含输入饱和的自动驾驶汽车预设性能自适应控制

为了改善含有输入饱和与未知扰动的自动驾驶车辆系统在执行轨迹跟踪任务时的瞬态和稳态性能，考虑到自动驾驶汽车横向和纵向动态的耦合，设计基于滑模控制和预设性能控制的协调控制器。针对可能出现的输入饱和，基于饱和信号设计辅助系统，并在饱和发生时利用辅助系统调整规定的性能边界，使跟踪误差始终遵守性能约束，避免穿越边界引起系统不稳定。利用神经网络对系统中存在的模型误差以及外部扰动进行拟合和补偿，并设计一种基于复合学习的在线更新算法来训练神经网络。通过Lyapunov方法严格证明了闭环系统的稳定性，并通过仿真验证了新提出的辨识和控制方案的有效性。所设计的协调控制器可以在存在强耦合特性、模型不确定性和外部干扰的情况下保证预定的轨迹跟踪性能。