Fast Finite-Time Path-Following Control for Autonomous Vehicle via Complete Model-Free Approach

控制理论(社会学) 控制器(灌溉) 趋同(经济学) 跟踪误差 路径(计算) 计算机科学 弹道 滑模控制 终端滑动模式 边界(拓扑) 车辆动力学 控制工程 工程类 控制(管理) 数学 非线性系统 人工智能 天文 物理 数学分析 经济 汽车工程 生物 程序设计语言 量子力学 经济增长 农学
作者
Zhongchao Liang,Zhongnan Wang,Jing Zhao,Xiaoguang Ma
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19 (3): 2838-2846 被引量:10
标识
DOI:10.1109/tii.2022.3165630
摘要

Without any knowledge of the vehicle model and its parameters, a novel complete model-free path-following control strategy is developed for autonomous vehicles based on the time-delay estimation (TDE) technique. Different from the existing time-delay control (TDC) approaches, an adaptive nonsingular terminal sliding mode (ANTSM) control law is designed to stabilize the path-following errors without any information of the suitable control gain, which is significant in the conventional TDC scheme, and the boundary of the TDE error, which is necessary for the sliding-mode-based control scheme. The proposed model-free control structure can dynamically update the gain of the designed controller and the boundaries of the TDE error, and the practical finite-time convergence of the preview error can be achieved. In the HIL tests, the comparative results demonstrate that the proposed ANTSM model-free control strategy can provide superior comprehensive tracking performance over both the model-based sliding mode controller and the conventional TDC controller, while the autonomous vehicle follows desired paths.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
喻鞅完成签到,获得积分0
2秒前
紫色de泡沫完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
GAP完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
小王要努力完成签到,获得积分10
5秒前
甜蜜向梦完成签到 ,获得积分10
5秒前
hi发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
8秒前
9秒前
LYDZ2发布了新的文献求助10
11秒前
敏感的忆枫完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
PGONE完成签到,获得积分10
15秒前
所所应助友好的小翠采纳,获得10
15秒前
17秒前
17秒前
18秒前
我是老大应助hi采纳,获得10
18秒前
19秒前
19秒前
meng发布了新的文献求助10
21秒前
Yilin应助hdnej采纳,获得10
23秒前
23秒前
丘比特应助啦啦啦采纳,获得10
23秒前
优雅听露发布了新的文献求助10
24秒前
怡然冰巧发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
张欢馨应助LYDZ2采纳,获得10
25秒前
张张发布了新的文献求助10
26秒前
星辰大海应助Hygge采纳,获得10
29秒前
@Zhang发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
30秒前
31秒前
cdercder应助阿涛采纳,获得10
31秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583868
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162575
关于积分的说明 19607381
捐赠科研通 7165802
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266349
关于科研通互助平台的介绍 2431242
邀请新用户注册赠送积分活动 2257819