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智能汽车仿人换道TSK模糊可拓控制研究

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为提高智能汽车自主换道的轨迹跟踪精度和乘员舒适性,提出了一种将可拓控制与TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊控制相结合的智能汽车仿人换道控制方法.通过驾驶模拟器对熟练驾驶员的实际驾驶轨迹数据进行采集,基于广义回归神经网络进行仿人理想轨迹拟合.为提高智能汽车对拟合轨迹的跟踪能力,引入可拓控制策略根据系统状态划分不同控制域,并在经典域和可拓域分别采用PID反馈控制和PID前馈-反馈控制,解决单一控制算法的局限性.为进一步改善可拓控制在不同控制域边界的抖动问题,采用了TS K模糊控制对其稳定性进行优化.仿真结果表明,该控制算法保证在不同换道工况下都具有较高的跟踪精度和舒适性.
Research on TSK fuzzy extension control of human simulated lane-changing of intelligent vehicles

耿国庆、丁鹏程、江浩斌、唐斌

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江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013

江苏大学 汽车工程研究院,江苏 镇江 212013

智能汽车 换道 熟练驾驶员 可拓控制 TS K模糊控制

国家自然科学基金

51675235

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.005

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(1)
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