越野环境下自主车纵向控制器设计的学习方法研究与实现
地面轮式车辆的纵向控制问题是一个典型的非线性控制问题，以往多是采用传统的基于模型的控制器设计方法,由于车辆纵向动力学模型是一个由发动机、扭力变矩器、变速箱、轮胎/路面作用等多个非线性部件串联组成,难以得到一个精确的系统模型,为控制器的设计带来了不便。 本文利用支持向量机这种基于数据驱动的建模方法,实现了对车辆纵向动力学逆模型的逼近,在此基础上给出了一个基于学习前馈混合积分反馈的车辆纵向运动的跟踪控制算法,并将该控制算法用于实际越野环境下的车辆控制中,试验结果显示该方法具有良好的适应性和广阔的应用前景。
非线性控制 机器学习 学习控制 支持向量机
赵汗青 吴涛 贺汉根
国防科技大学机电工程与自动化学院自动化所,湖南,长沙 410073
国内会议
哈尔滨
中文
251-258
2007-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）