KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi / 2025 / Cilt: 15 Sayı: 3

Otonom Kara Araçları Yol Takibi İçin Model Öngörülü Denetleyici

A Model Predictive Controller For Autonomous Ground Vehicles Path Tracking

Nural Mammadov(YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI)0000-0002-3920-5412
İbrahim Aliskan(YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI)0000-0003-3901-4955
Sayfa
56–73
Yayın Tarihi
2025-11-19
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

MPC optimizasyon algoritmaları ve simülasyon sonuçları, doğrusal olmayan optimizasyon ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümü için açık kaynaklı üçüncü taraf bir kütüphane olan CasADI kullanılarak MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirildi.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale, tek izli bir araç modeline dayalı Model Öngörülü Kontrol (MPC) kullanarak otonom araçlarda yol takibiyle ilişkili zorlukları incelemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Boylamsal hız sabittir ve algoritmanın performansı farklı araç boylamsal hızlarıyla test edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:MPC optimizasyon algoritmaları ve simülasyon sonuçları, doğrusal olmayan optimizasyon ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümü için açık kaynaklı üçüncü taraf bir kütüphane olan CasADI kullanılarak MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirildi.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:casADI · doğrusal olmayan araç modeli · F1 Barselona pisti

Özet

Bu makale, tek izli bir araç modeline dayalı Model Öngörülü Kontrol (MPC) kullanarak otonom araçlarda yol takibiyle ilişkili zorlukları incelemektedir. Bu araç modelinin durum-uzay gösterimine dayalı bir MPC denetleyicisi geliştirilmiştir. Boylamsal hız sabittir ve algoritmanın performansı farklı araç boylamsal hızlarıyla test edilmiştir. Oluşturulan referans yolu, algoritmaya referans yanal konum olarak gönderilir ve MPC denetleyicisi, bu verilen referans yollarını doğru şekilde izlemek için gelecekteki parametreleri tahmin eder. Orantılı-İntegral (PI) kontrol yöntemi de model üzerinde test edilmiş ve MPC ile karşılaştırılmıştır. Model, sinüzoidal ve F1 Barselona pisti olmak üzere iki farklı yolla test edilmiştir. Ayrıca beş farklı simülasyon senaryosu ile test edilmiştir. Bu senaryolar, tahmin ufku, kontrol ufku, ağırlık matrisleri, boylamsal hız, hesaplama süresi ve kontrol yöntemleri gibi parametrelerin etkilerini inceler. MPC optimizasyon algoritmaları ve simülasyon sonuçları, doğrusal olmayan optimizasyon ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümü için açık kaynaklı üçüncü taraf bir kütüphane olan CasADI kullanılarak MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirildi.

Abstract

This paper examines the challenges associated with path tracking in autonomous vehicles, employing Model Predictive Control (MPC) based on a single-track vehicle model. An MPC controller is developed based on the state-space representation of this vehicle model. Longitudinal speed is constant, and the algorithm's performance is tested with different vehicle longitudinal speeds. The generated reference path is sent to the algorithm as a reference lateral position, and the MPC controller predicts the future parameters to correctly track these given reference paths. The Proportional-Integral (PI) control method also tested on model and it is compared with MPC. The model is tested with two different paths, sinusoidal and F1 Barcelona circuit paths. It has also been tested with five different simulation scenarios. These scenarios examine the effects of parameters such as prediction horizon, control horizon, weight matrices, longitudinal velocity, computation time, and control methods. MPC optimization algorithms and simulation results are realized on the MATLAB/Simulink environment using CasADI, an open-source third-party library for nonlinear optimization and solving nonlinear equations.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Mammadov, N., Aliskan, İ. (2025). Otonom Kara Araçları Yol Takibi İçin Model Öngörülü Denetleyici. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 3, 56–73. https://doi.org/10.7212/karaelmasfen.1670103

