【摘 要】
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为提高无人驾驶车辆变工况下的路径跟踪精度与行驶稳定性,基于三自由度单轨车辆模型与模型预测控制理论,提出一种自适应于不同车辆车速与路面曲率半径的路径跟踪控制方法。依
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为提高无人驾驶车辆变工况下的路径跟踪精度与行驶稳定性,基于三自由度单轨车辆模型与模型预测控制理论,提出一种自适应于不同车辆车速与路面曲率半径的路径跟踪控制方法。依据公路路线设计规范JTG D20-2017,以车辆车速与路面曲率半径作为划分标准,划分71组仿真工况;以车辆横向位移误差与横摆角速度均方根值作为评价指标,确定各组仿真工况下的最优预测时域与预测周期。运用人工神经网络对71组仿真数据加以训练,得到自适应变工况的路径跟踪控制器。为验证所提出控制器的控制效果,搭建了CarSim/Simulink联合仿真
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