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Fuzzy Observer-Based Transitional Path-Tracking Control for Autonomous Vehicles
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AI
DOI：10.1109/TITS.2020.2979431.png)
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摘要
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本研究解决了GPS测量暂时不可用时自动驾驶汽车 (AVs) 的路径跟踪控制问题。在这种情况下，车辆状态、位置或参考路径的曲率可能是不可获得的，而相机可以潜在地用于检测路径跟踪状态。为此，本文提出了一种基于模糊观测器的复合非线性反馈 (CNF) 控制器，该控制器具有takagi-sugeno (t-s) 车辆横向动力学模型，以保证正常的路径跟踪机动并改善瞬态性能。在考虑瞬态性能和执行器饱和的t-s车辆模型下，提出了一种基于并行分布式补偿 (PDC) 的CNF控制方法，以实现控制目标。通过Lyapunov方法证明了闭环稳定性和H-无穷大指数性能，并结合了跟踪和估计误差。基于观测器的控制器设计已基于线性矩阵不等式 (lmi) 的公式实现。使用carsim-matlab/Simulink进行的高保真仿真已经证明了该方法在GPS拒绝环境中输入饱和和干扰下增强跟踪性能方面的有效性。
Keyword:
Autonomous vehicles
H-infinity control
Takagi-Sugeno fuzzy model
path tracking
GPS-denied environments
AI总结
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期刊
IF:
8.4
论文数:
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被引数:
6.3W
机构
引用论文
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