论文解读——MPC-based yaw and lateral stabilisation via active front……

《MPC-based yaw and lateral stabilisation via active front steering and braking》是期刊《Vehicle System Dynamics》在2008年第46卷增刊第1期上刊载的一篇论文。《Vehicle System Dynamics》的中科院大类分区（工程技术）是3区，小类分区（工程：机械）3区，2019年影响因子为2.581。

该论文的作者是Paolo Falcone、H. Eric Tseng、Francesco Borrelli、Jahan Asgari 和Davor Hrovat。作者单位包括Chalmers University of Technology、Ford Research Laboratories和University of California。Falcone是业内大佬。

这篇论文是基于模型预测控制的经典路径跟踪论文之一。按照作者的表述，我们可以推断，这篇论文采用的主要控制方法是非线性模型预测控制，而Falcone常用的线性模型预测控制仅出现于实验部分。

在这篇论文中，提出了一种结合前轮转向和四轮制动的控制方法，其本质就是建立以前轮转向角和四轮制动力作为控制输入的动力学模型，然后基于该模型建立控制器。论文的对照组则是以前轮转向角和四轮制动力形成的差动力矩作为控制输入建立控制器。

控制器通过仿真和实验进行了验证。在仿真阶段，实验组和对照组均为非线性模型预测控制器，实验组较对照组精确性更佳，而且实验组可以在较为极端的工况（车速19.4m/s，转向半径约为65m，最大离心加速度约为5.79m/s^2）下跟踪参考路径，但对照组则无法完成仿真。在实验阶段，对以线性模型预测控制为控制方法的实验组进行了测试，证明了该控制器的可行性。

从最终实验阶段采用了精确性较差但实时性较好的线性模型预测控制方法来看，这篇经典论文没能解决非线性模型预测控制实时性较差的问题。此外，采用前轮转向加四轮制动为控制输入确实有助于提高极限工况下的路径跟踪控制性能，但是当转弯半径更小时，车辆还是不能避免侧滑的风险，因此对于极限工况，还可以继续深入研究。

总而言之，这篇论文是经典的基于模型预测控制的路径跟踪控制文献，对于广大同行具有重要的参考意义。