Lateral Control for Autonomous Vehicles: A Robust Bounded Back-Stepping Technique
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a conceptually different backstepping approach to solve the global asymptotic stabilization problem for a class of nonlinear input-coupled systems with parameter uncertainties and both state and input constraints. This approach avoids both input-decoupling transformations and the cancellation of time derivatives of virtual control functions— steps that are typically required in conventional backstepping-based control designs for input-coupled systems. As a by-product, it broadens the applicability of existing backstepping techniques and significantly reduces the computational burden— a major obstacle for real-time implementation of these methods. The proposed approach relies on an innovative combination of control tools, including non-quadratic Lyapunov-like analysis, the concept of Input-to-State Stability (ISS), and the Invariance Principle, enabling the construction of a control law without quadratic (smooth) control Lyapunov functions— an advantage over standard Lyapunov-based designs, where constructing such functions is challenging in the presence of input constraints. Applied to the nonlinear lateral dynamics of autonomous vehicles, particularly in lane-keeping scenarios, it solves the lateral control and trajectory tracking problem, effectively addresses key limitations of standard backstepping designs, and demonstrates clear advantages over a representative existing method— proving its potential practical applicability in real-world control applications within dynamic and complex driving environments, such as lane-changing scenarios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».