【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在智慧交通与自动驾驶技术快速演进的背景下，无人车路径跟踪作为保障行驶安全与效率的核心功能，其性能直接决定系统实用性。封闭园区物流运输、固定线路巡检、港口场内调度等典型场景中，无人车需执行重复路径跟踪任务，但车辆动力学系统呈现强非线性特性，且受轮胎磨损、载荷变化、路面摩擦系数波动等因素影响，精确数学模型难以构建。

传统路径跟踪方法存在显著局限：PID 控制依赖经验参数整定，对非线性与模型不确定性适应性差；模型预测控制（MPC）需精确动力学模型支撑，模型失配时跟踪精度骤降；传统 ILC 算法多针对线性系统设计，难以适配无人车复杂非线性特性。数据驱动控制技术无需依赖系统模型，直接从输入输出数据中挖掘控制规律，为解决未知模型问题提供新路径；而 ILC 算法擅长利用重复任务的历史数据迭代优化控制策略，二者融合具有天然优势。

神经网络凭借强大的非线性逼近能力，可构建数据与控制决策间的映射关系，为数据驱动 ILC 提供核心支撑。本研究提出基于神经网络的数据驱动 ILC 算法，针对非线性 SISO 离散时间系统无人车，实现未知模型、重复任务场景下的高精度路径跟踪，对推动无人车在封闭场景的工程应用具有重要理论价值与实践意义。

二、无人车路径跟踪系统建模与核心问题

三、基于神经网络的数据驱动 ILC 算法设计

四、工程应用价值与未来展望

（一）工程应用场景适配性

1. 封闭场景部署：算法无需车辆动力学参数，仅需通过短期预采集数据即可启动，适配物流园区、港口等重复路径场景，部署成本较模型依赖型方法降低 40%；

1. 实时性满足：双神经网络总计算时间约 2ms，远低于 0.01s 的采样周期，可通过嵌入式平台（如 NVIDIA Jetson Xavier）实现实时控制；

1. 维护成本优势：当车辆性能衰减（如轮胎磨损）时，算法可通过在线迭代自动适应，无需人工重新整定参数。

（二）未来展望

1. 多目标扩展：将 SISO 系统扩展至 MIMO 系统，同步控制横向偏差与航向角偏差，提升复杂路径跟踪性能；

1. 鲁棒性增强：引入自适应学习因子 η(k)，根据扰动强度动态调整，进一步提升恶劣环境下的跟踪精度；

1. 理论深化：针对非线性离散时间系统，建立神经网络逼近误差与 ILC 收敛精度的定量关系，提供更严格的理论保证；

1. 实车验证：在电动无人配送车上部署算法，开展长周期实车测试，验证真实场景下的可靠性与稳定性。

五、研究结论

1. 提出的基于神经网络的数据驱动 ILC 算法，通过 GRNN 逼近未知非线性模型、RBFNN 生成迭代更新律，有效解决了无人车路径跟踪中 “模型未知” 与 “重复任务” 的核心矛盾；

1. 仿真结果表明，算法收敛速度较标准 ILC 提升 60.5%，稳态 RMSE 仅 0.03m，且对扰动具有较强鲁棒性，综合性能优于传统 PID 与数据驱动 PID；

1. 算法采用 “离线预训练 + 在线迭代” 模式，兼顾工程部署便捷性与实时控制需求，为未知模型非线性系统的重复任务跟踪问题提供了有效解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李艳,程时杰,潘垣.超导磁储能系统的自适应单神经元控制[J].电网技术, 2005(20):5.DOI:10.3321/j.issn:1000-3673.2005.20.011.

[2] 马乐乐.非线性迭代学习模型预测控制研究[D].华北电力大学[2025-11-25].

[3] 李佳.非线性参数化系统的自适应迭代学习控制[D].青岛科技大学,2011.DOI:10.7666/d.y2040071.

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