基于RBF神经网络优化的无人驾驶车辆增量线性模型预测轨迹跟踪控制研究

来源 :重庆理工大学学报:自然科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wwwwcccc3012
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研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设计了RBF自适应补偿控制器逼近模型的不精确部分;进而将逼近过程产生的误差作为外部干扰,设计了RBF鲁棒优化控制器,从而对逼近误差予以抑制。应用Lyapunov稳定性分析推导出隐含层网络权值训练规则,证明了控制系统的稳定性。当行驶在良好路面时,与传统ILTV-MPC
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