| 非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究 |
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| 引用本文： | 董蓉,刘放,聂少卿,刘亚飞,吴宝宁.非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究[J].电子测量技术,2024,47(4):44-50. |
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| 作者姓名： | 董蓉 刘放 聂少卿 刘亚飞 吴宝宁 |
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| 作者单位： | 西南交通大学唐山研究院 唐山 063000;西南交通大学机械工程学院 成都 610036 |
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| 摘 要： | 针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题，设计了一种非线性递减权值粒子群算法（NLDW-PSO）。基于二自由度车辆动力学模型，构建了横向跟踪误差模型，设计了前馈控制消除了LQR稳态误差；并设计以横向偏差、航向偏差和前轮转向角为评价函数，将系统输出误差状态量反馈至NLDW-PSO算法，所设计的非线性递减惯性权重因子通过提升粒子群体寻优性能，从而自适应调整LQR权重系数更新策略，形成闭环优化控制，最终求解得到系统目标函数极值。将所设计控制器的跟踪效果进行了对比，Carsim/Smulink联合仿真结果表明所提出NLDW-PSO优化LQR算法的跟踪控制效果最优，横向距离偏差最大值为0.076 m，横向距离偏差均值相较于固定权重系数LQR降低了69.74％，显著提高了车辆跟踪控制精度和自适应能力，且对速度变化具有较强鲁棒性。
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| 关 键 词： | 非线性递减权值 粒子群算法PSO 二次线性调节器LQR 轨迹跟踪控制 |
Research on LQR trajectory tracking under nonlinear decreasing
weight PSO optimization |
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| Dong Rong,Liu Fang,Nie Shaoqing,Liu Yafei,Wu Baoning.Research on LQR trajectory tracking under nonlinear decreasing
weight PSO optimization[J].Electronic Measurement Technology,2024,47(4):44-50. |
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| Authors: | Dong Rong Liu Fang Nie Shaoqing Liu Yafei Wu Baoning |
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