智能车辆横向轨迹跟踪的显式模型预测控制方法

为保证智能车辆跟踪控制的精确性、行驶稳定性和在线实时性,设计了一种显式模型预测跟踪控制方法.建立了预测时域内的跟踪精准性和行驶稳定性指标函数及约束,将跟踪控制问题转化为动态干扰下的主动转向最优化问题为提高实时性,将传统模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射系统,运用参数分区上的显式控制律求得最优转角控制量....     

基于多模型结构的非线性鲁棒自适应跟踪控制

针对复杂的非线性系统,提出一种基于多模型结构的鲁棒自适应控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下跟踪给定的信号.由多个线性模型和一个模糊模型及其相应的控制器构成基本的多模型控制系统,再引入动态结构自适应神经网络以保证系统的稳定性及抑制由频繁切换引起的噪声.最后,对某小型飞机进行全包络飞行跟踪控制的仿真,验证所提控制方法是有效的.     

基于模型预测控制的智能车辆避障跟踪仿真

针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明：控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。     

无人机鲁棒轨迹线性化控制航迹跟踪设计

研究一种鲁棒轨迹线性化控制方法并将其应用于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航迹跟踪控制设计。通过理论分析指明传统轨迹线性化控制方法对系统中的不确定性存在鲁棒性不足的问题,采用改进隐层自适应神经网络对不确定性进行补偿,并利用Lyapunov理论证明了跟踪误差的有界性,最后将该方法应用到无人机三维航迹跟踪控制中。仿真结果表明,当参数摄动在20%时,该控制方法仍能使UAV很好地跟踪理想航迹,从而验证了该方法的有效性。     

液压伺服并联机器人的自适应鲁棒跟踪控制

针对液压伺服并联机器人存在参数不确定性及外界干扰的特点，通过构造一合适的储能函数，设计了一种自适应鲁棒跟踪控制器，利用所选取的评价函数，可以将外界干扰有效地抑制在任意希望的给定指标以下。所设计的闭环系统对参数变化具有完全的自适应性，并实现了系统轨迹的渐近跟踪，仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

多智能体网络一致性鲁棒H_∞控制问题

研究了具有不确定性的、定拓扑、无向图多智能体网络的一致性问题,采用鲁棒H∞控制的方法,得到了使各智能体渐近一致并满足干扰衰减性能指标的条件。最后,通过数值仿真验证了所得结论的有效性。     

电机驱动机械手的鲁棒自适应跟踪控制算法

针对包含电机动态特性的机械手非匹配不确定模型,提出了一种鲁棒自适应跟踪控制算法.该控制算法通过引入非线性阻尼和加入"σP-修正"项的参数自适应律,确保了闭环系统的所有信号全局一致有界,且能使跟踪误差按指数速率收敛到零的小邻域内.理论分析和仿真结果说明了该控制算法的可行性和有效性.     

基于观测器设计的移动小车自适应轨迹跟踪控制研究

提出了一种基于观测器设计的自适应轨迹跟踪控制算法，在无法准确测量移动机器人位姿的情况下，基于其完整动力学模型，实现机器人轨迹跟踪控制问题。方法考虑了实际参数的移动机器人完整动力学模型，将位姿观测器和自适应控制策略相结合，设计了一种移动机器人完整的自适应观测器轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明该控制策略的正确性和有效性。     

一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计

提出了一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计方法。方法的主要特征是：在仅需要输入输出信号的情况下,即使系统参数未知且存在未建模动态和非线性因素干扰,系统仍能保证较强的鲁棒性,获得良好的跟踪效果。具体给出了飞机纵向通道短周期控制的设计方案,同时讨论了其他复杂模态下该方案的扩展方法。对上述方案的数值仿真显示了该方法良好的跟踪性能。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

基于模糊逻辑和GA的智能车辆横向控制算法仿真研究

控制器设计可看作一个结构和参数搜索与优化的过程。本文以模糊逻辑(FL)为控制策略，以T-S模糊神经网络(FNN)为控制结构，以遗传算法(GA)为参数搜索和优化工具，给出一种智能车辆横向运动控制器自动设计算法，并通过计算机仿真实现。结果表明，所设计的控制器具有较好的控制性能，能够有效地解决智能车辆横向运动中的非线性和参数时变性问题。     

