本技术介绍了一种协同神经动力学优化无人车控制方法,旨在提升无人车在复杂非凸环境下的控制稳定性与精确度。该方法包含以下步骤:S1,依据无人车的连续非线性运动特性;S2,构建协同神经动力学模型;S3,实现非凸优化控制策略。
背景技术
随着人工智能和自动驾驶技术的迅猛发展,无人车正逐步成为未来智能交通系统的核心组成部分。无人车的自主驾驶能力依赖于其在复杂环境中的实时感知、决策与控制,而这些能力的实现很大程度上取决于优化算法的效率和稳定性。在实际应用中,无人车通常面临大量的非凸优化问题,如路径规划、障碍物避让、速度控制等。这类问题通常存在多个局部最优解,使得求解过程的复杂性和难度大幅增加。无人车的运行场景复杂多变,其要求控制系统能够快速且精准地响应动态的交通状况和突发事件。因此,如何研发高效的非凸优化控制技术,以提升无人车在复杂环境中的表现,成为了当前研究的重点。
传统的无人车控制方法主要包括基于模型的控制、反馈控制以及预测控制。基于模型的控制方法依赖于精准的数学建模,通过详细刻画无人车的运动学特性及其所处环境以实现控制。然而,这类方法在面对复杂且多变的实际环境时往往表现不足。反馈控制方法如比例-积分-微分控制通过实时调整控制输入以校正误差,虽然在简单场景下效果较好,但难以应对复杂场景。预测控制方法通过预测系统未来一段时间的行为以优化当前决策,虽然能够理论上处理复杂的动态环境,但其计算开销较大,难以满足实时性要求。鉴于传统控制方法的局限性,研究一种能够有效应对无人车执行复杂控制任务时非凸优化问题的控制技术,显得尤为重要。这不仅能够提升无人车在复杂环境下的控制精度与可靠性,还为无人驾驶技术的广泛应用奠定了坚实基础。
本发明提出一种基于协同神经动力学的无人车非凸优化控制方法,根据障碍物和车辆的动态信息构建零化控制障碍函数,将其描述为动态的不等式约束形式,并纳入路径跟踪优化控制问题中。本发明提出的方法可以缓解现有控制方法陷入局部最优的挑战,同时满足实时性及高精度的控制需求,这一优势对于无人车控制技术领域具有重要意义。综上所述,本发明专利具有新颖性与实用性。
实现思路