典型文献
基于模型预测控制与离散线性二次型调节器的智能车横纵解耦跟踪控制
文献摘要：
为确保智能车在复杂曲率变化道路条件下的跟踪精度与横向稳定性,提出一种基于Frenet坐标系的横纵解耦跟踪控制方法,并通过模糊速度规划提升跟踪的可靠性.横向控制采用基于前馈补偿的离散线性二次型调节器(DLQR)使跟踪误差收敛,纵向控制采用模型预测控制(MPC)输出期望加速度并结合油门制动标定表实现速度跟踪.速度规划方面以横向跟踪误差与道路曲率作为输入信号进行模糊速度规划.基于CarSim/Simulink构建仿真模型进行仿真验证,结果表明:该控制方式可有效降低路径跟踪误差,提高车辆横向稳定性以满足不同道路曲率的行车工况.
文献关键词：
智能车;离散线性二次型调节器;模型预测控制;跟踪控制;速度规划
中图分类号：
作者姓名：
段敏;孙小松;张博涵
作者机构：
辽宁工业大学,锦州121001
文献出处：
引用格式：
[1]段敏;孙小松;张博涵-.基于模型预测控制与离散线性二次型调节器的智能车横纵解耦跟踪控制)[J].汽车技术,2022(08):38-46
A类：
离散线性二次型调节器,DLQR
B类：
基于模型,模型预测控制,智能车,解耦,跟踪控制,曲率,道路条件,跟踪精度,横向稳定性,Frenet,坐标系,速度规划,横向控制,前馈补偿,跟踪误差,误差收敛,纵向控制,MPC,合油,油门,速度跟踪,CarSim,Simulink,仿真验证,控制方式,路径跟踪,高车,同道,车工
AB值：
0.304235
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