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清华大学申请车云协同鲁棒预测控制专利,解决了实际车辆组跟踪边缘云端期望轨迹时存在误差的问题

2023-12-30 19:44:28
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摘要:金融界2023年12月30日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法“,公开号CN117311359A,申请日期为2023年10月。专利摘要显示,本发明涉及智能网联汽车控制技术领域,特别涉及一种基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法,包括:在边缘云端预先采集车辆组历史轨迹,并将其构造为表征车辆组动力学特征的Hankel特征矩阵;将车辆组Hankel特征矩阵中的输入和输出按照过去和未来时域划分为车辆组系统的过去和未来输入矩阵、过去和未来输出矩阵;根据上述车辆组Hankel特征矩阵及其分量,建立车辆组非线性动力学的表征;基于车辆组非线性动力学的表征,以预测车辆组的未来输出,对车辆组的未来轨迹进行鲁棒预测控制,通过滚动时域优化使其跟踪上层边缘云所下发的期望轨迹。由此,解决了相关技术中实际车辆组跟踪边缘云端期望轨迹时存在误差的问题。

金融界2023年12月30日消息,据国家知识产权局公告,清华大学申请一项名为“基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法“,公开号CN117311359A,申请日期为2023年10月。

专利摘要显示,本发明涉及智能网联汽车控制技术领域,特别涉及一种基于Hankel特征矩阵的车云协同鲁棒预测控制方法,包括:在边缘云端预先采集车辆组历史轨迹,并将其构造为表征车辆组动力学特征的Hankel特征矩阵;将车辆组Hankel特征矩阵中的输入和输出按照过去和未来时域划分为车辆组系统的过去和未来输入矩阵、过去和未来输出矩阵;根据上述车辆组Hankel特征矩阵及其分量,建立车辆组非线性动力学的表征;基于车辆组非线性动力学的表征,以预测车辆组的未来输出,对车辆组的未来轨迹进行鲁棒预测控制,通过滚动时域优化使其跟踪上层边缘云所下发的期望轨迹。由此,解决了相关技术中实际车辆组跟踪边缘云端期望轨迹时存在误差的问题。

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