A Lateral Control Method of Intelligent Vehicle Based on Fuzzy Neural Network:

Linhui Li; Hongxu Wang; Jing Lian; Xinli Ding; Wenping Cao

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A Lateral Control Method of Intelligent Vehicle Based on Fuzzy Neural Network:

机译：基于模糊神经网络的智能车辆横向控制方法：

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A lateral control method is proposed for intelligent vehicle to track the desired trajectory. Firstly, a lateral control model is established based on the visual preview and dynamic characteristics of intelligent vehicle. Then, the lateral error and orientation error are melded into an integrated error. Considering the system parameter perturbation and the external interference, a sliding model control is introduced in this paper. In order to design a sliding surface, the integrated error is chosen as the parameter of the sliding mode switching function. The sliding mode switching function and its derivative are selected as two inputs of the controller, and the front wheel angle is selected as the output. Next, a fuzzy neural network is established, and the self-learning functions of neural network is utilized to construct the fuzzy rules. Finally, the simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.

机译：提出了一种侧向控制方法，用于智能车辆跟踪期望的轨迹。首先，基于智能车辆的视觉预览和动态特性，建立了横向控制模型。然后，将横向误差和取向误差合并为积分误差。考虑到系统参数的摄动和外界干扰，本文引入了滑模控制。为了设计滑动表面，选择积分误差作为滑动模式切换功能的参数。选择滑模切换功能及其导数作为控制器的两个输入，并选择前轮角度作为输出。接下来，建立了模糊神经网络，并利用神经网络的自学习功能构造了模糊规则。最后，仿真结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。

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来源
《Advances in Mechanical Engineering》 |2015年第1期|共7页
作者
Linhui Li; Hongxu Wang; Jing Lian; Xinli Ding; Wenping Cao;
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作者单位

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正文语种
中图分类机械、仪表工业;
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