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题名一种循迹控制参数调节器及其训练集构建方法
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作者
赵克刚
区伟麟
张政
梁志豪
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机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《汽车工程》
北大核心
2025年第2期248-258,共11页
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基金
人工智能与数字经济广东省实验室(广州)(PZGDL2023001)资助。
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文摘
为提升智能车循迹控制器在变工况应用时的控制精度,控制器一般采用基于工况特征的多维控制参数表。工程师在对多维控制参数表进行人工整定时,工作量较大且整定效果不尽如人意。为了能使循迹控制器获得参数动态调整能力,本文基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络提出了车速与曲率自适应参数调节器。针对构建调节器训练集过程中遇到的实车测试交互次数过多、整定工作量过大的问题,本文提出了一种基于蒙特卡洛学习控制概率推理(Monte-Carlo probabilistic inference for learning control, MC-PILCO)算法的训练集构建方法,根据车速对训练集构建过程中涉及到的典型工况进行分组,每个车速工况分组内所有不同曲率工况均使用该车速下跟踪直线场景采集到的数据训练出来的动力学模型进行参数整定,通过共享模型的方式实现了实车交互次数的减少。实车实验表明,在中低速工况下,本文提出的参数自适应循迹控制器相比参数固定的控制器有更好的横向轨迹跟踪效果。
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关键词
轨迹跟踪控制
径向基神经网络
多维控制参数
训练集构建
MC-PILCO
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Keywords
trajectory tracking control
RBF neural network
multidimensional control parameters
training set construction
MC-PILCO
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分类号
U463.6
[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]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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