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Aliskan, I. 2025. The optimization-based fuzzy logic controllers for autonomous ground vehicle path tracking. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 151, 110642. Doi: 10.1016/j.engappai.2025.110642
  2. Aliskan, I. 2019. Adaptive model predictive control for Wiener nonlinear systems. Iran Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering, 43(S1), 361–377. Doi: 10.1007/s40998-018-0159-0
  3. Aliskan, I. 2021. Optimized inverse nonlinear function-based Wiener model predictive control for nonlinear systems. Arabian Journal for Science and Engineering, 46, 12403–12417. Doi: 10.1007/s13369-021-05681-w
  4. Cao, M., Hu, C., Wang, R., Wang, J., Chen, N. 2021. Compensatory model predictive control for post-impact trajectory tracking via active front steering and differential torque vectoring. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 235(4), pp. 903–919. Doi: 10.1177/0954407020979087.
  5. Chowdhri, N., Ferranti, L., Iribarren, FS., Shyrokau, B. 2021. Integrated nonlinear model predictive control for automated driving. Control Engineering Practice, 106. Doi: 10.1016/j.conengprac.2020.104654.
  6. “Circuit de Catalunya,” CircuitCat. Accessed: Feb. 6, 2025. [Online]. Available: https://www.circuitcat.com/en/. Cui, Q., Ding, R., Wei, C., Zhou, B. 2020. Path-tracking and lateral stabilisation for autonomous vehicles by using the steering angle envelope. Vehicle System Dynamics, 59(11), pp. 1672–1696. Doi: 10.1080/00423114.2020.1776344.
  7. Falcone, P., Borrelli, F., Asgari, J., Tseng, HE., Hrovat, D. 2007. Predictive active steering control for autonomous vehicle systems. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 15(3), pp. 566–580.
  8. Gamez Serna, C., Lombard, A., Ruichek, Y., Abbas-Turki, A. 2017. GPS-Based Curve Estimation for an Adaptive Pure Pursuit Algorithm. Advances in Computational Intelligence, pp. 497–511. Doi: 10.1007/978-3-319-62434-1_40.
  9. Hajiloo, R., Abroshan, M., Khajepour, A., Kasaiezadeh, A., Chen, SK. 2021. Integrated steering and differential braking for emergency collision avoidance in autonomous vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(5), pp. 3167–3178. Doi: 10.1109/TITS.2020.2984210.
  10. Hu, J., Zhang, Y., Rakheja, S. 2020. Path planning and tracking for autonomous vehicle collision avoidance with consideration of tire-road friction coefficient. IFAC-PapersOnLine, 53(4), pp. 13–18. Doi: 10.1016/j.ifacol.2020.11.003.
  11. Jiménez Elbal, A., Zarzuelo Conde, A., Siampis, E. 2024. Simultaneous Optimisation of Vehicle Design and Control for Improving Vehicle Performance and Energy Efficiency Using an Open-Source Minimum Lap Time Simulation Framework. World Electric Vehicle Journal, 15(8), p. 366. Doi: 10.3390/wevj15080366.
  12. Laurense, VA., Gerdes, JC. 2021. Long-Horizon Vehicle Motion Planning and Control Through Serially Cascaded Model Complexity. IEEE Transactions on Control Systems Technology. Doi: 10.1109/TCST.2021.3056315.
  13. Ławryńczuk, M. (2013). Practical nonlinear predictive control algorithms for neural Wiener models. Journal of Process Control, 23(5), 696–714. Doi: 10.1016/j.jprocont.2013.02.004
  14. Li, L., Li, J., Zhang, S. 2021. Review article: State-of-the-Art trajectory tracking of autonomous vehicles. Mechanical Sciences, 12(1), pp. 419–432. Doi: 10.5194/ms-12-419-2021.
  15. Li, S., Li, Z., Yu, Z., Zhang, B., and Zhang, N. 2019. Dynamic trajectory planning and tracking for autonomous vehicle with obstacle avoidance based on model predictive control. IEEE Access, 7: 132074–132086. Doi: 10.1109/ACCESS.2019.29407587
  16. Mata, S., Zubizarreta, A., Pinto, C. 2019. Robust Tube-Based Model Predictive Control for Lateral Path Tracking. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 4(4), pp. 569–577. Doi: 10.1109/TIV.2019.2938102.
  17. Peng, H., Wang, W., An, Q., Xiang, C., Li, L. 2019. Path Tracking and Direct Yaw Moment Coordinated Control Based on Robust MPC with the Finite Time Horizon for Autonomous Independent-Drive Vehicles. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(6), pp. 6053–6066. Doi: 10.1109/TVT.2020.2981619.
  18. Qin, SJ., Badgwell, TA. (2003). A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice, 11(7), 733–764. Doi: 10.1016/S0967-0661(02)00186-7
  19. Rajamani, R. 2012. Vehicle Dynamics and Control, 2nd ed., Mechanical Engineering Series. Springer. Doi: 10.1007/978-1-4614-1433-9.
  20. Ritschel, R., Schrödel, F., Hädrich, J., Jäkel, J. 2019. Nonlinear Model Predictive Path Following Control for Highly Automated Driving. IFAC-PapersOnLine, 52(8), pp. 350-355. Doi: 10.1016/j.ifacol.2019.08.112.
  21. Rokonuzzaman, M., Mohajer, N., Nahavandi, S., Mohamed, S. 2020. Learning-based Model Predictive Control for Path Tracking Control of Autonomous Vehicle. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, pp. 2913–2918. Doi: 10.1109/SMC42975.2020.9283293.
  22. Tatjewski, P., Ławryńczuk, M. (2020). Algorithms with state estimation in linear and nonlinear model predictive control. Computers & Chemical Engineering, 143, 107065. Doi: 10.1016/j.compchemeng.2020.107065
  23. Wang, H., Liu, B. 2021. Path Planning and Path Tracking for Collision Avoidance of Autonomous Ground Vehicles. IEEE Systems Journal. Doi: 10.1109/JSYST.2021.3085479.
  24. Yakub, F., Mori, Y. 2015. Comparative study of autonomous path-following vehicle control via model predictive control and linear quadratic control. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 229(12), pp. 1695–1714. Doi: 10.1177/0954407014566031.
  25. Yu, Y., Li, Y., Liang, Y., Zheng, L., Ren, Y. 2021. Decoupling motion tracking control for 4WD autonomous vehicles based on the path correction. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 236(1), pp. 99–108. Doi: 10.1177/09544070211015928.
  26. Zou, K., Cai, Y., Chen, L., Sun, X. 2021. Event-triggered nonlinear model predictive control for trajectory tracking of unmanned vehicles. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. Doi: 10.1177/0954407021992165.