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基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制
基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制
摘要：
智能车路径跟踪控制是自动驾驶技术中的重要问题之一。为了提高智能车的路径跟踪性能和鲁棒性，本文提出了一种基于滑模自抗扰控制的路径跟踪控制方法。该方法通过设计滑模控制器实现对路径跟踪误差的精确控制，同时采用自抗扰控制策略抑制外部扰动的影响。仿真结果验证了该控制方法的有效性和优越性。
关键词：智能车，路径跟踪控制，滑模控制，自抗扰控制
引言：
智能车作为自动驾驶技术的一种典型应用，已经成为当前热门的研究领域。在实际应用中，智能车需要精确地跟踪路径以实现安全、稳定的行驶。然而，环境扰动和模型误差等因素会导致路径跟踪误差，为了提高路径跟踪性能和鲁棒性，滑模自抗扰控制被引入到智能车路径跟踪控制中。
滑模自抗扰控制，通过设计滑模控制器实现对系统状态的积极控制，通过自抗扰控制策略抑制外部扰动的影响，从而实现对系统状态的精确控制。滑模控制具有简单、鲁棒、快速的特点，可以有效地实现路径跟踪控制。
方法：
智能车路径跟踪系统通常由传感器、执行器和控制器组成。在本文的路径跟踪控制方法中，采用视觉传感器获取车辆与路径之间的距离信息，并通过控制器对车辆进行控制。控制器包括滑模控制器和自抗扰控制器。
首先，根据视觉传感器获取的距离信息，可以计算出车辆距离路径的偏差，即路径跟踪误差。然后，利用滑模控制器设计滑模面，滑模面的斜率和截距可以决定滑模控制量的大小和方向。滑模控制器可以强制系统状态在滑模面上滑动，从而实现对路径跟踪误差的精确控制。为了进一步提高控制精度和鲁棒性，在滑模控制器中引入了自抗扰控制器。
自抗扰控制器的作用是抑制外部扰动对系统的干扰。通过引入状态估计器，可以对外部扰动进行实时估计，并将估计值作为自抗扰控制器的输入。自抗扰控制器的输出与滑模控制器的输出相加，以抵消外部扰动的影响。
结果：
为了验证所提出的基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制方法的有效性，进行了一系列仿真实验。在实验中，通过改变路径形状和引入不同强度的扰动，评估了控制方法的路径跟踪性能和鲁棒性。
仿真结果表明，所提出的控制方法能够实现快速、准确的路径跟踪。不论是直线还是曲线路径，智能车都能够精确地沿着路径行驶，并且能够有效地抑制外部扰动的干扰。与传统的控制方法相比，基于滑模自抗扰的控制方法具有更好的鲁棒性和抗干扰性能。
结论：
本文提出了一种基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制方法。通过设计滑模控制器实现对路径跟踪误差的精确控制，同时采用自抗扰控制策略抑制外部扰动的影响。通过仿真实验验证了该控制方法的有效性和优越性。未来的研究可以进一步探索滑模自抗扰控制在实际智能车系统中的应用，并与其他控制方法进行比较分析，以进一步提高智能车的性能和鲁棒性。