Nonlinear Model Predictive Control-Based Reverse Path-Planning and Path-Tracking Control of a Vehicle with Trailer System

📄 arXiv: 2509.01820v1 📥 PDF

作者: Xincheng Cao, Haochong Chen, Bilin Aksun-Guvenc, Levent Guvenc, Brian Link, Peter J Richmond, Dokyung Yim, Shihong Fan, John Harber

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2025-09-01

💡 一句话要点

提出基于NMPC的车辆-拖车系统倒车路径规划与跟踪控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 车辆拖车系统 倒车泊车 非线性模型预测控制 路径规划 路径跟踪

📋 核心要点

  1. 车辆-拖车系统的倒车泊车因其不稳定性及反直觉控制，对人类驾驶员构成挑战。
  2. 论文提出一种基于NMPC的路径规划与跟踪控制方法，将拖车视作独立车辆进行控制。
  3. 仿真和硬件在环测试验证了该方法的有效性，可实现车辆-拖车系统的自动倒车泊车。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于优化的自动驾驶方案，用于处理车辆-拖车系统的倒车泊车操作。由于该系统的不稳定性和需要非直观的控制来正确定位拖车，对于人类驾驶员来说，完成此类操作是一项具有挑战性的任务。所提出的方法利用非线性模型预测控制（NMPC）来稳健地引导车辆-拖车系统进入期望的停车位。此外，可以添加一个可选的前向重新定位操作作为停车过程的附加阶段，以获得更好的系统配置，然后再尝试向后运动以获得良好的最终姿态。该方法的新颖之处在于其公式的简单性，因为路径规划和路径跟踪操作仅在被视为独立车辆的拖车上进行，然后通过本文中也导出的逆运动学关系将控制输入传播到牵引车。仿真案例研究和硬件在环测试的结果表明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：车辆-拖车系统的倒车泊车是一个复杂的问题，尤其是在狭窄空间内。现有的方法可能难以处理系统的不稳定性和非线性特性，导致规划的路径不平滑或跟踪精度不高。此外，传统的控制方法可能需要复杂的参数调整，难以适应不同的车辆和环境。

核心思路：本文的核心思路是将拖车视为一个独立的车辆进行路径规划和跟踪，然后通过逆运动学关系将拖车的控制输入映射到牵引车上。这种方法简化了问题的复杂性，使得可以使用标准的路径规划和跟踪算法来处理拖车，从而更容易实现自动倒车泊车。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：路径规划和路径跟踪。在路径规划阶段，使用优化算法（NMPC）为拖车生成一条可行的路径，使其能够到达目标停车位。在路径跟踪阶段，使用NMPC控制器控制拖车沿着规划的路径行驶。同时，根据拖车的状态和牵引车的几何关系，计算出牵引车的控制输入，从而实现车辆-拖车系统的协同控制。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将拖车视为独立车辆进行控制，并通过逆运动学关系将控制输入传递给牵引车。这种解耦的方法简化了控制器的设计，并提高了系统的鲁棒性。此外，该方法还提出了一种可选的前向重新定位操作，可以在倒车过程中调整车辆-拖车系统的姿态，从而更容易完成泊车任务。

关键设计：NMPC控制器的设计是关键。需要仔细选择状态变量、控制变量和约束条件，以保证系统的稳定性和性能。此外，逆运动学关系的推导也至关重要，需要精确地描述车辆-拖车系统的几何关系。损失函数的设计需要考虑路径跟踪误差、控制输入的大小以及系统的稳定性。

📊 实验亮点

论文通过仿真和硬件在环测试验证了所提出方法的有效性。虽然具体性能数据未在摘要中给出，但实验结果表明该方法能够稳健地引导车辆-拖车系统进入期望的停车位，并且可选的前向重新定位操作可以进一步优化系统配置，提高泊车成功率。硬件在环测试验证了该方法在实际系统中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆的泊车辅助系统，尤其是在需要倒车进入狭窄停车位的场景下。此外，该方法还可以扩展到其他类型的车辆-拖车系统，例如农业机械、物流车辆等，提高其自动化水平和作业效率。未来，该技术有望在智能交通和智慧物流领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Reverse parking maneuvers of a vehicle with trailer system is a challenging task to complete for human drivers due to the unstable nature of the system and unintuitive controls required to orientate the trailer properly. This paper hence proposes an optimization-based automation routine to handle the path-planning and path-tracking control process of such type of maneuvers. The proposed approach utilizes nonlinear model predictive control (NMPC) to robustly guide the vehicle-trailer system into the desired parking space, and an optional forward repositioning maneuver can be added as an additional stage of the parking process to obtain better system configurations, before backward motion can be attempted again to get a good final pose. The novelty of the proposed approach is the simplicity of its formulation, as the path-planning and path-tracking operations are only conducted on the trailer being viewed as a standalone vehicle, before the control inputs are propagated to the tractor vehicle via inverse kinematic relationships also derived in this paper. Simulation case studies and hardware-in-the-loop tests are performed, and the results demonstrate the efficacy of the proposed approach.