融合時延和參數(shù)不確定性的智能汽車軌跡跟蹤魯棒協(xié)同控制

摘要： 針對參數(shù)不確定性和網(wǎng)絡(luò)時滯效應(yīng)引起的軌跡跟蹤控制性能衰退問題，提出了基于狀態(tài)誤差快速收斂的輸出反饋魯棒模型預(yù)測控制策略.根據(jù)汽車參數(shù)的不確定性來源和網(wǎng)絡(luò)信號的隨機(jī)時延特性，構(gòu)建了包含兩類不確定項的多胞體控制模型，并通過魯棒狀態(tài)觀測器實現(xiàn)對狀態(tài)變量的精確觀測，結(jié)合采用快速收斂約束設(shè)計的魯棒模型預(yù)測控制器，有效提高了車輛的軌跡跟蹤精度和橫擺穩(wěn)定性.測試結(jié)果表明，提出的策略可以有效消... （共14頁）