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智能汽车自适应RBF神经网络循迹控制

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为解决智能汽车循迹控制中建模复杂及不精确问题,提出了一种基于整体逼近的自适应RBF神经网络控制方法.首先,基于智能汽车动力学方程的基本形式,对系统的不确定性进行分析.而后,利用神经网络的逼近特性,对分析结果中的不确定项进行整体逼近.进而,基于自适应RBF神经网络控制方法设计控制律,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法设计自适应控制律.最后,进行Simulink/Carsim联合仿真验证,仿真结果表明,在通用双移线道路环境下,所提控制方法能够通过控制方向盘转角使得车辆沿期望轨迹行驶,轨迹跟踪误差较小且控制输出幅值可控,能够满足实际工程需求.
Adaptive RBF Neural Network Path Tracking Control for Intelligent Vehicle

吕佳、邱建岗、张续光

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重庆建筑工程职业学院轨道与机电工程系,重庆400072

北京汽车动力总成有限公司,北京101106

智能汽车 循迹控制 自适应 RBF神经网络 整体逼近

重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目

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2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.384(2)
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