基于优化算法的自动驾驶车辆纵向自适应控制

• 作者: 尹智帅 何嘉雄 聂琳真 管家意
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 关键词: 自动驾驶车辆 纵向控制 自适应 PSO-RBFNN-PID控制器
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真模型/系统置信度评估技术
• 页码范围: 409-420
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.9|U46
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-0372

摘要

针对自动驾驶车辆纵向运动的非线性、时变以及不确定性等特性,设计了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器,RBFNN与PID控制相结合自适应调整PID参数;针对RBFNN和PID的初始参数选择不当会使模型产生超调甚至失稳等问题,采用PSO同时离线优化RBFNN和PID的初始参数,智能选取合理参数;通过在Matlab/Simulink中搭建闭环自适应控制系统模型,新欧洲驾驶循环工况下比较PSO-RBFNN-PID,RBFNN-PID,PID三种控制器的精度和稳定性.仿真结果表明,提出的方法具有更好的控制精度和稳定性,能够很好地实现纵向跟踪控制.