基于改进的QP算法和MPC理论的智能车纵向速度控制方法

周晶晶; 徐友春; 李明喜

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基于改进的QP算法和MPC理论的智能车纵向速度控制方法

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基于模型预测控制(MPC)理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题。针对该二次规划(QP)问题,利用一种改进的有效集(IASM)二次规划算法减少MPC计算成本。该方法包含两步:首先对等式约束引进一种降维算法;然后利用梯度投影方向对有效集算法的搜索方向进行改进。改进的QP算法减少了迭代次数,降低了MPC纵向控制的计算成本。仿真结果证明了该方法的有效性。

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来源
《军事交通学报》 |2016年第10期|49-53|共5页
作者
周晶晶; 徐友春; 李明喜;
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作者单位

军事交通学院研究生管理大队;

蚌埠汽车士官学校运输勤务系;

军事交通学院军用车辆系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
二次规划; 改进的有效集算法; 模型预测控制; 纵向速度控制; 智能车;

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