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申请/专利权人：云创智行科技(苏州)有限公司
摘要：本发明公开一种基于遗传算法优化的LQR横向控制方法及系统，涉及自动驾驶领域，包括实时采集行驶状态数据；构建LQR的代价函数；生成遗传算法的初始种群；设计反馈增益矩阵；计算输出转角值并控制车辆进行轨迹跟踪控制；构建遗传算法的适应度函数，并计算适应度值；判断是否达到最大迭代次数或适应度值是否小于适应度阈值，若否，对参数矩阵Q和R的值进行优化后，返回根据参数矩阵Q和R的值，设计反馈矩阵K步骤；若是，则输出转角值。本发明使用遗传算法实时动态优化调整LQR横向控制算法的参数矩阵Q和R，可以灵活适应不同的行驶工况，避免因运行工况变化导致的固有参数无法适应的问题，有利于降低横向控制误差，减小轨迹跟踪误差。
主权项：1.一种基于遗传算法优化的LQR横向控制方法，其特征在于，包括：实时采集自动驾驶车辆的行驶状态数据；根据所述行驶状态数据构建所述自动驾驶车辆的运动学模型；根据所述运动学模型建立所述自动驾驶车辆的状态空间方程；根据所述状态空间方程构建LQR的代价函数；所述LQR的代价函数为其中，lat_error表示横向误差，heading_error表示航向误差，U表示输出转角值；对所述参数矩阵Q和R进行参数编码赋值；利用赋值后的参数，生成遗传算法的初始种群，得到所述参数矩阵Q和R的值；根据所述参数矩阵Q和R的值，设计反馈增益矩阵K＝R+BTPB-1BTPA，矩阵P是满足Riccati方程的正定矩阵，ATP+PA-PBR-1BTP+Q＝0，其中，矩阵A、B表示状态转移和输入矩阵，v表示车辆速度，L表示车辆轴距；利用所述反馈增益矩阵K计算输出转角值U＝-KX；利用所述输出转角值控制车辆进行轨迹跟踪控制，得到控制误差；根据所述控制误差构建遗传算法的适应度函数，并计算适应度值；判断是否达到最大迭代次数或所述适应度值是否小于适应度阈值，若否，对所述参数矩阵Q和R的值进行优化后，返回根据所述参数矩阵Q和R的值，设计反馈矩阵K步骤；若是，则输出所述转角值。
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