非线性离散时间系统的最优终端迭代学习控制

仅利用系统的终端输出误差而不是整个输出轨迹,提出了一种最优终端迭代学习控制方法.控制信号可直接通过终点的误差信息进行更新.主要创新点在于控制器的设计和分析只利用系统量测的I/O数据而不需要关于系统模型的任何信息,并可实现沿迭代轴的单调收敛.在此意义上,所提出的控制器是数据驱动的无模型控制方法.严格的数学分析和仿真结果均表明了所提出方法的适用性和有效性.     

快速路交通密度的自抗扰控制器设计及不同扰动情况下的性能评价

本文针对快速路主道交通密度的控制问题,提出了一种新的自抗扰匝道调节方法.该方法包括跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)和非线性输出误差反馈控制律(NLOEF)3个部分.通过微分跟踪环节安排的过渡过程,可有效降低系统的超调;而系统外部不确定性可通过ESO估计,并将估计信息用于NLOEF更新控制信号.本文分别基于宏观MATLAB和微观PARAMICS平台进行了仿真研究,验证了所提出方法抑制不同类型外部扰动的有效性.     

基于电路映射地图的机器人路径规划

分析比较了障碍分布特性与网格电路电阻阻值之间的类似特性，利用电路中电流集中于阻值最小通路的原理，即最大电流通路具有与实际环境中道路长度短而且在障碍区中的道路宽度大的路径的相互对应性，尝试了一种基于电路地图的路径规划方法．这种方法在局部规划的同时，兼备了路径规划的全局性，有效地从根本上避免了人工势场法等方法容易陷入局部最优的不足．理论分析和仿真验证了本方法的可行性和正确性．