基于粒子群优化神经网络PID控制的车道保持系统研究

• 作者: 唐叩祝 王乃汉 胡延平
• 来源期刊: 北京汽车
• 学科: 交通运输
• 关键词: 神经网络 车道保持 硬件在环 跟踪精度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: U461.91|TP273
• 字数: 2346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14175/j.issn.1002-4581.2018.04.010

摘要

提出一种基于粒子群优化神经网络PID的车道保持控制方法.首先搭建车路模型和EPS(Electric Power Steering,电动助力转向系统)模型;然后建立粒子群优化神经网络PID控制器,利用粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值,提高神经网络算法的收敛速度和精度,优化后的神经网络算法在线调整PID控制器的3个参数比例Kp、积分Ki、微分Kd,输出最优组合;最后,进行车道保持硬件在环试验,试验表明:相对于常规PID控制和神经网络PID控制,在粒子群优化神经网络控制下,车道保持系统的跟踪精度和稳定性都更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡延平	合肥工业大学机械工程学院	29	185	9.0	13.0
2	唐叩祝	合肥工业大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0
3	王乃汉	合肥工业大学机械工程学院	4	10	2.0	3.0