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自主导航车轨迹跟踪控制方法研究
自主导航车轨迹跟踪控制方法研究
摘要：
随着自动驾驶技术的快速发展，自主导航车逐渐成为研究的热点。其中，轨迹跟踪控制是自主导航车的重要功能之一。本论文综述了当前常用的自主导航车轨迹跟踪控制方法，并对比分析了各个方法的优缺点。在此基础上，提出了一种改进的轨迹跟踪控制方法，通过仿真实验验证了该方法的有效性和性能。
关键词：自主导航车，轨迹跟踪，控制方法，仿真实验
1.引言
自主导航车是指能够在没有人类干预的情况下，在预设的路径上行驶的车辆。其具有广泛的应用前景，例如在货运物流、城市交通管理等领域。而轨迹跟踪控制，则是指自主导航车在行驶过程中，能够准确地跟随预设的轨迹路径。因此，研究自主导航车的轨迹跟踪控制方法对其实际应用具有重要意义。
2.常用的轨迹跟踪方法
2.1基于模型的方法
基于模型的方法使用数学模型来描述自主导航车的动力学特性，通过控制器对车辆进行控制。常见的方法有PID控制器、线性二次调节器等。这些方法具有计算简单、实现容易的优点，但对模型的精度要求较高，且对系统的非线性较敏感。
2.2基于最优控制的方法
基于最优控制的方法通过优化目标函数，找到使车辆跟踪轨迹最优的控制策略。常见的方法有模型预测控制、零相移控制等。这些方法可以有效地克服模型误差和非线性的影响，但计算复杂度较高，实时性较差。
2.3基于神经网络的方法
基于神经网络的方法利用神经网络的非线性映射能力，通过训练网络来学习轨迹跟踪控制的策略。这些方法具有强大的适应性和鲁棒性，但训练网络的过程较为复杂，且需要大量的数据进行训练。
3.方法比较与分析
将上述方法进行比较分析，可以得出以下结论：
基于模型的方法计算简单、实现容易，但对模型精度要求较高，且对非线性系统较为敏感；
基于最优控制的方法能够克服模型误差和非线性的影响，但计算复杂度较高；
基于神经网络的方法具有适应性和鲁棒性，但训练过程较为复杂且需要大量数据。
4.改进的轨迹跟踪控制方法
基于上述分析，本文提出一种改进的轨迹跟踪控制方法。首先，建立自主导航车的动力学模型，并进行参数辨识。然后，设计一个基于最优控制的控制器，优化目标函数为使车辆跟踪轨迹最优。最后，通过仿真实验验证该方法的有效性和性能。
5.仿真实验与结果分析
在MATLAB/Simulink环境下，进行了一系列的仿真实验。实验结果表明，改进的轨迹跟踪控制方法能够使自主导航车准确地跟踪预设的轨迹路径，并且对模型误差和非线性的影响具有一定的鲁棒性。
6.结论
本文综述了自主导航车轨迹跟踪控制方法的研究现状，分析了各个方法的优缺点。在此基础上，提出了一种改进的轨迹跟踪控制方法，并通过仿真实验证明了该方法的有效性和性能。随着自主导航车技术的不断发展，轨迹跟踪控制方法的研究将会越来越重要，对于自主导航车的实际应用具有重要意义。
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