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基于纵横向协同控制的路径跟踪策略研究
1
作者
李永恒
刘瑞军
+2 位作者
毕昭
崔恩安
杨金龙
《汽车实用技术》
2024年第7期45-53,共9页
为了提高智能车的路径跟踪精度和行驶稳定性,针对智能车路径跟踪控制提出了一种考虑车辆纵横向协同的跟踪策略。从车辆整体系统出发,对纵向运动和横向运动进行解耦,采用分层控制的结构,上层控制器利用基于径向基函数(RBF)神经网络的自...
为了提高智能车的路径跟踪精度和行驶稳定性,针对智能车路径跟踪控制提出了一种考虑车辆纵横向协同的跟踪策略。从车辆整体系统出发,对纵向运动和横向运动进行解耦,采用分层控制的结构,上层控制器利用基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应滑模变结构控制对车辆运动学耦合进行解耦,并用RBF神经网络对模型不确定性造成的系统扰动实时追踪;下层控制器以轮胎利用附着系数作为优化目标,将轮胎力约束在附着椭圆内。基于纵横向协同控制对纵横向轮胎力进行优化分配,从而提高极限工况下车辆路径跟踪的精确度和稳定性。
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关键词
路径跟踪控制
纵横向协同控制
滑模变结构
RBF神经网络
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题名
基于纵横向协同控制的路径跟踪策略研究
1
作者
李永恒
刘瑞军
毕昭
崔恩安
杨金龙
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
出处
《汽车实用技术》
2024年第7期45-53,共9页
文摘
为了提高智能车的路径跟踪精度和行驶稳定性,针对智能车路径跟踪控制提出了一种考虑车辆纵横向协同的跟踪策略。从车辆整体系统出发,对纵向运动和横向运动进行解耦,采用分层控制的结构,上层控制器利用基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应滑模变结构控制对车辆运动学耦合进行解耦,并用RBF神经网络对模型不确定性造成的系统扰动实时追踪;下层控制器以轮胎利用附着系数作为优化目标,将轮胎力约束在附着椭圆内。基于纵横向协同控制对纵横向轮胎力进行优化分配,从而提高极限工况下车辆路径跟踪的精确度和稳定性。
关键词
路径跟踪控制
纵横向协同控制
滑模变结构
RBF神经网络
Keywords
Path
tracking
control
vertical
and
horizontal
cooperative control
Sliding
mode
variable
structure
RBF
neural
network
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于纵横向协同控制的路径跟踪策略研究
李永恒
刘瑞军
毕昭
崔恩安
杨金龙
《汽车实用技术》
2024
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