检索结果-南通市图书馆

信息技术 2024年第8期48卷 65-70,78页

作者：刘文龙姜明耀王晨旭徐伟东东北石油大学秦皇岛校区电气信息工程系河北秦皇岛066004

针对智能农机的路径跟踪问题,基于模型预测控制(MPC)与stanley控制提出一种融合控制算法。在农机运动学模型基础上,运用MPC算法设计路径跟踪控制律。在MPC算法的基础上通过权重系数与stanley算法进行融合,并采用模糊规则对权重系数进行... 详细信息

针对智能农机的路径跟踪问题,基于模型预测控制(MPC)与stanley控制提出一种融合控制算法。在农机运动学模型基础上,运用MPC算法设计路径跟踪控制律。在MPC算法的基础上通过权重系数与stanley算法进行融合,并采用模糊规则对权重系数进行动态修正。搭建Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,分别以不同速度对直线路径与圆形路径进行跟踪实验。结果表明,文中算法的控制性能优于常规MPC算法,在跟踪过程的前半段更为迅速,在跟踪过程的后半段更加平稳,直线路径跟踪误差在±2.5cm以内,特别适于农机初始位置偏差较大以及行驶速度较高的应用场合。

关键词：智能农机模型预测控制 stanley控制模糊规则路径跟踪

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考虑系统约束的预瞄stanley车辆路径跟踪控制

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现代制造工程 2023年第9期 61-68页

作者：张俊娜白国星山西机电职业技术学院汽车工程系长治046011 北京科技大学机械工程学院北京100083

近年来研究者们发现前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪控制的性能存在较大的影响,而常用于解决系统约束影响的模型预测控制存在实时性较差的问题。为此基于计算成本较低的stanley控制,考虑前轮转角速度约束等系统约束的影响,提出了... 详细信息

近年来研究者们发现前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪控制的性能存在较大的影响,而常用于解决系统约束影响的模型预测控制存在实时性较差的问题。为此基于计算成本较低的stanley控制,考虑前轮转角速度约束等系统约束的影响,提出了一种考虑系统约束的预瞄stanley车辆(无人驾驶)路径跟踪控制算法,并通过MATLAB与Carsim联合仿真对该算法进行了仿真测试。在被控对象有系统约束的情况下,提出的控制方法仍具有较高的精确性和实时性,其中横向误差绝对值不超过0.2734 m,航向误差绝对值不超过0.1135 rad,每个控制周期内的计算时间不超过2 ms。仿真结果还表明,该控制方法在精确性方面优于经典stanley控制、已有的未考虑系统约束的预瞄stanley控制,在实时性方面优于模型预测控制。

关键词：无人驾驶车辆路径跟踪 stanley控制预瞄控制系统约束

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农业机械路径跟踪控制方法研究

农业机械路径跟踪控制方法研究

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作者：姜明耀东北石油大学

学位级别：硕士

随着我国人口老龄化的不断加剧,农村劳动力的流失加速,导致农业生产成本上升,农业生产的效率和竞争力不断下降。此外,城市化进程的加快也使得越来越多的农民离开农村,导致农业劳动力短缺,农业生产力量减弱。智能化农机装备可以提高作业... 详细信息

随着我国人口老龄化的不断加剧,农村劳动力的流失加速,导致农业生产成本上升,农业生产的效率和竞争力不断下降。此外,城市化进程的加快也使得越来越多的农民离开农村,导致农业劳动力短缺,农业生产力量减弱。智能化农机装备可以提高作业效率、作业质量、土地利用率,能够解决当前国内农业发展的困境,符合我国农业发展国情。路径跟踪是实现智能化农机装备的关键技术。因此,本文基于模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC),对农机的路径跟踪控制进行研究。首先,基于运动学特性建立农机运动学模型,并根据受力分析建立农机二自由度动力学模型。通过CarSim/Simulink对建立的运动学模型和动力学模型进行有效性验证,为路径跟踪算法研究提供基础。然后,针对MPC计算复杂,快速性有时无法保证的问题,提出基于MPC与stanley的融合控制算法。在农机运动学模型和动力学模型基础上,借助局部线性化方法得到线性时变状态空间模型,并运用MPC算法设计路径跟踪控制律。在MPC算法的基础上通过权重系数与stanley算法进行融合,以横向误差和航向误差为输入量,权重系数为输出量,设计模糊控制器对权重系数进行动态调整。搭建CarSim与Simulink联合仿真平台,分别以不同速度对期望路径进行跟踪试验。仿真结果表明,本文算法的控制性能优于常规MPC算法。融合算法在跟踪过程的前半段更为迅速,在跟踪过程的后半段更加平稳。融合算法以20 km/h、30 km/h、40 km/h速度跟踪初始偏差为5 m的双移线路径,上线距离分别为15.8m、16.2 m、25.3 m,常规MPC算法上线距离为17.46 m、18.9 m、27.19 m,快速性提升9.5%、14.37%、6.95%,直线跟踪误差在±2.5cm以内。适于农机初始位置偏差较大以及行驶速度较高的应用场合。最后对硬件设备进行选型并设计自动驾驶系统,硬件设备主要包括卫星导航模块与转向控制模块,分别对直线路径和U型曲线路径进行实车实验。农机跟踪初始误差为1 m直线,融合算法的上线距离为3.5 m,上线时间为1.75s,上线后农机横向误差绝对值的平均值为2.15 cm,最大横向误差为4.5 cm,满足农机实际工作需要。同时与常规MPC算法相比,本文所设计的融合算法在保证控制精度的情况下快速性有所提升。

关键词：路径跟踪模型预测控制 stanley控制模糊规则权重系数

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不同车速下自适应变化的路径跟踪控制研究

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农业装备与车辆工程 2023年第7期61卷 1-6页

作者：马思群王兆强赵佳伟韩博上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201620

路径跟踪是自动驾驶汽车的核心技术,许多控制算法已被广泛应用于路径跟踪任务。为了提高路径跟踪在不同速度下的自适应能力,提出了一种结合预测轨迹和模糊控制的自适应stanley路径跟踪控制器。参考人类驾驶员经验,模糊控制器根据车辆的... 详细信息

路径跟踪是自动驾驶汽车的核心技术,许多控制算法已被广泛应用于路径跟踪任务。为了提高路径跟踪在不同速度下的自适应能力,提出了一种结合预测轨迹和模糊控制的自适应stanley路径跟踪控制器。参考人类驾驶员经验,模糊控制器根据车辆的横纵向速度实时调整预瞄距离,预测轨迹根据纵向速度实时调整预测时间进行提前控制。最后设计了自适应邻域的粒子群算法来对控制器参数进行优化。通过Simulink-CarSim的联合仿真验证,证明自适应stanley控制器可以显著提高对不同速度的适应性和跟踪性能。

关键词：路径跟踪 stanley控制模糊控制粒子群优化

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