基于攝像頭的預測控制策略

　　最優(yōu)轉(zhuǎn)角控制量求解

　　為描述方便，假設(shè)當前控制周期為kT周期，并假設(shè)kT、(k+1)T、……、(k+m)T周期的轉(zhuǎn)角控制控制量依次為u(k)、u(k+1)、……、u(k+m)，并假設(shè)(k+m)T周期以后的轉(zhuǎn)角控制量為零(即車前輪正對著前方)。根據(jù)運動學模型和轉(zhuǎn)向模型，可以推得智能小車在任一時刻的位置。設(shè)推算出的kT、(k+1)T、……、(k+P)T周期(通常取P>m)(即在未來(P+1)周期內(nèi))的智能小車的位置，依次為(x(k),y(k))、(x(k+1),y(k+1))、……、(x(k+P),y(k+P))。前面在走線規(guī)劃時已經(jīng)確定出了期望線路的位置，這樣就可以求出未來(P+1)周期內(nèi)每一周期智能小車與期望線路的位置偏差，記為d(k)、d(k+1)、……、d(k+P)。取一個正定的性能指標：

　　J反應的是智能小車實際走線(根據(jù)模型預測的)和期望走線間的相近程度。J越小，則實際走線與期望走線也越接近?？梢钥闯?，每一組u(k)、u(k+1)、……、u(k+m)的取值將對應一個特定的J的取值。通過一些數(shù)值的最優(yōu)化求取方法，可以確定出一組u(k)、u(k+1)、……、u(k+m)的取值u0(k)、u0(k+1)、……、u0(k+m)，使性能指標J取得最小值。那么，以u0(k)作為kT周期的實際轉(zhuǎn)交控制量，而u0(k+1)、……、u0(k+m)將摒棄。在(k+1)T周期，將重復走線規(guī)劃和上述最優(yōu)量求取得過程，然后僅僅以所求得的(k+1)T周期的轉(zhuǎn)角控制量作為該周期的實際轉(zhuǎn)角控制量。反復循環(huán)執(zhí)行前述過程。

　　結(jié)語

　　采用預測控制的策略，能更有效地利用攝像頭所獲取的豐富的賽道信息，能夠較準確地控制小車的走線，使小車在一些特征路段能按較優(yōu)的線路前進，節(jié)省用時，提高比賽成績。限于單片機的計算能力有限，在具體實施預測控制策略時，可以作一些簡化處理，如將未來(m+1)個周期內(nèi)的轉(zhuǎn)角控制量假設(shè)成相同的取值，即u(k)=u(k+1)=……=u(k+m)，這樣能大大降低計算量，卻依然能有不錯的表現(xiàn)效果。