有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共34页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法比较汇报人：2024-01-19
CATALOGUE目录引言智能汽车轨迹跟踪方法概述基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法不同轨迹跟踪方法比较智能汽车轨迹跟踪实验验证结论与展望
01引言
轨迹跟踪重要性轨迹跟踪是智能汽车实现自主驾驶的关键技术之一，对于提高行驶安全性、乘坐舒适性和交通效率具有重要意义。智能汽车发展随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，智能汽车已成为交通运输领域的研究热点。模型预测控制优势模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，具有处理多约束、优化性能和实时性强的特点，在智能汽车轨迹跟踪中具有广泛应用前景。研究背景与意义
123国外在智能汽车轨迹跟踪方面研究较早，已提出多种基于MPC的轨迹跟踪方法，并在实际车辆上进行了验证。国外研究现状国内在智能汽车轨迹跟踪方面的研究起步较晚，但近年来发展迅速，已有多家企业和研究机构开展了相关研究工作。国内研究现状随着深度学习、强化学习等人工智能技术的不断发展，未来智能汽车轨迹跟踪方法将更加智能化、自适应和高效。发展趋势国内外研究现状及发展趋势
研究目的本文旨在比较不同基于MPC的智能汽车轨迹跟踪方法的性能，为实际应用提供参考。研究内容本文首先介绍MPC的基本原理和常用算法，然后详细阐述了几种基于MPC的智能汽车轨迹跟踪方法，并通过仿真实验对它们的性能进行比较分析。最后，总结了各种方法的优缺点，并指出了未来研究方向。本文研究目的和内容
02智能汽车轨迹跟踪方法概述
03性能评价指标包括跟踪精度、实时性、鲁棒性等。01轨迹跟踪定义智能汽车通过感知、决策和控制等环节，实现对规划轨迹的精确跟随。02控制系统设计涉及车辆动力学模型、传感器数据融合、控制算法等多个方面。轨迹跟踪基本原理
斯坦利控制在纯追踪控制基础上，引入车辆速度作为反馈，提高高速场景下的控制性能。MPC控制采用模型预测控制算法，通过在线滚动优化求解控制序列，实现高精度轨迹跟踪。LQR控制基于线性二次型调节器设计控制器，实现对车辆横向和纵向运动的综合控制。纯追踪控制通过计算车辆当前位置与目标轨迹上点的横向偏差，调整车辆航向角以减小偏差。常见轨迹跟踪方法介绍
预测模型利用车辆动力学模型预测未来一段时间内车辆的运动状态。滚动优化在每个控制周期内，根据当前状态和优化目标在线求解最优控制序列。反馈校正通过实际输出与预测输出的比较，对模型进行修正以提高控制精度。多约束处理能够考虑车辆运动过程中的多种约束条件，如车辆动力学约束、道路边界约束等。基于模型预测控制的方法特点
03基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法
预测模型利用系统的历史信息和未来输入，预测系统未来的输出。滚动优化通过在线优化性能指标，得到控制序列，并将第一个控制量作用于系统。反馈校正利用实际输出与预测输出的误差，对预测模型进行修正，提高模型的精度。模型预测控制基本原理
车辆动力学模型建立车辆的动力学模型，包括车辆的横向、纵向和横摆运动。轨迹跟踪误差模型定义轨迹跟踪误差，建立误差模型，将误差作为控制目标。模型预测控制算法基于预测模型和滚动优化的思想，设计模型预测控制算法，求解控制序列。轨迹跟踪模型建立与求解
仿真实验设计设计不同工况下的仿真实验，包括不同车速、不同路面附着系数等。结果分析分析仿真实验结果，比较不同控制方法下的轨迹跟踪精度、稳定性和实时性。控制性能评估采用定量评估方法，如均方根误差、最大误差等，对控制性能进行评估。仿真实验与结果分析030201
04不同轨迹跟踪方法比较
传统方法与基于模型预测控制方法的比较010203基于经典控制理论，如PID控制。依赖于精确的数学模型。传统方法
对参数调整和外界干扰敏感。采用滚动优化策略，实时更新控制指令。基于模型预测控制（MPC）的方法传统方法与基于模型预测控制方法的比较
传统方法与基于模型预测控制方法的比较能够处理多约束条件和非线性问题。对模型误差和外界干扰具有鲁棒性。
不同基于模型预测控制方法的比较01线性时变模型预测控制（LTV-MPC）02适用于线性时变系统。计算复杂度相对较低。03
010203对系统参数变化有一定适应性。非线性模型预测控制（NMPC）适用于非线性系统。不同基于模型预测控制方法的比较
能够处理更复杂的动态行为。计算复杂度较高，需要高效的求解算法。不同基于模型预测控制方法的比较
03具有实时性，能够应对突发情况和外界干扰。01优点02MPC方法能够处理多目标优化问题，如轨迹跟踪精度和乘坐舒适性。优缺点分析及适用场景讨论
可以考虑系统约束，如执行器饱和、道路边界等。优缺点分析及适用场景讨论
优缺点分析及适用场景讨论缺点MPC方法需要较为准确的车辆动力学模型，模型误差可能影响控制性能。计算复杂度较高，对硬件性能有一定要求。
优缺点分析及适用场景讨论01适用场
文档评论（0）