[發明專利]基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法

有效

• 申請號: 202110293907.1
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN112989615B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發明（設計）人: 李強;王家欣
• 申請（專利權）人: 浙江科技學院
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/15;G06F17/18;G06N3/006
• 代理公司: 杭州萬合知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 33294
• 代理人: 丁海華;萬珠明

1.基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法，其特征在于：按以下步驟進行：

S1：將整車坐標系作為轉向梯形坐標系，根據轉向梯形坐標系建立內外輪轉角的實際轉向關系，同時根據阿克曼轉向建立目標轉向關系；

S2：將卡方變異引入麻雀搜索算法，并建立優化目標函數，利用優化目標函數使實際轉向關系趨向于目標轉向關系。

2.根據權利要求1所述的基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法，其特征在于：所述實際轉向關系的表達式如下：

θ_i1＝f₁(θ_o)；

式中：θ_i1為符合實際轉向關系的內輪轉角；θ_o為外輪轉角；f₁為實際轉向關系函數。

3.根據權利要求2所述的基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法，其特征在于：所述目標轉向關系的表達式如下：

式中：θ_i2為符合目標轉向關系的內輪轉角，K為阿克曼校正系數，L為軸距，θ_o為外輪轉角；n為轉向梯形坐標系中左梯形臂旋轉中心與右梯形臂旋轉中心的距離。

4.根據權利要求1所述的基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法，其特征在于：將卡方變異引入麻雀搜索算法如下：

1)初始化種群；

2)根據公式更新發現者；

式中：t表示當前迭代次數，表示第t次迭代時第i個麻雀個體的位置；ChiSquare(ν)為服從自由度為v的卡方分布的數，λ被隨機賦值為正負1；Q為服從正態分布的隨機數，L為1×d的全一矩陣；當R₂＜ST時，覓食環境安全，發現者廣泛搜索食物，當R₂＞ST時，出現捕食者，發現者迅速轉移到其它安全的地方進行覓食；

3)根據公式更新跟隨者；

式中：X_best表示當前最優位置，X_worst表示當前最差位置，A⁺＝A^T(AA^T)^-1，A表示個各元素為1或-1的1×d的矩陣，A^T為A的轉置矩陣；

4)根據公式更新意識到危險的麻雀；

式中：β為均值為0，方差為1的正態分布隨機數，K∈[-1,1]為一隨機數，f_i為當前個體適應度值，f_best和f_worst分別為當前最優和最差適應度值，ε為一極小常數，避免分母為零；

5)計算所有麻雀的適應度平均值f_avg，若f_i＜f_avg，則根據公式進行卡方變異，直至遍歷所有麻雀個體；

6)若達到最大迭代次數，輸出最優值麻雀位置及適應度值，否則返回步驟2)，重復迭代。

5.根據權利要求4所述的基于卡方變異的SSA的FSC賽車轉向梯形優化方法，其特征在于：所述的優化目標函數如下：

式中：x為優化變量，即麻雀位置；w(θ_o)為加權函數，根據賽車角度傳感器數據獲取，θ_o為外輪轉角；

利用優化目標函數使實際轉向關系趨向于目標轉向關系，求解過程如下：

(1)首先初始化轉向梯形坐標系參數；

(2)將右輪轉動固定角度；

(3)依次求解轉向梯形坐標系中的右轉向節臂球鉸中心、右轉向梯形斷開點和左轉向梯形斷開點；

(4)左輪轉動開始搜索，解出左輪轉動角度；

(5)若右輪轉的角度大于右輪最大轉動角度，執行步驟(6)，否則返回步驟(2)；

(6)根據優化目標函數計算適應度。