考文献[4]。

　　2 基于dSPACE的ADAS硬件在环系统

　　硬件在环(Hardware in Loop，HiL)系统是一种半物理仿真测试手段。该系统模拟实车运行时的电气信号，为被测控制器提供虚拟外围环境，从而完成测试。HiL系统的使用可有效节省成本，加速整个开发进度，满足当前市场的快速迭代需求。

　　dSPACE实时仿真系统是由德国dSPACE公司开发的一套基于MATLAB Simulink的控制系统开发及半实物仿真的软硬件工作平台。包括实现代码自动生成、下载和试验、调试的整套工具。本文采用dSPACE平台搭建了一套完整的测试系统。HiL平台通过仿真模型驱动IO设备对待测控制器的外围环境进行模拟，从而实现功能测试的目的。其结构如下：

　　其中，上位机是人机交互的平台。实现仿真模型的搭建、工程的配置以及对于整个平台的监控。仿真模型对于HiL仿真是至关重要的部分。本文采用一套基于Matlab/Simulink搭建的，包含动力、传动、运动学、传感器、环境等完整的仿真模型。能够准确模拟ADAS对车辆的辅助操作行为、车辆实时姿态及路径、环境及路面激励的响应。下位机又叫实时仿真机，它是仿真模型运行以及信号收发的基础设备。

　　本文中ADAS在系统运行时，车辆模型模拟出真实汽车的运动状态，传感器模型模擬出车道线、路肩、交通流等信息，通过通讯口将信号传递给ADAS控制器。ADAS控制器通过传感器融合，路径规划、控制算法输出横向执行器需要的执行量，反馈到车辆模型中，形成闭环控制。

　　3 仿真模型

　　本文采用dSPACE提供的ASM模型，ASM 整车模型主要有五大部分组成：控制器模块、发动机模块、动力传动模块、车辆动力学模块、驾驶环境模块。该模型为成熟商用模型[6]。需要指出的是，ASM模型输出的是道路环境真值(Ground truth)，而被测ADAS控制器所需信号是经过摄像头处理的，所以需要对ASM提供道路真值进行二次开发，匹配真实信号。下面介绍摄像头模型二次开发方法。

　　3.1 摄像头模型

　　本文所涉及的ADAS控制器，需要前摄像头、前雷达与前角雷达组成传感器矩阵采集的数据作为输入，对传感器输入数据进行融合后交由ADAS控制器进行判断。而本文所采用的MPC算法，主要依靠摄像头的采集信息，所以摄像头模型的输出信号需要与ADAS的真实摄像头输出信号匹配。

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