典型文献
基于径向基函数神经网络PID与模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制
文献摘要：
为提高无人驾驶车辆的稳定性和鲁棒性,提出一种基于径向基函数神经网络自适应比例积分微分(RBFNN?PID)算法和模型预测控制(MPC)算法相结合的车辆轨迹跟踪控制方法.基于自适应RBFNN?PID算法、MPC算法以及车辆动力学模型,建立智能车辆纵向速度控制和横向控制的仿真模型并将其结合起来.在此基础上,以横向MPC控制和LQR?PID控制算法为基准,验证所提出的控制方法在轨迹跟踪方面的优越性.仿真结果表明,新方法比对照组具有更高的精度.最后,对新控制方法的硬件在环验证表明,该轨迹跟踪控制算法在轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性.
文献关键词：
无人驾驶汽车;轨迹跟踪;径向基函数神经网络;模型预测控制
中图分类号：
作者姓名：
孙志伟;李聪
作者机构：
上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]孙志伟;李聪-.基于径向基函数神经网络PID与模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制)[J].上海工程技术大学学报,2022(02):148-158
A类：
B类：
径向基函数神经网络,PID,模型预测控制,车辆轨迹,轨迹跟踪控制,无人驾驶车辆,网络自适应,自适应比例,比例积分微分,RBFNN,MPC,车辆动力学模型,智能车辆,纵向速度控制,横向控制,LQR,控制算法,在轨,方法比对,硬件在环,轨迹跟踪精度,无人驾驶汽车
AB值：
0.26798
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