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基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法 

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申请/专利权人:吉林大学;长春工业大学

摘要:基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法涉及智能电动汽车路径跟踪控制领域,其首先根据车辆的动力学运动机理建立路径跟踪模型;然后考虑四个车轮的滑转状态、轨迹跟踪误差及横摆稳定性,重新定义路径跟踪系统的输出,通过输入输出线性化将路径跟踪系统分解输入输出子系统和零动态子系统;对输入输出子系统提出自适应广义滑模控制方法,使输入输出子系统的状态快速跟随其理想值;通过稳定性分析获取零动态子系统稳定的条件,并在此基础上提出基于Q学习遗传算法优化的控制器参数设计方法,以实现智能电动汽车路径跟踪控制系统在平衡点附近的渐近稳定。本发明有效提高了智能电动汽车的路径跟踪能力,保证其在极限工况下的动力学稳定性。

主权项:1.基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤一、根据车辆的运动学和动力学机理,建立四轮转向与四轮独立驱动智能电动汽车的路径跟踪模型;步骤二、根据步骤一获得的路径跟踪模型,重新定义系统的输出,通过输入输出线性化,将路径跟踪模型分解为输入输出子系统和零动态子系统;步骤三、利用CarSim汽车模型获得车辆实时参数:Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力;步骤四、根据步骤三CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力等,以零动态子系统状态快速收敛为目标,提出基于Q学习遗传算法优化的控制器参数设计方法,获得优化后的控制器参数;步骤五、根据给定参考轨迹、步骤二获得的输入输出子系统、步骤三CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力,步骤四获得的控制器参数,通过输入输出子系统自适应广义滑模控制模块,获得四轮转向角和四轮驱动力矩,并将其输入至CarSim汽车模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 吉林大学 长春工业大学 基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法

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