Vehicle Lateral Motion Control Based on Fading Sage–Husa Kalman Filter and Robust Model Predictive Control
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle lateral motion control is one of the critical issues in intelligent vehicle control. We design a vehicle lateral motion controller by combining the adaptive fading Sage–Husa Kalman filter (AFSH‐KF) with the robust model predictive algorithm to address the problem of vehicle lateral motion control. Due to the influence of process and measurement noise on the estimation results, the AFSH‐KF is employed to estimate the vehicle state parameters to improve the estimation accuracy and compared with the Kalman filter (KF). Simultaneously considering the influence of the uncertainties or perturbations appearing in the feedback loop (vehicle state parameters) on vehicle lateral motion control, a robust model predictive controller (RMPC) is designed for vehicle lateral motion. The performance of the designed controller is verified by co‐simulating with MATLAB/Simulink and CarSim in double‐lane, S‐shape, and Fishhook conditions. The results show that the AFSH‐KF can effectively estimate the states (yaw rate and sideslip angle) of the vehicle. Compared to the MPC controller, the RMPC controller significantly reduced the maximum and mean square error of the lateral deviation of the vehicle tracking target trajectory at different speeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».