摘要
高速车辆自动紧急避让技术能够提高车辆行驶的安全性.在高速车辆紧急避让过程中,由于外界干扰不确定等因素,参数固定的自抗扰控制器存在控制精度较差、效果不尽人意的问题,针对这一问题提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法.以车辆二自由度模型为基础,设计了二阶自抗扰控制器,利用神经网络在线整定三阶扩张状态观测器参数,并嵌入到自抗扰控制器中,同时考虑车辆避让过程中存在侧向加速度过大、曲率不连续等问题,采用Sigmoid函数进行路径再规划.Carsim/Simulink联合仿真结果表明,在不同车速下外界不同侧向风速干扰时,神经网络自抗扰控制器较常规自抗扰控制器路径跟踪精度高、鲁棒性好,且在100km/h车速下60km/h侧向风干扰时,两者最大跟踪误差分别为9.82％、58.70％.
基金项目
国家自然科学基金(51205215)
山东省重点研发计划项目(2018GGX103030)
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