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神经网络在无人驾驶车辆运动控制中的应用综述

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无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响. 因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制. 神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力,为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径. 针对上述几个方面,对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类,分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价. 最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题,并展望了可能的发展方向.
Overview of the application of neural networks in the motion control of unmanned vehicles

张守武、王恒、陈鹏、张笑语、李擎

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北京科技大学自动化学院,北京100083

北京城市学院信息学部,北京 100083

工业过程知识自动化教育部重点实验室,北京100083

神经网络 非线性系统 自适应控制 稳定性 无人驾驶车辆

国家自然科学基金国家自然科学基金北京市自然科学基金中央高校基本科研业务费资助项目

61673098616030343182027FRF-GF-17-B44

2022

工程科学学报
北京科技大学

工程科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.801
ISSN：2095-9389
年,卷(期)：2022.44(2)
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