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Tuning of Nonlinear MPC Algorithm for Vehicle Obstacle Avoidance

机译：用于车辆障碍避免非线性MPC算法的调整

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This work is concerned with tuning a nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm. Typically, the weighting coefficients associated with the predicted control errors are constant for the consecutive sampling instants over the prediction horizon. This work discusses a tuning procedure whose objective is to find a set of coefficients which scale the influence of the consecutive predicted control errors. The coefficients are determined using an original simulation-based method. In order to demonstrate effectiveness of the method, an MPC algorithm for vehicle obstacle avoidance is developed. It is shown that the discussed tuning methods makes it possible to obtain much better control quality in comparison with the classical approach.
机译：这项工作涉及调整非线性模型预测控制（MPC）算法。 通常，与预测控制误差相关联的加权系数对于预测地平线上的连续采样瞬间是恒定的。 这项工作讨论了一个调整过程，其目的是找到一组系数，其缩放了连续预测控制错误的影响。 使用基于原始仿真的方法确定系数。 为了证明该方法的有效性，开发了一种用于车辆障碍物避免的MPC算法。 结果表明，与经典方法相比，讨论的调谐方法使得可以获得更好的控制质量。

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