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自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制 被引量:1
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作者 陈志勇 李攀 +1 位作者 叶明旭 林歆悠 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期982-992,共11页
针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,... 针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿,设计车辆横纵向运动的广义协调控制律;之后,考虑前车车速及道路曲率影响,以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标,利用粒子群优化(PSO)算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化,并最终得到一系列优化后的样本数据;在此基础上,设计、训练一个反向传播(BP)神经网络,实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测,以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶电动车辆 不确定性 径向基函数神经网络 粒子群优化算法 参数预测
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自动驾驶电动车辆数据采集方法 被引量:4
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作者 陈骏生 《机电技术》 2021年第2期22-23,30,共3页
针对自动驾驶电动车辆整车零部件和传感器运行产生的海量数据,阐述自动驾驶电动车辆数据采集的方法及意义,分析当前自动驾驶电动车辆数据多源化与数据采集的问题,介绍一种自动驾驶电动车辆数据采集方法。该方法通过车端数据融合、与云... 针对自动驾驶电动车辆整车零部件和传感器运行产生的海量数据,阐述自动驾驶电动车辆数据采集的方法及意义,分析当前自动驾驶电动车辆数据多源化与数据采集的问题,介绍一种自动驾驶电动车辆数据采集方法。该方法通过车端数据融合、与云端进行数据交互,解决自动驾驶电动车辆实际运行的数据采集和监管问题,并且能够进行自动驾驶电动车辆云端数据分析与应用,从而提高数据的利用率和价值。 展开更多
关键词 自动驾驶电动车辆 数据内容 采集方法
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