[發明專利]一種CMAC和PID復合的智能車輛軌跡跟蹤控制方法

在審

• 申請號: 201810306705.4
• 申請日: 2018-04-08
• 公開（公告）號: CN108629084A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 陳佳佳;段越;王彥龍
• 申請（專利權）人: 陳光瑞
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙) 11548
• 代理人: 李靜

本發明公開了一種CMAC和PID復合的智能車輛軌跡跟蹤控制方法，包括以下步驟，查找相關資料，得到“自行車模型”并對其進行簡化，建立三維空間坐標，分析模型得到運動方程，對運動方程進行進一步的推理，將其轉化為標準的狀態空間方程，結合實驗車輛動力學模型參數表和運動方程推理出車輛前輪轉角到位置誤差輸出的傳遞函數，根據傳遞函數，利用相關的繪圖軟件，繪制傳遞函數的根軌跡，本發明可以解決由于野外環境的復雜性、不確定性、強噪聲干擾和動態多變帶來的車輛橫向控制算法適應性不足的問題，可以避免建立數學模型的難題，設計簡單合理，計算結果較為準確，可以有效減少計算時間，具有很高優越性、有效性和實用性。

技術領域

本發明涉及智能車輛軌跡跟蹤控制技術領域，尤其涉及一種CMAC 和PID復合的智能車輛軌跡跟蹤控制方法。

背景技術

當今世界，以智能車輛為代表的移動機器人平臺在交通運輸、農業生產和工業生產等領域得到了廣泛的運用，并且發展前景愈發廣闊，在移動機器人學的研究中，機器人控制系統的設計方法一直是人們關注的熱點，其中一個關鍵的問題是如何使機器人適應各種地形地面，快速、穩定的跟蹤預期軌跡行駛，機器人控制系統設計的好壞將決定機器人系統的整體行為和整體性能。

在以車輛為平臺的移動機器人控制系統研究中，目前的方法一般是建立一個表達車輛動力學、運動學特性并且簡單通用的數學模型，將車輛的非線性特征在一定條件下近似成線性，由于車輛模型隨著時間和環境的改變，其系統參數會發生變化，難以建立能夠適應環境變化的動力學模型，現有的智能車輛軌跡跟蹤控制方法設計計算比較麻煩，需要建立數學模型，計算結果誤差較大，顯然無法滿足人們的使用需求。

發明內容

基于背景技術存在的技術問題，本發明提出了一種CMAC和PID 復合的智能車輛軌跡跟蹤控制方法。

本發明提出的一種CMAC和PID復合的智能車輛軌跡跟蹤控制方法，包括以下步驟：

S1：查找相關資料，得到“自行車模型”并對其進行簡化，建立三維空間坐標，分析模型得到運動方程，對運動方程進行進一步的推理，將其轉化為標準的狀態空間方程；

S2：結合實驗車輛動力學模型參數表和運動方程推理出車輛前輪轉角到位置誤差輸出的傳遞函數；

S3：根據傳遞函數，利用相關的繪圖軟件，繪制傳遞函數的根軌跡；

S4：設計模糊CMAC神經網絡，通過網絡學習利用繪圖軟件繪制模糊CMAC與PID復合控制結構框圖，通過結構框圖分析計算得出模糊CMAC權值調整算法計算公式、CMAC控制輸入量計算公式和全系統輸入量計算公式；

S5：根據傳遞函數進行離線仿真，得到仿真結果圖，接著進行實車實驗，得到實車實驗結果圖；

S6：結合仿真結果圖和實車實驗結果圖總結實驗結果。

優選地，所述運動方程為其中，m 為車輛的質量，v為沿y方向的橫向速度，uc為車輛行駛速度，r為繞z方向的橫擺角速度，ΣFy表示y方向的合外力，ΣMz表示繞z 軸的合外力矩，I為橫擺轉動慣量。

優選地，所述狀態空間方程為式中，U＝δ_f(t)，

其中，a 為車輛質心到前軸的距離，b為車輛質心到后軸的距離，C為輪胎側偏剛度，δf為轉向機構對前輪產生的轉向角。

優選地，所述傳遞函數為S3中的根軌跡繪制時應注意觀察各數值建立合理的坐標，坐標值之間的間隔應該適當，各數值線條不能相交。

優選地，所述S4中模糊CMAC與PID復合控制結構框圖繪制時應注意框體的大小合適，框體內的數字盡量適中，各框體之間的關系箭頭不能標錯。