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基于GA-PSO的智能汽车横向LQR控制器优化设计
1
作者
王怡萌
仝秋红
+2 位作者
孙照翔
高越
张武
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期47-55,共9页
针对线性二次型调节器(LQR)在智能汽车横向控制中,系数矩阵Q和R选取困难导致的控制精度低和参数整定效率低的问题,提出了一种遗传粒子混合优化(GA-PSO)方法。基于车辆二自由度模型设计了横向LQR控制器和前馈控制器,以该模型下控制器自...
针对线性二次型调节器(LQR)在智能汽车横向控制中,系数矩阵Q和R选取困难导致的控制精度低和参数整定效率低的问题,提出了一种遗传粒子混合优化(GA-PSO)方法。基于车辆二自由度模型设计了横向LQR控制器和前馈控制器,以该模型下控制器自身能量损失函数作为代价函数对系数矩阵进行优化,并对比了GA-PSO和粒子群优化(PSO)算法的优化效果。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,经GA-PSO算法优化后的控制器跟踪精度和计算效率分别提高了47.06%和63.54%,且优化后的控制器具有较强的鲁棒性。
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关键词
智能汽车
横向控制
轨迹跟踪
线性二次型调节器
粒子群优化
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职称材料
题名
基于GA-PSO的智能汽车横向LQR控制器优化设计
1
作者
王怡萌
仝秋红
孙照翔
高越
张武
机构
长安大学
陕西智能网联汽车研究院有限公司
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期47-55,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3002602)
“两链”融合企业(院所)联合重点专项-工业领域(2022LL-JB-03)。
文摘
针对线性二次型调节器(LQR)在智能汽车横向控制中,系数矩阵Q和R选取困难导致的控制精度低和参数整定效率低的问题,提出了一种遗传粒子混合优化(GA-PSO)方法。基于车辆二自由度模型设计了横向LQR控制器和前馈控制器,以该模型下控制器自身能量损失函数作为代价函数对系数矩阵进行优化,并对比了GA-PSO和粒子群优化(PSO)算法的优化效果。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,经GA-PSO算法优化后的控制器跟踪精度和计算效率分别提高了47.06%和63.54%,且优化后的控制器具有较强的鲁棒性。
关键词
智能汽车
横向控制
轨迹跟踪
线性二次型调节器
粒子群优化
Keywords
Intelligent Vehicle
Lateral control
Trajectory tracking
Linear Quadratic Regulator(LQR)
Particle Swarm Optimization(PSO)
分类号
U461.99 [机械工程—车辆工程]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-PSO的智能汽车横向LQR控制器优化设计
王怡萌
仝秋红
孙照翔
高越
张武
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024
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