基于模型预测控制的智能车辆轨迹跟踪方法研究

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近年来,随着控制技术和通讯网络的发展,网络化控制系统作为控制系统和网络技术共同发展的结晶,受到了国内外众多学者的重视。网络化控制系统相较于传统控制系统,其优点是灵活性高、维护方便、成本低等,所以被广泛应用到相关领域。随着网络的嵌入,产生了一些新问题,如信号在网络中传输可能产生网络诱导时滞、数据包丢失以及受到网络资源限制等问题,这对控制系统的分析与控制器的设计带来了新的问题和挑战。基于Lyapuno
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随着物联网的飞速发展,智能产品已经逐渐融入人们的生活,窗户作为家居中的重要组成部分,也正在不断走向智能化。现有的智能窗产品大多功能单一,而且价格昂贵,还没有进入商业化。通过对现有技术和研究的分析,本文提出了一个基于云平台的智能窗远程监控系统。本系统选择STM32作为主控模块。与传统窗户相比,本系统设计了多种控制方式,包括基于多传感器的自动控制、基于云平台的远程控制、基于现场可编辑门阵列(FPGA)
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本文中拟建码头是江苏省沿江粮食码头重点工程。因为陆域条件受到限制,无法满足发展的需求,所以急需改址扩建。拟建码头所处工程河段不仅水沙条件复杂,而且水动力及通航环境也十分复杂,因此需要研究拟建码头工程对工程河段产生的影响。本文通过建立工程河段的非平衡、非均匀二维潮流数学模型,通过对工程河段洪、枯季实测地形和水沙资料进行模型水动力条件验证,验证表明数学模型计算大致模拟出该工程河段的潮流运动以及潮波传播
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随着物联网设备被广泛应用于心电数据的收集上,如何有效的对心律失常进行自动诊断分类,让患者得到快捷的诊断和医治,以及如何高质量地将干净心电信号从带噪声的心电信号中恢复出来,已成为智能医疗领域的重要研究课题。深度学习的日渐成熟为解决这一难题提供了有力的支撑。但在基于深度学习模型的心律失常分类应用中,现有的分类方法没有充分考虑心电序列数据中各个时间点前后信息对隐性特征的影响,以及心电信号存在的噪声影响心
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最近几年,大数据一词越来越多地出现在人们的视野中。高维数据的分析、处理以及表示是数据科学领域内的一项重要研究内容,也是解决许多问题至关重要的一点。长期以来,数据的本质几何结构分析引起了广大学者们的普遍关注。子空间分割方法是近年来的一个研究热点,也是计算机视觉和机器学习中的一个基本问题,在实际生活中有着广泛的应用。目前基于谱聚类的方法在子空间分割领域得到了越来越多的关注,但是在相关工作的实验中,子空
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调理猪肉干是我国传统休闲肉制品的代表之一,其风味独特、咀嚼感强、营养丰富,广受年轻消费者的喜爱与追捧。然而,由于原料选择与关键加工环节缺乏科学指导,经常导致产品的质量不一,难以满足市场的高品质需求。因此,本论文从原料选择出发,追溯三元杂交猪(杜洛克猪×长白猪×大白猪)的宰后成熟过程,从标准工艺角度,研究宰后成熟时间、腌制时间、干燥方式对调理猪肉干品质特性的影响,明确最优工艺标准;同时,研究不同包装
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深度强化学习兼具了深度学习对高维输入的处理能力与强化学习的决策能力,非常适合处理交互频繁的连续控制任务,近年来被广泛用于无人驾驶领域的研究中,取得了极好的效果。但目前基于深度强化学习的端到端控制方法仍存在环境探索效率低、训练速度慢、决策行为异常随机性强等不足。本研究以无人驾驶场景的决策控制体系作为研究对象,针对无人驾驶任务情景,深入研究基于深度确定性策略梯度(DDPG)的无人车控制方法,拟对现有的
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