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Guaranteed performances for a learning-based eco-cruise control using robust LPV method

机译：使用鲁棒LPV方法保证基于学习的生态巡航控制的性能

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In this paper the design of an eco-cruise control system with learning-based agent for automated vehicles is proposed. The control design is based on the robust Linear Parameter-Varying (LPV) framework, in which performance levels of the system can be guaranteed. The motivation of the learning-based agent is to reduce the required on-line computation of the eco-cruise control signal, in which several environmental factors are involved, e.g. the forthcoming terrain characteristics, speed limits. In the proposed method the design of the LPV controller and the selection of scheduling variables are performed in an iterative method. As a result, the proposed system is able to handle the degradation of the learning-based agent, while the performance of the system is guaranteed.
机译：本文提出了一种设计具有基于学习的自动车辆的生态巡航控制系统。 控制设计基于鲁棒线性参数变化（LPV）框架，其中可以保证系统的性能水平。 基于学习的代理的动机是减少生态巡航控制信号的所需的在线计算，其中涉及若干环境因素，例如， 即将到来的地形特征，速度限制。 在所提出的方法中，以迭代方法执行LPV控制器的设计和调度变量的选择。 结果，所提出的系统能够处理基于学习的代理的劣化，而保证系统的性能。

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