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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明提供了一种反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统，包括信号处理模块、反馈控制模块、前馈控制模块、扩张状态观测器、模型参数学习模块、边界约束模块、评价算法模块和参数自趋优模块；该系统以反馈‑前馈为控制的基础框架，保证控制精度的同时提高响应速度，结合扩张状态观测器的优点减小对车辆模型精度的依赖程度，通过设计评价模块和自趋优方法来满足不同用户需求并提高控制器在复杂环境中的控制效果。

主权项：1.一种反馈与模型前馈串级的无人驾驶车辆自趋优位姿控制系统，其特征在于，包括信号处理模块、反馈控制模块、前馈控制模块、扩张状态观测器、模型参数学习模块、边界约束模块、评价算法模块和参数自趋优模块；所述信号处理模块根据车辆的位置、航向角、速度信息预瞄t1秒后车辆状态，使用该预瞄状态及规划的目标轨迹信息计算出距离最近目标轨迹点的侧向误差、航向误差；所述反馈控制模块将车辆的侧向误差和航向误差通过误差动态模型映射到车辆航向变化率上，输出期望航向变化率；所述前馈控制模块根据车辆动态模型描述的车轮转角与车辆航向变化率的关系及反馈控制模块输出的期望航向变化率通过代数求解方式解出期望目标车轮转角，再根据车辆转向机构的数学模型求解出期望目标车轮转角所对应的目标方向盘转角；所述扩张状态观测器接收车辆传感器测量的车辆状态信息，基于侧向误差的动态模型、侧向误差变化率的动态模型、方向盘转角与航向的动态模型分别设计三个扩张状态观测器，以对未建模的部分进行观测并将其输出为总扰动，通过总扰动对所述反馈控制模块、前馈控制模块中使用的模型分别进行补偿；所述边界约束模块根据车辆的基本物理特性以及车辆轮胎摩擦动力学模型粗略计算出车辆航向变化率的范围，从而对所述反馈控制模块输出的期望航向变化率进行边界约束；所述模型参数学习模块通过车辆传感器测量的车辆状态数据，通过极小化模型与对象测量数据之间的误差准则函数来对所述前馈控制模块中使用的模型进行参数学习，从而提高模型的精度，进而降低扩张状态观测器的压力；所述评价算法模块用于设计评价指标并根据不同场景、不同用户需求分配各指标权重系数并设计Cost函数，为参数自趋优提供目标；所述参数自趋优模块利用采集的传感器数据使用根据Cost函数调整所述反馈控制模块中的两个控制参数，从而使控制效果得到优化。

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