超空泡航行体鲁棒控制研究

超空泡航行体独特的航行环境决定它是一个具有多耦合、系统参数不确定性特点的多变量系统.针对超空泡航行体的上述特点,开展了对超空泡航行体控制系统的鲁棒性设计方法的研究.在超空泡航行体的纵平面内数学模型的基础上,设计了超空泡航行体运动的鲁棒控制器,并在MATLAB7.0环境下进行了仿真,仿真结果验证了该鲁棒控制器对超空泡航行体运动控制的有效性和鲁棒性.     

一种移动机器人自适应轨迹跟踪控制算法研究

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于运动学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。在分析经典轨迹跟踪控制律缺点的基础上,算法中引入了机器人位姿误差的纵坐标误差以加速机器人的轨迹逼近速度,并采用人工场和位姿误差协同作用来共同完成机器人的导向控制。该控制律结构简单,鲁棒性强。仿真实验表明该方法使移动机器人具有更理想的逼近轨迹。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

车辆悬挂系统的鲁棒主动控制设计

基于特征结构配置参数化结果,提出了车辆悬挂系统的鲁棒主动控制设计方法,其目的是设计状态反馈控制律,使得闭环系统具有希望极点且使得干扰对系统的影响达到最小.此外,该方法直接基于车辆悬挂系统的参数矩阵,便于应用.最后, 车辆悬挂系统的仿真实例,表明该鲁棒主动控制设计方法的简单性和有效性.     

导弹起竖过程轨迹规划及跟踪控制研究

为实现导弹的快速平稳起竖,对导弹起竖过程的最优时间轨迹规划和跟踪控制问题进行研究。在分析起竖液压缸负载力的基础上,建立了起竖系统电液比例阀控多级缸的数学模型。为消除起竖过程中多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击,提出了采用分级规划的策略。对每一级进行轨迹规划时,为保证起竖过程的平稳性,采用基于非对称组合正弦函数的轨迹规划方法。在综合考虑装备实际中的液压系统压力、流量及负载横向过载约束的基础上,建立了导弹起竖过程的最优时间轨迹规划模型并给出了模型的求解方法。针对导弹起竖系统具有非线性、大范围变负载、模型参数时变的特点,设计了基于H回路成形的鲁棒跟踪控制器。最后,以某型导弹起竖过程的轨迹规划和跟踪控制为例进行了仿真研究,结果表明提出的轨迹规划方法和设计的鲁棒跟踪控制器的有效性。     

再入轨迹跟踪控制的非线性方法研究

针对高度变化大,速度变化快的可重复使用飞行器的再入轨迹跟踪问题,选用名为状态相关Riccati方程的一种新型非线性控制方法进行再入轨迹跟踪控制器设计.同时在几乎所有涉及Riccati方程的控制器设计问题中,合适的加权矩阵的选择通常是比较棘手的.针对这个问题,提出了一种有效的权阵选择方法,避免了试凑等传统方法带来的误差和工作量.随后给出了最优再入轨迹跟踪控制器的详细设计过程,并在一定的气动摄动条件下进行飞行仿真.仿真结果表明了这种方案的可行性,实用性和鲁棒性.     

非完整移动机械手的鲁棒控制及仿真研究

针对非完整移动机械手的模型参数不确定性提出了一种基于Lyapunov理论的鲁棒阻尼控制算法。在选定系统Lyapunov函数的基础上,证明了所选取的移动平台和机械手的控制力矩输入使系统全局渐进稳定。其中,输入力矩的计算仅依赖给定期望轨迹和传感器反馈数据且需要整定的参数少,在移动机械手的动力学模型参数未知情况下,保证闭环系统的稳定,使系统状态以任意小误差跟踪给定的期望轨迹。通过对闭环系统进行仿真实验,证明控制算法的有效性。