自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制

作     者：陈志勇 李攀 叶明旭 林歆悠 CHEN Zhiyong;LI Pan;YE Mingxu;LIN Xinyou

作者机构：福州大学机械工程及自动化学院福州350108 

基　　金：国家自然科学基金(52272389) 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2024年第35卷第6期

页      码：982-992页

摘      要：针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿,设计车辆横纵向运动的广义协调控制律;之后,考虑前车车速及道路曲率影响,以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标,利用粒子群优化(PSO)算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化,并最终得到一系列优化后的样本数据;在此基础上,设计、训练一个反向传播(BP)神经网络,实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测,以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。

主 题 词：自动驾驶电动车辆 不确定性 径向基函数神经网络 粒子群优化算法 参数预测 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.004

馆 藏 号：203128349...