自主车辆控制中的前馈补偿器优化的数据驱动方法
摘要：通过数据驱动方法设计了一种前馈补偿器来模拟和优化控制器性能。利用主成分分析（PCA）提取有影响力的特征，然后采用时滞神经网络来预测未来一段时间内的控制误差。根据预测的误差设计前馈补偿器，以改善控制性能。在不同的情景模拟结果显示，在提出的前馈补偿器的帮助下，最大路径跟踪误差和方向盘角度振荡分别改善了44.4%和26.7%。
作者：Pin Wang, Tianyu Shi, Chonghao Zou, Long Xin, Ching-Yao Chan
论文ID：1906.02277
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2019-06-07