摘要:为提高智能车辆轨迹跟踪精度,以车辆动力学模型为基础,提出一种基于线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。该方法将车辆非线性动力学跟踪误差模型进行线性化和离散化处理,作为控制器的预测模型;建立系统控制增量的目标函数,设计状态量、控制量和控制增量约束条件,利用带约束的二次规划问题求解目标函数;将求得的最优序...
基于交互式多模型平方根容积卡尔曼滤波的船舶轨迹跟踪 . 本文全文图片 船舶运动模型示意图 AIS传输机制图 IMM-SCKF算法的原理框图 3种单一运动状态的船舶轨迹和测量值 3种单一运动状态下图4跟踪轨迹的位置信息均方根误差 组合模型1和单一模型跟踪轨迹4位置信息均方根误差 ...
基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法
基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法* 潘世举, 李华, 苏致远, 徐友春 Trajectory Tracking Method for Intelligent Vehicles Based on Tracking-error Model Pan Shiju, Li Hua, Su Zhiyuan & Xu Youchun 汽车工程 . 2019, (9): 1021 -1027 . DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.09.006 版权所有 ...
基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制,建立了基于车辆的质心侧偏角、横摆角速度,横向误差,航向误差四自由度动力学模型作为控制模型,通过最优化航向误差和横向误差,实时计算最优的K值,计算期望的前轮转角实现轨迹跟踪,仿真效果良好,有对应的资料,包运行和。
这个资源是一份以LQR(Linear Quadratic Regulator,线性二次调节器)理论为基础的控制算法研究。研究者针对车辆的四自由度动态模型——考虑了质心侧偏角、横摆角速度以及横向和航向误差,设计了一种轨迹跟踪控制策略。他们构建了一个动力学模型,核心目的是优化车辆的航向
基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制,该资源介绍了一种先进的车辆控制技术。它通过建立一个包含车辆质心侧偏角、横摆角速度、横向误差以及航向误差四自由度动力学模型的控制模型,实现了对车辆轨迹的精确跟踪。该资源利用了LQR(线性二次调节器)最优控制算法,旨在实时优化航向误差和横向误差,确保车辆能够按照预定轨迹行...