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摘要:
为解决LQR控制算法在智能车路径跟踪应用中参数难以选择且存在稳态误差的问题,提出一种基于遗传算法、前馈控制和线性二次型最优控制(genetic algorithm-feedforward control-linear quadratic regulator)的 GA-FFC-LQR路径跟踪控制器.首先,根据车辆的受力情况建立车辆动力学模型,通过将车辆投影到自然坐标系下,建立以相对于期望路径的横向偏差和航向偏差为状态变量的误差动力学模型.基于此误差动力学模型,利用LQR控制理论设计智能车路径跟踪控制器,并结合期望路径的曲率信息设计路径跟踪的前馈控制器.然后,利用遗传算法优化控制器的Q矩阵,从而减小LQR控制器设计的复杂性和提高路径跟踪控制器的精度.最后通过Carsim/Simu-link联合仿真平台测试设计的GA-FFC-LQR路径跟踪控制器.仿真测试结果表明,所设计的路径跟踪控制器能够保证智能车在不同道路下的路径跟踪性能,具有较好的跟踪精度.
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内容分析
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文献信息
篇名 智能车路径跟踪控制器的设计
来源期刊 成都信息工程大学学报 学科 工学
关键词 智能车 路径跟踪 LQR 前馈控制 遗传算法
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 电子信息科学与技术
研究方向 页码范围 21-27
页数 7页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.16836/j.cnki.jcuit.2022.01.004
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
智能车
路径跟踪
LQR
前馈控制
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
成都信息工程大学学报
双月刊
2096-1618
51-1769/TN
四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号
chi
出版文献量(篇)
2582
总下载数(次)
9
总被引数(次)
12634
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导