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智能小车的路径跟踪控制算法研究的任务书 一、任务目的 智能小车作为一种具有实用性和趣味性的电子产品,其自主行驶功能是实现智慧出行的关键之一。路径跟踪控制算法是智能小车实现自主行驶的核心技术之一,本次任务旨在深入探究路径跟踪控制算法,研究其理论基础、应用场景及实践操作等方面,提高人们对智能小车技术的认知和掌握。 二、任务内容 1、对路径跟踪控制算法的理论基础进行深入研究,包括PID控制、LQR控制、Fuzzy控制等常见算法的原理、优缺点以及应用范围等方面进行探讨。 2、根据任务实际需求,选择一个或多个算法进行针对性的研究,针对不同场景进行设计和优化。 3、基于所选算法,采用MATLAB或Python等相应的仿真工具,编写相关程序进行模拟仿真操作,并对仿真结果进行分析,得出相关结论。 4、在智能小车实际应用场景下,进行路径跟踪控制算法的实验研究,调试智能小车参数,针对实际情况进行算法优化。 5、总结研究中的问题和挑战,提出解决方案和建议,为智能小车的实际应用提供参考。 三、任务要求 1、任务期限:不少于30天。 2、论文要求:内容与目的相符、结构完整、实证分析充分、毕业论文格式规范。 3、论文篇幅:1200字以上。 4、论文格式:应按照期刊论文的格式撰写。 5、实验环节:请按照实验室安全规定进行操作。 6、必须遵守学术规范,不得抄袭剽窃他人文章。 四、评估标准 1、任务目的是否明确; 2、研究思路和方法是否科学; 3、数据分析方法是否正确; 4、结论是否合理,是否能说明问题或解决问题; 5、论文表达是否准确,是否符合国内期刊要求; 6、实验操作是否规范。 五、任务进度 1、第一周:选择研究算法,阅读相关文献,确定论文题目。 2、第二周:研究算法原理,学习仿真工具的使用。 3、第三周:编写仿真程序,进行模拟仿真操作。 4、第四周:准备实验材料,进行实验操作。 5、第五周:总结研究成果,撰写论文,并提交给导师进行审核和修改。 六、参考文献 1、L.Vinicius,L.R.Dunkerley,C.A.AlvesdaSilva.Wheelslipandsaturationcompensationofananti-lockbrakesystemusingadaptivecontrol[J].IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,2016,24(1):37-45. 2、Y.Gao,J.Jiang,F.Sun,P.Luh.Discrete-timevariablestructureoptimalcontrolforaclassofinput-constrainednonlinearsystems[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2016,61(2):492-496. 3、W.Zheng,Y.Zhang,W.N.Zhao,X.M.Yang.Energymanagementstrategybasedonreal-timepredictionforafuelcell-batteryhybridbus[J].IEEETransactionsonTransportationElectrification,2016,2(1):131-139. 4、W.S.Zhang,X.Li,M.W.Sun,H.Q.Huang,R.G.Zhao.Path-followingcontrolofroboticflocks[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2016,61(7):2013-2020.