1.一种矿用卡车模型预测变速轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，根据控制中心接收规划层的参考轨迹与车辆状态的信息，建立曲率区间与对应车辆速度的曲率速度匹配表，设定速度与车辆前视距离的匹配表；实现步骤如下：S101，接收规划层的参考轨迹信息，参考轨迹信息包括：大地坐标系下横向位置xr、纵向位置yr、横摆角θr和曲率kr；

S102，通过车身传感器采集车辆状态数据，并通过CAN通信传输数据，采集的车辆状态数据包括：车辆速度、车辆位置、车辆横摆角、发动机转速；

S103，根据矿区道路建设标准，设定最小转弯半径，建立曲率速度匹配表；

S104，根据不同的当前速度，匹配不同的前视距离，得到速度前视距离匹配表；

S2，根据矿用卡车动力学模型，建立矿用卡车横向跟踪动力学误差模型；实现步骤如下：S201，建立矿用卡车动力学模型，表达式为：其中，vy是矿用卡车横向速度， 是矿用卡车横摆角，Cαf是矿用卡车前轮轮胎侧偏刚度，Cαr是矿用卡车后轮轮胎侧偏刚度，a是质心到前轮的距离，b是质心到后轮的距离，Iz为横摆转动惯量，δ是前轮转角；m为矿用卡车质量，vx为矿用卡车纵向速度；

S202，建立矿用卡车横向跟踪动力学误差模型，表达式为：其中，ed是在自然坐标系下，车辆位置与参考轨迹上投影点位置的横向误差， 为横向误差变化率； 是在大地坐标系下，矿用卡车横摆角与投影点处的横摆角误差， 为横摆角误差变化率；

进一步的，将矿用卡车横向跟踪动力学误差模型记为状态方程：其中， u

＝δ；

S3，将车辆动力学误差模型离散化，并通过构建新的状态量，推导对控制量的变化量进行软约束的模型预测控制器；

S4，通过采集到的车辆实时位姿信息，搜寻参考轨迹中的匹配点；车辆行驶时，模型预测控制器给出受约束的方向盘转角，并根据检测前视距离处的曲率，给出对应的车辆速度；

S5，下层转向执行机构根据模型预测控制器给出的转角进行转向控制，下层PID控制器根据模型预测控制器给出的速度进行纵向速度控制；

步骤S3中，所述模型预测控制器的实现步骤如下：S301，混合使用中点欧拉法与向前欧拉法将状态方程进行离散化，离散化为：其中， E是单位矩阵， dt是采样时间；

S302，构建新的状态量ξ(k)为：

T

ξ(k)＝[X(k) u(k‑1)]

S303，设计模型预测轨迹跟踪控制器，具体步骤如下：S3031，根据步骤S302构建的新的状态量，得到新的状态空间表达式：S3032，设预测时域为NP，控制时域为NC，NP≥NC，由新的状态空间表达式，得到系统的预测方程为：Y＝ψξ(k)+ΘΔU

其中，Y是系统NP预测时域的预测输出，ξ(k)是k时刻的系统状态，ψ是输出矩阵，ΔU是系统控制时域的输入，Θ是直传递矩阵；

S3033，设计代价函数，表达式为：

其中，Q是系统预测输出状态的权重矩阵，R是系统控制量变化量的权重矩阵，ε是松弛因子；η(k+i,k)为k+i时刻系统的预测输出，ηref(k+i,k)为k+i时刻系统的预测时域参考值，ρ为松弛因子权重；ΔU(k+i,k)为k+i时刻系统控制时域的输入变化量；

S3034，设计约束，表达式为：

其中，umin是前轮转角的最小值，umax是前轮转角的最大值，Δumin、Δumax分别为前轮转角变化量的最小与最大值；

S3035，对代价函数优化求解，将代价函数与约束转化为标准二次型求解所需要的形式，具体为：其中，

Umin、Umax分别是控制量约束的最小与最大值，ΔUmin、ΔUmax分别是控制量变化量的最小T与最大值，M为松弛因子的上界；H、f为标准二次型系数矩阵；

步骤S4中，车辆行驶时，模型预测控制器给出受约束的方向盘转角，并根据检测前视距离处的曲率，给出对应的车辆速度的实现步骤如下：S401，根据当前车辆位置信息(x,y)，搜寻参考轨迹中的匹配点(xr,yr)；

S402，根据匹配点与当前车速，查询速度前视距离匹配表，确定前视距离L；

S403，根据前视距离与匹配点，得参考轨迹上的前视曲率K；

S404，由前视曲率K，查询曲率速度匹配表，得出矿用卡车期望速度V；

S405，根据期望速度V更新模型预测控制器的参数，模型预测控制器给出期望的方向盘转角δ。

2.根据权利要求1所述矿用卡车模型预测变速轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S5中，下层PID控制器根据步骤S4给出的期望速度与当前自身车速，给出纵向速度控制所需要的控制量，结合油门，刹车标定表给出最终矿用卡车所需要的油门或者刹车量，进行车辆速度控制。