典型文献
智能网联汽车的自主换道控制研究
文献摘要：
针对智能网联车在极限工况下自主换道控制的精确性以及稳定性,提出了基于自适应鲁棒滑模的车辆换道控制方法.对RBF神经网络做了输入有界映射改进,提高了神经网络的灵敏度;利用改进后的神经网络对车辆参数的不确定性进行估计,提高了系统的稳定性;设计了基于改进神经网络的干扰观测器,可以快速、准确地估计出外界时变干扰并进行补偿,有效降低了抖振现象;构造Lyapunov函数证明设计的控制器可以保证被控系统的稳定性.通过数值仿真以及联合仿真进行验证,表明所提方法可以保证车辆满足换道需求,控制效果良好,有较强的鲁棒性.
文献关键词：
自主换道;极限工况;有界映射改进神经网络;干扰观测器;滑模控制
中图分类号：
作者姓名：
付建源;王栗;华亮
作者机构：
南通大学 电气工程学院,江苏 南通 226019
文献出处：
引用格式：
[1]付建源;王栗;华亮-.智能网联汽车的自主换道控制研究)[J].重庆理工大学学报,2022(06):105-114
A类：
有界映射改进神经网络
B类：
智能网联汽车,自主换道,换道控制,智能网联车,极限工况,下自,精确性,自适应鲁棒滑模,车辆换道,RBF,干扰观测器,出外,抖振,Lyapunov,被控,联合仿真,保证车辆,滑模控制
AB值：
0.253135
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