基于自动驾驶汽车路径跟踪的分数阶极值搜索控制算法

基于自动驾驶汽车路径跟踪的分数阶极值搜索控制算法

近年来，人们正在致力于车辆路径跟踪算法和控制器的设计。提出了一种自动驾驶汽车路径跟踪的分数阶极值搜索控制（ESC）算法，该控制算法利用分数阶极值寻求控制器（FO-ESC）来控制自动驾驶汽车，以解决自动驾驶汽车的路径跟踪问题。

ESC算法是一种快速自适应优化算法，该算法是利用目标函数设计出状态量极值参考轨迹，它主要由两部分组成：（1）包括未知参数的目标函数；（2）逼近变化方向的梯度估计器以及最大化/最小化目标函数的优化器。考虑到该算法的组成，通过在梯度估计器和优化器中采用分数阶滤波器，整数阶积分器中的运算符被分数阶运算符替代，这样，可以使滤波器的阶数变化是小数，这样就构建了分数阶ESC算法。

该算法为车辆系统引入了分数阶滤波器，将该算法应用到自动驾驶汽车模型中，通过采用Matlab/Simlink仿真软件进行仿真。仿真结果表明，与整数阶ESC算法相比，在控制算法中加入分数阶滤波器，不仅可以提高ESC算法的收敛速度，而且在极值附近有着更小的稳态误差。因此所提出的分数阶ESC算法，具有巨大的潜在优势，能够很好地帮助自动驾驶汽车进行路径跟踪。

Soodeh Dadrasetal.SAE 2017-01-0094.

编译：冯达