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基于IQGA算法的无人驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制研究
刘刚1, 张泽1, 杨旭2, 王文竹1, 任宏斌3
2025, 44(12):
1-10.
DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2025.12.01
为了提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度,提出一种基于改进量子遗传算法的无人驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制方法。首先,针对LQR控制器存在稳态误差较大以及预见性不足的问题,设计了前馈模块以及预测模块。其次,针对LQR控制器权重参数难以选取的问题,使用量子遗传算法对参数进行优化选取。然后,针对量子遗传算法中量子旋转门的旋转角度固定导致算法容易陷入局部最优值以及种群多样性不够丰富的问题,设计了自适应动态旋转角度调整策略以及离散系数判定机制。最后,改进后的LQR控制算法(IQGA-LQR算法)在Simulink-Carsim联合仿真平台上进行了双移线轨迹跟踪测试,仿真结果表明:相较于传统LQR、GA-LQR、QGA-LQR算法,IQGA-LQR算法的横向误差峰值分别降低了63.10%、 50.15%、 39.44%,均方根误差分别降低了50.68%、41.03%、34.86%。
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