A Vehicle Path Following Controller for Coupled Longitudinal and Lateral Motion
Notice bibliographique
Résumé
Path following controllers for automobiles are frequently addressed with two separate control strategies. One of them governs longitudinal vehicle motion and the other handles supervises lateral vehicle motion. Physically, the longitudinal and lateral motions of an automobile are coupled. This coupling implies that a single controller could be designed which simultaneously handles longitudinal and lateral motion. The shared connection between longitudinal and lateral motion of a vehicle becomes critical when a vehicle is driven on slippery road conditions. Without consideration for this connection, vehicle stability controllers may fail to avoid collisions on ice. Although crucial to vehicle stability, the coupling between longitudinal and lateral motion is often ignored because its presence makes vehicle path following problems nonlinear. Given these challenges, we would like to propose a modelbased path following controller that combines a kinematic path following algorithm with an actuator controller for coupled vehicle motion. The kinematic path following algorithm is a vector field -based algorithm that generates a velocity vector field which directs a vehicle to a reference path defined as a contour map. If the vehicle is on the reference path, the velocity vectors become tangential to the reference path to direct the vehicle along the path. The velocity vectors are mapped to velocity states that are fed to the actuator controller to physically influence the vehicle's speed and orientation. Using a combination of feedback linearization and linear quadratic regulation, resultant forces and moments are determined to allow the vehicle's velocity to match the reference velocity states. A nonlinear least squares optimization algorithm is then applied to determine wheel torques to accelerate the vehicle based on the required resultant forces and resultant moments. This algorithm is constrained by the friction circle to ensure that maneuverability of the vehicle is maintained throughout the motion. Moreover, a kinematic steering algorithm determines steering angles at the wheels to maneuver the vehicle. Finally, the wheel torques, and steering angles are then applied to a high -fidelity vehicle model equipped with a combined slip tire force model. Path following results show the highfidelity can smoothly merge onto paths defined as contour maps and follow those paths with small crosstrack errors. We would like to consider extending this algorithm to be applicable on reference paths defined by parametric functions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».