智能車(chē)輛是可以在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)或半自動(dòng)工作的機(jī)器,作為智能交通系統(tǒng)不可或缺的一部分,能夠極大地提高機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛的安全性,大幅地改善公路交通的效率,并且降低資源的消耗。軌跡規(guī)劃和跟蹤控制是確保智能車(chē)能夠正常行駛的重要組成部分。本文主要針對(duì)智能車(chē)的軌跡規(guī)劃和軌跡跟蹤進(jìn)行研究,基于模型預(yù)測(cè)控制算法,結(jié)合原對(duì)偶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及人工勢(shì)場(chǎng)等方法來(lái)設(shè)計(jì)控制器,以實(shí)現(xiàn)智能車(chē)軌跡規(guī)劃和跟蹤控制,解決了當(dāng)前存在的多狀態(tài)變量約束、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。本文主要研究?jī)?nèi)容分為以下幾個(gè):1.針對(duì)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,基于模型預(yù)測(cè)控制算法設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)控制器,以實(shí)現(xiàn)對(duì)期望軌跡的跟蹤。在車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中考慮了外部擾動(dòng),設(shè)計(jì)了前饋與反饋控制器相結(jié)合的控制器。為了提高實(shí)時(shí)魯棒性,采用線(xiàn)性跟蹤誤差模型,線(xiàn)性化的同時(shí)保留高階項(xiàng)。確定目標(biāo)函數(shù),并在目標(biāo)函數(shù)中設(shè)置了控制增量約束和松弛因子。隨后將目標(biāo)函數(shù)和約束條件迭代為有約束的二次規(guī)劃問(wèn)題,采用原對(duì)偶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決這一滾動(dòng)優(yōu)化。最后通過(guò)李亞普洛夫理論對(duì)控制器進(jìn)行了穩(wěn)定性分析,并利用仿真分析,驗(yàn)證了所提出的控制器對(duì)參考軌跡跟蹤的有效性。2.針對(duì)車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型,研究了基于模型預(yù)測(cè)控制的軌跡跟蹤問(wèn)題。... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型

車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型

基于魔術(shù)公式輪胎模型的輸入輸出魔術(shù)公式的一般表達(dá)式為：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3396449