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题名基于改进纯跟踪算法的无人车路径跟踪研究
被引量：9
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作者
付景枝
尹泽凡
刘云平
范嘉宇
朱涵智
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机构
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
江苏省大数据分析技术重点实验室
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022年第S02期41-45,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51305210)
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文摘
为了提高低速无人车在自动寻迹直线、转弯路段的跟踪精度,提出了一种基于改进纯跟踪模型的无人车路径跟踪算法。针对传统的纯跟踪算法设置的预估前视距离跟踪理想路径误差较大的问题,文中以无人巴士为载体,在获取到车辆RTK-GPS定位数据的基础上,对纯跟踪算法进行改进,设计了一种用二次多项式来表示预估前视距离的方法,该方法可以用车辆实时速度和GPS轨迹与当前车辆位置之间的最短距离来调整前视距离的大小,减少了无人车在跟踪理想路径,尤其是转弯路段时的横向误差。试验结果表明,文中提出的跟踪算法相较于传统的纯跟踪算法在路径跟踪上具有更高的精度和平稳性。
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关键词
路径跟踪
纯跟踪算法
前视距离
二次多项式函数
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Keywords
path tracking
pure tracking algorithm
forward-looking distance
quadratic polynomial function
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分类号
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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题名一种双重正则化支持向量机的改进算法
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作者
秦传东
刘三阳
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机构
北方民族大学信息与计算科学学院
西安电子科技大学理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第24期179-181,187,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60974082)
国家自然科学基金青年基金资助项目(10901004)
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文摘
针对L1范数支持向量机和L2范数支持向量机在分析部分小样本、高维数、变量高相关的数据时效果不理想的问题,在综合利用这2种支持向量机优点的基础上,提出一种双重正则化支持向量机的改进算法。通过正号函数和二次多项式损失函数将问题转化为可微的无条件约束优化问题,便于采用多种优化算法进行运算。实验结果证明,该改进算法可取得较好的分类准确率。
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关键词
L1范数支持向量机
L2范数支持向量机
正号函数
二次多项式函数
BFGS算法
双重正则化
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Keywords
L1-norm support vector machine
L2-norm support vector machine
positive function
quadratic polynomial function
BFGS algorithm
doubly regularization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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