Knstliche Neuronale Netzwerke Zur Adaptiven Fahrdynamikregelung

Conținutul cărții:

Această carte examinează utilizarea unui concept de control hibrid pentru controlul dinamicii vehiculului unui vehicul de testare autonom. Un controler al dinamicii laterale în cascadă, bazat pe model, este extins de o rețea neuronală artificială (RNA).

RNA este implementată fără "cunoștințe prealabile" și antrenată în mod activ într-o buclă de control închisă. Investigațiile sunt efectuate atât în simulări, cât și pe un vehicul de testare real. Testele arată comportamentul performant al conceptului de control hibrid.

În cazul unei dinamici reduse a vehiculului, controlul precis al vehiculului este posibil chiar și fără o RNA. Cu toate acestea, dinamica ridicată duce la abateri de la cursul țintă, care sunt reduse treptat de rețeaua de învățare iterativă.

Optimizarea ponderilor rețelei în funcție de situație compensează influența erorii sistematice a modelului de bază și îmbunătățește performanța de control. Acest comportament poate fi demonstrat prin selectarea adecvată a parametrilor de proiectare ai RNA pentru fiecare dintre scenariile luate în considerare.

Adaptarea ponderilor rețelei face posibilă îmbunătățirea performanței de control în comparație cu regulatorul de bază bazat exclusiv pe model, atât în cazul unei erori, cât și în cazul unei dinamici ridicate a vehiculului și al unei identificări inexacte a sistemului.