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作者：黄开启;刘准;刘小荣;
单位：江西理工大学机电工程学院;
摘要：针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题，基于三自由度车辆动力学模型，提出一种利用遗传算法优化模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）权重系数的方法，以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获得轨迹跟踪性能较好的控制器，并研究了遗传算法的参数对最佳适应度值的影响，选择了较为理想的参数。通过Carsim/Simlink平台联合仿真，结果表明：经过遗传算法优化权重系数后的控制策略，提升了车辆的轨迹跟踪精度，并且改善了稳定性；在路面附着系数为0.4，正弦曲线行驶工况下，最大偏差降低了50.16%；在路面附着系数为0.85，双移线行驶工况下，最大偏差降低了50.0%。
关键词：模型预测控制;;动力学模型;;遗传算法;;适应度函数;;轨迹跟踪
基金资助：江西省教育厅科学技术项目（重点）（GJJ160600）
