[发明专利]一种基于深度高斯车辆动力学模型、训练方法、智能汽车轨迹跟踪控制方法及终端设备在审
| 申请号： | 202211057353.6 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115303289A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 俞学凯;蔡英凤;陈龙;廉玉波;钟益林;孙晓强;何友国 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | B60W50/00 | 分类号： | B60W50/00;G06N3/04;G06N3/08;B60W60/00 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 王军丽 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度高斯车辆动力学模型、训练方法、智能汽车轨迹跟踪控制方法及终端设备，本发明利用物理模型获取深度高斯模型中所需的均值，利用前馈神经网络获取深度高斯模型中所需的协方差矩阵，相比于数据驱动模型，所建立的模型在准确识别车辆运行过程中各种复杂的动力学行为的基础上，融合物理模型的先验知识，增加模型的鲁棒性，避免数据驱动模型在训练数据覆盖不到区域发生未知的错误。设计的轨迹跟踪控制算法，相比于端到端控制算法，具有更高的可解释性。并且在不同的道路条件下及行驶工况下可以实现期望轨迹的跟踪控制，在保证路径跟踪精度的同时，同时兼顾横纵向稳定性，为智能汽车开发高性能的运动控制器奠定良好的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 车辆 动力学 模型 训练 方法 智能 汽车 轨迹 跟踪 控制 终端设备 | ||
【主权项】：
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