MPC-DS路径跟踪算法

该算法通过引入松弛变量的动态控制屏障函数，将AGV在密集动态障碍环境下的严格安全约束转化为软约束，实现了安全高效的路径跟踪。

Zhang, Dong · Dongjie, Huo · 76905789 · 曹政才

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

参数信息

能耗降低

21.1 %

技术优势

不会陷入无解

松弛变量允许临时违反安全约束，控制器始终有可行解，避免因约束过严而停车。

能耗降21.1%

与现有主流方法比较，该算法规划出的路径更平滑、更短，因此能耗更低。

障碍密集也能用

在动态密集障碍环境中经过仿真和物理实验验证，能够安全高效地避开障碍。

应用场景

• AGV路径跟踪：在密集动态障碍中保持可行路径，避免频繁急停或碰撞。
• 自主导航：软约束设计让控制器始终有可行解，导航更连续。
• 动态环境导航：在动态密集障碍环境中安全高效避障，同时降低能耗。