【摘 要】
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为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响,本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。
【机 构】
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西南大学工程技术学院,重庆大学汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51875061),重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0496),中央高校基本业务费(SWU119021)资助。
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为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响,本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。首先,针对难以直接精确测量的车辆纵、侧向速度,建立了5输入3输出3状态的状态估计系统,并采用最小模型误差准则以降低估计过程轮胎的非线性特性带来的观测模型误差。接着,基于运动学模型,计算出了路径跟踪期望横摆角速度响应,并采用自适应滑模算法实现主动转向控制。考虑线控转向系统的潜在失效风险,引入径向基神经网络对系统不确定性进行在线估计。同时,设计了直接横
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