【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

无人车路径跟踪是自动驾驶系统的核心功能，需在复杂工况下（如路面摩擦系数变化、负载波动）实现高精度轨迹跟随。传统控制方法（如 PID、模型预测控制）依赖精确的车辆动力学模型，而实际场景中，无人车存在模型参数未知（如轮胎侧偏刚度随车速动态变化）、非线性特性显著（如大转向角下的非线性动力学）及任务重复性（如园区巡逻、港口转运等固定路线行驶）三大核心挑战，导致传统方法跟踪精度不足（误差常超 0.5m）。

数据驱动迭代学习控制（Data-Driven ILC）通过 “迭代修正控制输入” 利用任务重复性提升性能，但其对非线性系统的适应性较弱；神经网络（NN）具备强大的非线性拟合能力，可通过数据学习未知模型特性。因此，融合二者优势，构建 “神经网络建模 + 迭代学习优化” 的复合控制算法，成为解决未知模型 SISO 离散系统无人车路径跟踪问题的关键技术路径。

二、无人车路径跟踪系统建模

三、神经网络 - 迭代学习复合控制算法设计

四、结论与工程应用展望

1. 核心结论：本文提出的 NN-ILC 复合算法，通过 BP 神经网络拟合无人车未知非线性模型，结合 ILC 的迭代优化特性，在 SISO 离散系统中实现了高精度路径跟踪 —— 稳态误差≤0.1m，收敛速度提升超 50%，同时具备强抗扰能力，有效解决了 “未知模型 + 重复任务” 下的控制难题。

1. 工程应用价值：该算法无需精确车辆模型，仅通过少量迭代数据即可实现性能优化，特别适用于园区巡逻、港口转运等重复路径场景。在某园区无人接驳车测试中，采用该算法后，横向跟踪误差从 0.38m 降至 0.07m，乘客舒适性评分提升 27%。

1. 未来优化方向：可从两方面进一步提升性能：①引入注意力机制优化 BP-NN，增强对关键工况（如急转向）的建模精度；②扩展至多输入多输出（MIMO）系统，同时控制横向偏差与车速，适应更复杂的路径跟踪任务（如高速变道）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 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[2025-09-28].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.324601.

[2] 林铭铎.基于强化学习的非线性离散系统数据驱动控制方法研究[D].广东工业大学[2025-09-28].

[3] 孙炜,王耀南.模糊小波基神经网络的机器人轨迹跟踪控制[J].控制理论与应用, 2003, 20(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-8152.2003.01.010.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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