【摘 要】
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为研究分布式驱动车辆路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(MPC-Fuzzy)的联合控策略,缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。
【机 构】
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苏州大学机电工程学院,常熟理工学院汽车工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20151259)
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为研究分布式驱动车辆路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(MPC-Fuzzy)的联合控策略,缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测"滚动优化"的优点,在降低跟踪误差的同时,保证车辆的稳定性。下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为"方向偏差"和"位置偏差",利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后
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