【摘要】：在智能車實際運動特性優(yōu)化控制的研究中,由于傳統(tǒng)非線性算法難以適應無人駕駛智能車實際運動特點的問題,提出一種基于交互式多模型(IMM)帶衰減因子的自適應無跡卡爾曼濾波(UKF)方法。上述方法在UKF基礎上增加了衰減因子、自適應濾波理論、IMM結構。克服了歷史數(shù)據(jù)對濾波的影響、系統(tǒng)線性化誤差、以及參數(shù)設置難以適應模型不確定性等技術難點。仿真結果表明:改進方法比傳統(tǒng)濾波方法的估計精度高,穩(wěn)定性好,收斂速度快而且魯棒性更強,滿足了智能車導航系統(tǒng)的實際用需求。采用改進方法的智能車導航控制系統(tǒng)提高了無人駕駛智能車整體的安全性和可靠性。
[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.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學北京市交通工程重點實驗室;
【基金】：北京市教委重點項目 北京市自然科學基金項目(JJ002790200802) 北京市屬高等學校人才強教計劃資助項目
【分類號】：U463.67

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本文編號：2490745