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基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制汇报人：2024-01-24
目录CONTENTS引言车辆动力学模型与转向系统建模自适应预测步长算法设计基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制策略实验平台搭建与实验结果分析结论与展望
01引言
提高车辆行驶安全性提升驾驶舒适性推动智能驾驶技术发展研究背景与意义主动转向跟踪控制能够实时调整车辆行驶轨迹，减少偏离目标路径的可能性，从而提高行驶安全性。通过自适应预测步长方法，车辆能够更准确地预测未来行驶状态，实现更平滑的转向控制，提升驾驶舒适性。自适应预测步长方法的应用有助于提高车辆自主导航和智能驾驶技术的水平，为未来智能交通系统的发展奠定基础。
建立能够描述车辆运动特性的动力学模型，是实现主动转向跟踪控制的基础。车辆动力学模型传感器与执行器控制策略设计通过传感器感知车辆状态和周围环境信息，执行器根据控制指令调整车辆转向系统，实现跟踪控制。基于车辆动力学模型和实时感知信息，设计合适的控制策略以实现主动转向跟踪控制。030201车辆主动转向跟踪控制概述
通过建立能够描述车辆未来行驶状态的预测模型，为自适应预测步长方法提供基础。预测模型建立根据车辆当前状态和预测模型的输出，自适应地调整预测步长，使得预测结果更加准确可靠。步长调整机制通过多步预测技术，进一步优化车辆未来行驶轨迹的预测精度，提高主动转向跟踪控制的性能。多步预测与优化自适应预测步长方法介绍
02车辆动力学模型与转向系统建模
建立车辆平面运动方程，包括纵向、横向和横摆运动。车辆运动方程采用合适的轮胎模型，如线性轮胎模型或非线性轮胎模型，以描述轮胎与路面之间的力和力矩关系。轮胎模型确定车辆质量、质心位置、转动惯量等关键参数，用于车辆动力学模型的建立。车辆参数车辆动力学模型
转向系统建模转向机构模型建立转向机构模型，包括转向盘、转向柱、转向器等部件的几何和运动关系。传感器模型考虑转向角度传感器、车速传感器等关键传感器的测量原理和误差特性。控制策略设计合适的控制策略，如PID控制、模糊控制等，以实现车辆主动转向跟踪控制。
03参数调整根据验证结果，对模型参数进行调整和优化，以提高模型的精度和适应性。01参数辨识利用实验数据或仿真数据，采用系统辨识方法确定车辆动力学模型和转向系统模型中的关键参数。02模型验证通过与实际车辆或仿真结果的对比，验证所建立模型的准确性和有效性。模型参数确定与验证
03自适应预测步长算法设计
预测步长选择原则及影响因素分析实时性预测步长应足够短，以确保控制系统能够实时响应。准确性预测步长应足够长，以捕获车辆动态行为并准确预测未来状态。
稳定性：预测步长应在保证准确性和实时性的同时，确保控制系统的稳定性。预测步长选择原则及影响因素分析
车辆动态特性不同车辆具有不同的动态特性，如质心位置、转动惯量等，这些特性会影响预测步长的选择。道路环境道路环境的不确定性，如路面不平、侧向风等，会对预测步长的选择产生影响。控制系统性能控制系统的性能，如传感器精度、控制器计算速度等，也会影响预测步长的选择。预测步长选择原则及影响因素分析
包括车速、横摆角速度、侧向加速度等。当前车辆状态包括道路曲率、道路宽度等。道路信息自适应预测步长算法流程设计
自适应预测步长算法流程设计控制系统性能参数：包括传感器精度、控制器计算速度等。
自适应预测步长算法流程设计01算法处理02根据车辆动态特性和道路环境，确定基础预测步长。根据控制系统性能参数，对基础预测步长进行调整，得到自适应预测步长。03
自适应预测步长算法流程设计
算法自适应预测步长值。车辆主动转向跟踪控制指令。自适应预测步长算法流程设计
跟踪精度评估车辆实际行驶轨迹与期望轨迹的偏差程度。实时性评估控制系统响应速度和计算效率。算法性能评估与改进方向探讨
稳定性：评估控制系统在不同工况下的稳定性和鲁棒性。算法性能评估与改进方向探讨
优化预测模型提高预测模型的精度和适应性，以更准确地预测车辆未来状态。引入机器学习技术利用机器学习技术对历史数据进行学习，以优化预测步长的选择策略。考虑多源信息融合融合多传感器信息，提高对环境感知的准确性和全面性，从而优化预测步长的选择。算法性能评估与改进方向探讨
04基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制策略
设计目标01实现车辆对期望路径的高精度跟踪，同时保证车辆的稳定性和安全性。总体架构02包括感知层、决策层和执行层三个主要部分，其中感知层负责获取车辆状态和周围环境信息，决策层根据感知信息进行路径规划和跟踪控制，执行层负责将控制指令转化为车辆的实际动作。自适应预测步长机制03根据车辆当前状态和周围环境信息，动态调整预测步长，以提高控制精度和响应速度。控制策略总体框架设计
前馈控制算法采用基于车辆动力学模型的前馈控制算法，根据期望路径的曲率和车辆速度等信息，计
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