【摘 要】
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定位是车辆自主驾驶研究过程中的关键问题。从车辆的侧向动力学模型出发,研究并分析了其稳态响应结果,以此建立了车辆定位模型。由于定位模型具有非线性、多自由度、多变元的特点,在实际定位中很难应用,因此,在定位模型中采用了一种动态自适应网络即改进型的RBFNN,它能够动态调节网络的规模和参数,具有较强的逼近能力以及自学习能力;并利用Kalman滤波器对输入的前轮摆角以及车速信号进行滤波处理,减小误差,提高
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定位是车辆自主驾驶研究过程中的关键问题。从车辆的侧向动力学模型出发,研究并分析了其稳态响应结果,以此建立了车辆定位模型。由于定位模型具有非线性、多自由度、多变元的特点,在实际定位中很难应用,因此,在定位模型中采用了一种动态自适应网络即改进型的RBFNN,它能够动态调节网络的规模和参数,具有较强的逼近能力以及自学习能力;并利用Kalman滤波器对输入的前轮摆角以及车速信号进行滤波处理,减小误差,提高定位精度。实车实验中,定位方法能够得到较高的定位结果,东、北向位置误差均不超过1米。实验结果表明,是一种
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