廣告
探索先進控制方法在自動駕駛車輛精確路徑跟蹤中的應(yīng)用：模型預(yù)測控制與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋策略的重點研究
基于模型預(yù)測控制的路徑跟蹤方法在車輛控制領(lǐng)域中顯示出了潛在的應(yīng)用前景。與傳統(tǒng)的控制方法相比，模型預(yù)測控制可以在預(yù)測時域內(nèi)指定多個預(yù)瞄點，并且可以融入物理約束，從而實現(xiàn)對車輛行駛路徑的穩(wěn)定控制。然而，模型預(yù)測控制的性能受到車輛動力學模型的影響。非線性動力學模型可以更好地預(yù)測車輛狀態(tài)，并考慮安全和驅(qū)動約束，相對于線性模型預(yù)測控制具有更好的跟蹤和鎮(zhèn)定性能。
然而，采用非線性動力學模型進行模型預(yù)測控制引入了一個涉及計算問題的約束非線性優(yōu)化問題，尤其是在較高驅(qū)動速度下。此外，選擇預(yù)測時域和權(quán)重仍然是具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為了降低計算代價，一些公式如顯式模型預(yù)測控制和切換模型預(yù)測控制被提出。這些方法在一定程度上減少了計算復(fù)雜性，但仍需要進一步的驗證和研究。
另一方面，前饋-反饋控制架構(gòu)已被證明是一種有效的設(shè)計方法，可以在保持魯棒穩(wěn)定裕度的同時實現(xiàn)精確的路徑跟蹤。前饋控制律通過路徑曲率生成穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)向角，反饋算法通過橫向路徑偏差和航向偏差計算補償后的轉(zhuǎn)向角。然而，前饋控制方法需要合適的模型。傳統(tǒng)的基于物理的車輛動力學模型具有直觀性，但需要明確的參數(shù)化表示和大量的經(jīng)驗參數(shù)，這是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法在車輛系統(tǒng)中得到成功應(yīng)用。這些方法通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用函數(shù)逼近特性和"無模型"結(jié)構(gòu)，能夠?qū)W習非線性車輛動力學行為。例如，Nathan等人提出了一個兩層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過實驗車輛數(shù)據(jù)學習非線性車輛動力學行為，并通過求解非線性優(yōu)化問題生成前饋轉(zhuǎn)向和側(cè)滑指令。同時，將穩(wěn)態(tài)側(cè)偏角納入反饋控制器以提高穩(wěn)定性。實驗證明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的路徑跟蹤方法在測試路徑上表現(xiàn)出比基于物理模型更好的跟蹤性能，為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的路徑跟蹤方法提供了良好的指導(dǎo)。
然而，基于離線訓練的前饋分量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些限制。由于離線采集的數(shù)據(jù)無法覆蓋所有車輛的駕駛場景，學習到的模型的泛化性有限。因此，設(shè)計一種基于在線學習的前饋方法，能夠?qū)崟r捕捉車輛非線性行為的精度和性能，并具有較高的計算效率，是一個值得探索的方向。
綜上所述，模型預(yù)測控制和前饋-反饋控制是路徑跟蹤問題中常用的方法。模型預(yù)測控制通過預(yù)測時域內(nèi)指定的預(yù)瞄點和融入物理約束，實現(xiàn)對車輛行駛路徑的穩(wěn)定控制。前饋-反饋控制通過路徑曲率和橫向路徑偏差、航向偏差計算轉(zhuǎn)向角，實現(xiàn)精確的路徑跟蹤?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法在車輛系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，但離線訓練的前饋分量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在泛化性限制。因此，基于在線學習的前饋方法是未來研究的一個方向，旨在實現(xiàn)實時捕捉車輛非線性行為的精確路徑跟蹤，并具有高計算效率。這些方法的發(fā)展和應(yīng)用將進一步推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和實際應(yīng)用。
廣告 
最新資訊
-
“汽車爬坡試驗方法”將有國家標準
2026-03-03 12:44
-
十年耐久監(jiān)管時代：電池系統(tǒng)開發(fā)策略將如何
2026-03-03 12:44
-
聯(lián)合國法規(guī)R59對機動車備用消聲系統(tǒng)的工程
2026-03-03 12:08
-
聯(lián)合國法規(guī)R58對后下部防護裝置的工程化約
2026-03-03 12:07
-
聯(lián)合國法規(guī)R57對摩托車前照燈配光性能的工
2026-03-03 12:07
