基于优化算法的自动驾驶车辆纵向自适应控制

作     者：尹智帅 何嘉雄 聂琳真 管家意 Yin Zhishuai;He Jiaxiong;Nie Linzhen;Guan Jiayi

作者机构：武汉理工大学汽车工程学院湖北武汉430070 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2021年第33卷第2期

页      面：409-420页

核心收录：

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2018YFB0105203) 国家自然科学基金(51805388) 

主　　题：自动驾驶车辆 纵向控制 自适应 PSO-RBFNN-PID控制器 

摘      要：针对自动驾驶车辆纵向运动的非线性、时变以及不确定性等特性,设计了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)比例积分微分(Proportional Integral Derivative, PID)控制器,RBFNN与PID控制相结合自适应调整PID参数;针对RBFNN和PID的初始参数选择不当会使模型产生超调甚至失稳等问题,采用PSO同时离线优化RBFNN和PID的初始参数,智能选取合理参数;通过在Matlab/Simulink中搭建闭环自适应控制系统模型,新欧洲驾驶循环工况下比较PSO-RBFNN-PID, RBFNN-PID, PID三种控制器的精度和稳定性。仿真结果表明,提出的方法具有更好的控制精度和稳定性,能够很好地实现纵向跟踪控制。