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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116501061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310497612.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法是由颜飞;王艳波;刘云清;初伟设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于路径跟踪技术领域，尤其为一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法，包括以下步骤；S1，获取当前姿态信息，其中姿态信息包括坐标x,y，航向角速度v，横摆角δ，期望路径信息由坐标x,y信息有限集合构成；S2，搭建车辆模型，其中车辆模型应准确反映实际车辆运行情况；S3，根据模型预测未来时刻的车辆运行状态，其中未来时刻为有限确定时间，且车辆运行状态清楚。本发明，能够在保证车辆稳定的前提下，使车辆在跟踪期望路径中保证准确输出期望转角，同时满足实际应用需求。

本发明授权一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层优化的模型预测控制路径跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，获取当前姿态信息，其中姿态信息包括坐标x,y，航向角速度v，横摆角δ，期望路径信息；期望路径信息由坐标x,y信息有限集合构成，坐标x,y由唯一参考系确定，坐标x,y可确定唯一位置；期望路径信息由同一坐标系下的坐标集合组成，为车辆期望行驶路径；姿态信息使用传感器获取，且数据真实有效，用作反映车辆实时信息；S2，搭建车辆模型；其中车辆模型应准确反映实际车辆运行情况，模型预测控制的第一步为模型的建立，模型的搭建影响模型预测控制的控制效果，车辆模型可从动力学，运动学定理进行搭建，以运动学模型搭建，在运动学模型中将车辆考虑为刚性系统，不考虑力学的影响，车辆左右侧轮胎在任意时刻都拥有相同的转向角度和转速，选取状态量横坐标x，纵坐标y，横摆角车辆运动学方程： 选取状态量为控制量为u＝[v,δ]T，则对于参考轨迹的任意一个参考点，用r表示，上式改写为： 对上式在参考点采用泰勒级数展开，忽略高阶项，求取雅可比矩阵，状态误差的变化量表示为： 整理得到离散化方程： S3，根据模型预测未来时刻的车辆运行状态，其中未来时刻为有限确定时间，且车辆运行状态清楚，通过步骤S2建立的数学模型对其车辆未来时刻的状态进行预测，同时选取合适的未来时刻预测控制，通过当前车辆的状态量和未来车辆的预测输入量，来预测车辆未来时刻的输出量，同时为步骤S4的求解选取统一的参数变量；S4，求解分层优化方程，其中分层优化分为两层，分别为理论滚动优化层，与实际最优层，其中理论最优层代价函数为理想最优代价函数，实际最优层代价函数为实际需求代价函数，第一层滚动优化，此步骤中用来计算最优的控制策略；它采用一个在有限的时域内滚动变化的指标，通过反复迭代和计算达到一个优化目标，路径跟踪通过当前的时间点，将最优控制序列的第一项进行优化计算，然后再将整体的预测时域推后一个步长，为下一次的滚动优化做好准备工作，如此往复形成滚动优化，最终得出最优的控制策略；选取输出方程： 选取新的状态向量： 新的状态空间表达式： 式中为Nu的单位矩阵；输出方程为： 其中为Nx的单位矩阵；预测时域Np，控制时域Nc，同时预测时域大于控制时域；预测时域的空间表达式为： 预测时域的输出方程为： 输出方程可表示为：Y＝Ψξk+ΘΔU其中 上述所定义的系统状态量为误差形式，系统输出量的期望值为0；系统输出量期望值表示为：Yr＝[ηrk+1ηrk+2…ηrk+NC…ηrk+NP]T＝[00…0…0]T优化目标函数为： 式中E＝Ψξk，Const为常数，为克罗内克积；优化目标函数可表示为： 其中H＝ΘTQQΘ+RR，g＝ETQQΘ；使用标准二次型规划表示： 对其进行求解，完成第一层优化；第二层优化为实际最优优化，在求解第一层优化中得出状态变化趋于0的轨迹，求得唯一解；实际应用中有着较灵活的控制需求，基于此进行第二层优化；模型预测控制理论在控制理论中可以看作一复杂的传递函数，其中参数由模型与约束函数统一确定，这一传递函数用Ms表示，Ms由被控模型，约束函数，预测时长共同构成，选取参数可灵活整定的第二层优化传递函数，用Ns表示，系统整体控制函数Gs可表示为：Gs＝MsNs以通用滤波器传递函数Hs，Hs有着反映原传递函数特征，参数灵活可调的特点，Hs为： 其中Am，m1,m2…mm，n1,n2…nn均为常数，由实际需求确定；S5，输出控制信息，其中控制信息包括控制车辆速度v，横摆角δ等控制车辆运行的信息，通过上述步骤的计算得出系统输出结果，将其转换成小车可接收信息，以速度v为例，通过控制车辆牵引力F来完成速度v的控制，如下所示：F＝Uv其中U函数为v与F的关系，最终通过控制力的大小完成速度控制。

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