基于策略梯度的智能车辆模型预测运动控制算法

孙浩; 陈泽宇; 吴思凡; 潘峰

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基于策略梯度的智能车辆模型预测运动控制算法

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针对目前智能车辆模型预测运动控制算法在线求解效率低,以及线性参考模型引起的跟踪精度下降问题,提出一种基于策略梯度的模型预测控制算法.首先,建立车辆运动控制的非仿射非线性参考模型,并将模型预测运动控制转化为最优化问题;其次,提出一种基于模型的策略梯度求解方法,通过离线求解、在线应用的方式提高模型预测控制问题的求解效率;最后,搭建策略网络的训练及测试环境,完成网络设计及训练.与传统算法的仿真对比表明,在大曲率轨迹跟踪工况下,所提出算法的跟踪误差由152mm下降到1.99mm,单步求解耗时由15.72ms下降到0.405ms,在提高跟踪精度的同时也提高了求解效率.

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来源
《汽车技术》 |2021年第12期|10-15|共6页
作者
孙浩; 陈泽宇; 吴思凡; 潘峰;
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作者单位

北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101;

北京联合大学机器人学院北京100027;

清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084;

北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101;

北京联合大学机器人学院北京100027;

北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101;

北京联合大学机器人学院北京100027;

北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101;

北京联合大学机器人学院北京100027;

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正文语种 chi
中图分类其他;
关键词
智能车辆; 运动控制; 策略梯度; 模型预测控制;

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