摘要
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.
基金项目
重庆市自然科学基金(cstc2019jcyjmsxmX0694)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJKJQN201904302)
NETL
NSTL
维普
万方数据