【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶控制，具体地，涉及一种自适应模型预测非线性控制延边清扫控制跟踪方法和系统。
技术介绍
1、近些年来，随着人工智能技术和智慧交通的快速发展，无人驾驶已经成为汽车行业新一轮的研究热点和发展方向。城市环卫清扫领域作为无人驾驶下的一个细化场景，对无人驾驶技术的发展以及落地具有很重要的推动作用。
2、环卫车辆在城市环境中起着至关重要的作用，用于保持城市的卫生和整洁。在城市道路的路沿延边清扫任务中，环卫车辆需要进行精确的路径跟踪，以确保清扫的有效性，又要保证车辆与路沿的防碰撞安全性。传统的路径跟踪控制方法往往难以适应复杂多变的城市环境，特别是在交通繁忙或道路条件不稳定的情况下，其路径跟踪表现可能受到限制。同时，为了保障环卫车辆作业时的安全性，需要在路径跟踪的过程中考虑清扫路沿与环卫车辆扫盘的安全距离。然而，传统的控制方法往往难以灵活地调整车辆的行驶轨迹，并且没有办法满足不同情况下的安全约束。此外，模型预测控制(mpc)作为一种先进的控制策略，能够通过预测系统动态来生成最优的控制序列。然而，mpc在应对环境变化和不确...
【技术保护点】
1.一种自适应模型预测非线性控制延边清扫控制跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述非线性运动学模型为二自由度非线性运动学模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述二自由度非线性运动学模型的运动学方程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，预测模型中的相关矩阵为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，基于预测模型来建立目标函数J，以ψ和l作为控制系统的输入量，以δ作为控制系统的输出量：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种自适应模型预测非线性控制延边清扫控制跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s1中，所述非线性运动学模型为二自由度非线性运动学模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述二自由度非线性运动学模型的运动学方程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤s2中，预测模型中的相关矩阵为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，基于预测模型来建立目标函数j，以ψ和l作为控...
【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，华鑫朋，廖文龙，张润玺，
申请(专利权)人：酷哇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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