A Robust Path Tracking Control Method for Intelligent Vehicle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">This paper presents a strong robust path tracking control method which is based on sliding mode control and active disturbance rejection control. Firstly, by constructing a desired yaw angle function, which can guarantee that the deviations of the vehicle actual lateral displacement from the desired path converges to zero when the yaw angle of the vehicle approaches the desired yaw angle, so that the complex path tracking control problem can be transformed into easy to implement yaw angle tracking control problem. Then, a robust vehicle yaw angle tracking controller is constructed. The controller consists of two parts: the extended state observer and the nonlinear error feedback control law. The extended state observer is used to estimate the unmodeled dynamics and unknown external perturbations of the system in real time. The nonlinear error feedback control law is designed by combining the nonsingular terminal sliding mode and exponential approximation law to compensate the system total disturbance and achieve accurate yaw angle tracking control. The improved control system has better control quality and response characteristics. In order to verify the effectiveness of the proposed path tracking control method, using CarSim and Simulink to simulate the typical driving conditions, the simulation results show that the controller designed in this paper can ensure that the intelligent vehicle track the reference path quickly and precisely and has strong robustness.</div></div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle