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针对道路曲率变化范围较大时,智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题,提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统,该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中,通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论,选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合,求解关联函数,并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中,在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器,在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器,非域中车辆-道路系统处于完全失控状态,采取紧急制动。2种仿真工况结果表明:相比于单一PID反馈控制,提出的车道保持控制系统,有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值,提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。 相似文献
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提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。 相似文献
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无限深圆柱表面绕射势沿水深方向的变化是连续的、不断衰减的。基于无穷区间Laguerre多项式并引入的伸缩系数s定义了Laguerre函数,既保证了函数在无穷区间的正交性,又使函数具有灵活性。绕射势的变化,可以用一系列Laguerre函数表示成级数形式。文中对该方法的收敛性进行了证明,并以一条FPSO为例对其在圆柱面的绕射势进行了逼近。求解级数展开式的系数时会遇到无穷积分问题,采用多次使用Gauss-Legendre积分和Gauss-Laguerre积分相结合的方法代替传统的Gauss-Laguerre积分方法,获得更高的积分精度。利用Laguerre函数可以对Rankine源法或者Rankine-Kelvin法的控制面上速度势进行逼近。 相似文献
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针对传统的协同式自适应巡航控制的算法响应慢、无法快速准确地对突发危险路况做出反应的问题,设计了基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制框架,提出了双经验池和优化评价的深度确定性策略梯度算法.在传统算法基础上新建了2个包含车辆状态信息的经验池(优先价值经验池和撒普列经验池),训练数据样本分别从2个经验池按比例选取;critic评价模块采用多维向量对输出的踏板开度策略精确评价.结果表明,该算法在正常行驶工况和突发危险工况下:平均跟车间距误差分别下降1.8 m和1.5 m,跟车调节时间分别降低30%和25%,可以提升控制的准确性和系统紧急反应能力. 相似文献
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