基于自动驾驶汽车路径跟踪的分数阶极值搜索控制算法
近年来,人们正在致力于车辆路径跟踪算法和控制器的设计。提出了一种自动驾驶汽车路径跟踪的分数阶极值搜索控制(ESC)算法,该控制算法利用分数阶极值寻求控制器(FO-ESC)来控制自动驾驶汽车,以解决自动驾驶汽车的路径跟踪问题。
ESC算法是一种快速自适应优化算法,该算法是利用目标函数设计出状态量极值参考轨迹,它主要由两部分组成:(1)包括未知参数的目标函数;(2)逼近变化方向的梯度估计器以及最大化/最小化目标函数的优化器。考虑到该算法的组成,通过在梯度估计器和优化器中采用分数阶滤波器,整数阶积分器中的运算符被分数阶运算符替代,这样,可以使滤波器的阶数变化是小数,这样就构建了分数阶ESC算法。
该算法为车辆系统引入了分数阶滤波器,将该算法应用到自动驾驶汽车模型中,通过采用Matlab/Simlink仿真软件进行仿真。仿真结果表明,与整数阶ESC算法相比,在控制算法中加入分数阶滤波器,不仅可以提高ESC算法的收敛速度,而且在极值附近有着更小的稳态误差。因此所提出的分数阶ESC算法,具有巨大的潜在优势,能够很好地帮助自动驾驶汽车进行路径跟踪。
Soodeh Dadrasetal.SAE 2017-01-0094.
编译:冯达