基于容错学习的智能车辆路径跟踪控制

摘要：

针对复杂驾驶环境中智能车辆的路径跟踪问题,提出了一种新型自适应容错学习控制策略.为了便于路径跟踪控制器的设计,首先,创新地将车辆动力学转化为一种参数化形式.在此基础上,考虑到车辆动力系统的欠驱动特性,我们控制器设计中引入一种新型处理非方输入矩阵的方法.该方法不仅拓展了自适应学习算法的应用范围,同时也为处理一般非方动力系统提供了一种新思路.其次,针对行驶过程中车辆损耗或意外可能导致的故障,我们提出了一种容错学习机制.此外,利用Lyapunov理论给出了该控制方法的严格收敛性证明,并通过实例验证了该方法的有效性.事实证明,所提控制策略不仅可以有效地处理车辆动力系统固有的非线性性、不确定性以及各种外界干扰,同时还能较好地应对汽车执行器故障带来的影响.

关键词：自适应学习控制;路径跟踪;容错控制;参数不确定性;扰动;复合能量函数;稳定性;收敛性

所属期刊栏目：29

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;中山大学中央高校基本科研业务费专项资金项目

在线出版日期：2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：307-314