冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法.pdf
秀华****魔王
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冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法.pdf
本发明提供了一种冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法,根据冰雪环境下车辆轮胎力不满足线性关系,建立冰雪环境下仿射形式的非线性车辆系统模型,基于此模型,采用反馈线性化的方法对复杂的非线性车辆系统模型进行线性化处理,得到较简单的线性系统模型和虚拟控制输入;根据得到的简单线性车辆系统模型,使用线性二次型调节器的设计方法设计路径跟踪控制器,保证系统稳定性和目标的最优性,实现无人驾驶车辆路径跟踪。
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基于LQR的智能车辆路径跟踪控制研究引言车辆是人类交通工具的重要组成部分之一,它的安全性、效率和智能化水平,直接关系到交通运输的发展和进步。智能车辆是近年来交通领域发展的热点和重点,其引领着行业的技术革新和发展。其中,路径跟踪控制技术是智能车辆关键技术之一,在完善车辆自动驾驶功能和提高车辆行驶安全性上具有重要作用。本文旨在探讨基于LQR的智能车辆路径跟踪控制,并结合实际案例进行论述。一、智能车辆路径跟踪控制技术研究1.1路径规划智能车辆需要进行路径规划,才能确定前进方向和选择行驶路线。路径规划是通过车辆传
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基于LQR的智能车辆路径跟踪控制研究智能车辆路径跟踪控制是智能交通系统研究的重要领域之一。在现代交通系统中,路径跟踪控制的效果直接影响着车辆的安全性、稳定性和舒适性。本文将以基于线性二次调节器(LQR)的智能车辆路径跟踪控制研究为题,探讨该控制方法在路径跟踪中的应用。首先,我们需要明确路径跟踪控制的目标。路径跟踪控制的主要目标是使车辆能够按照给定的路径精确地行驶,同时保持良好的稳定性和舒适性。为了实现这一目标,研究者们提出了众多的路径跟踪控制方法,其中LQR是其中一种常用的方法。LQR是一种优化控制方法,
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本发明涉及一种基于反馈纯跟踪的智能车辆路径跟随控制方法,具体步骤如下:根据车辆状态和期望路径确定最近路径点,并计算反馈横向偏差;根据车速和最近路径点的曲率确定前视距离;根据车辆状态、前视距离和期望路径确定目标点,并计算前馈横向偏差;根据上述前视距离和前馈横向偏差计算前馈控制量;根据上述车速和最近路径点的曲率确定系数,并根据上述前视距离和反馈横向偏差计算反馈控制量;上述前馈控制量和反馈控制量相加,得到前轮转角控制量。有益效果:本发明考虑到智能车辆与期望路径的实时横向偏差,在不同工况下保持良好的路径跟随精度,
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,目录PartOnePartTwoLQR算法的基本原理LQR算法在工程车辆自动驾驶路径跟踪中的应用LQR算法的优势与局限性PartThree系统构成与工作原理路径规划与决策模块传感器数据处理模块控制执行模块PartFourLQR算法的数学模型建立LQR算法的参数选择与优化LQR算法的仿真验证与结果分析LQR算法在实际工程车辆中的应用与效果评估PartFive技术发展趋势与展望面临的挑战与解决方案未来研究方向与重点THANKS