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基于改进自抗扰补偿的无人驾驶车辆轨迹跟踪

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针对无人驾驶车辆在轨迹跟踪控制中由于模型不精确和内外干扰使得跟踪精度下降的问题,提出模型预测控制(MPC)和改进型自抗扰控制补偿相结合的控制算法.先建立MPC控制器,为了提升计算的实时性,将非线性模型预测控制转化为线性时变模型预测控制.由于模型不精确和内外扰动会使车辆产生轨迹偏差,构建了一种更加平滑的非线性函数,进而设计改进型自抗扰控制,以横向偏差和横摆角偏差趋于零为目标来补偿车辆的前轮角,提升无人驾驶车辆的轨迹跟踪性能和抗干扰性能.不同工况下的仿真结果表明:此方法可以有效地完成轨迹跟踪,且跟踪偏差较小,并对外界干扰和车辆参数变化具有较强的鲁棒性.
Trajectory tracking of unmanned vehicles based on improved active disturbance rejection compensation

trajectory tracking accuracymodel predictive controlimproved active disturbance rejection controlnonlinear functionanti-interference

秦超、魏民祥

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南京航空航天大学能源与动力学院,南京 210016

轨迹跟踪精度 模型预测控制 改进型自抗扰控制 非线性函数 抗干扰

国家重点研发计划重点专项

2018YFB2002300

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.07.006

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(13)
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