无人驾驶智能车导航系统控制研究

发布时间：2019-06-02 01:59

【摘要】：在智能车实际运动特性优化控制的研究中,由于传统非线性算法难以适应无人驾驶智能车实际运动特点的问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)带衰减因子的自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)方法。上述方法在UKF基础上增加了衰减因子、自适应滤波理论、IMM结构。克服了历史数据对滤波的影响、系统线性化误差、以及参数设置难以适应模型不确定性等技术难点。仿真结果表明:改进方法比传统滤波方法的估计精度高,稳定性好,收敛速度快而且鲁棒性更强,满足了智能车导航系统的实际用需求。采用改进方法的智能车导航控制系统提高了无人驾驶智能车整体的安全性和可靠性。
[Abstract]:In the research of optimal control of actual motion characteristics of intelligent vehicles, because the traditional nonlinear algorithm is difficult to adapt to the actual motion characteristics of driverless intelligent vehicles, An adaptive unscented Kalman filter (UKF) method based on interactive multi-model (IMM) with attenuation factor is proposed. The above methods add attenuation factor, adaptive filtering theory and IMM structure to UKF. The technical difficulties such as the influence of historical data on filtering, the linear error of the system, and the difficulty of parameter setting to adapt to the uncertainty of the model are overcome. The simulation results show that the improved method has higher estimation accuracy, better stability, faster convergence speed and stronger robustness than the traditional filtering method, which meets the practical requirements of intelligent vehicle navigation system. The navigation and control system of intelligent vehicle with improved method improves the safety and reliability of driverless intelligent vehicle as a whole.
【作者单位】： 北京工业大学北京市交通工程重点实验室;
【基金】：北京市教委重点项目 北京市自然科学基金项目(JJ002790200802) 北京市属高等学校人才强教计划资助项目
【分类号】：U463.67

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本文编号：2490745