典型文献
车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法
文献摘要：
针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据集对算法求解器进行了运行试验.结果表明:通过对优化变量进行线性变换求得最小李普希茨常数,或通过自适应搜索确定该常数的合理值,可以加速求解器收敛;采用热起动技术和合理地设置停止准则也可以显著改进求解器性能.设计的求解器可以有效地解决车辆自动驾驶纵向运动MPC的实现问题.
文献关键词：
自动驾驶;纵向运动控制优化;模型预测控制(MPC);二次规划(QP);求解算法
中图分类号：
作者姓名：
王韬;曲大义;徐胜;贾彦峰;宋慧
作者机构：
青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东青岛266520;淄博职业学院人工智能与大数据学院,山东淄博255300;哲晰软件技术(上海)有限公司自动驾驶数据服务部,上海201815
文献出处：
引用格式：
[1]王韬;曲大义;徐胜;贾彦峰;宋慧-.车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法)[J].中国工程机械学报,2022(01):30-34,39
A类：
纵向运动控制优化,加速求解器
B类：
车辆自动驾驶,求解算法,运动模型,模型预测控制,MPC,优化问题,二次规划,QP,欧氏,拉格朗日松弛,松弛法,不等式,等式约束,问题转化,拉格朗日对偶,对偶问题,Nesterov,梯度法,问题求解,算法参数,运行试验,优化变量,线性变换,李普希,合理值,起动
AB值：
0.280246
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