云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 跟踪控制

跟踪控制: 作品数：3611被引量：12102H指数：32; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：任章董希旺于金鹏郭庆鼎赵希梅更多>>; 相关机构：哈尔滨工业大学哈尔滨工程大学北京航空航天大学南京航空航天大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>

基于DDPG+MPC的水稻授粉机器人路径跟踪控制: 《农机化研究》2025年第6期18-25,共8页温佳梁喜凤王永维; 国家自然科学基金项目(31971796)。; 为提高水稻授粉机器人自主作业路径跟踪的控制精度,提出了一种强化学习DDPG结合模型预测控制MPC的混合控制算法。以DDPG+MPC混合控制框架为基础,通过获取当前时刻状态,以参考路径和当前行驶路径偏差为参照,预测下一时刻机器人状态输出,...; 关键词：杂交水稻授粉机器人路径跟踪模型预测控制强化学习

基于鲁棒模型预测的无人拖拉机跟踪控制方法分析: 《农机化研究》2025年第4期242-246,共5页侯晓晓涂亚楠陈晓静李怀玉; 河南省高等教育研究项目(2021SXHLX182)。; 无人驾驶拖拉机是一种利用自动化技术和传感器设备进行自主导航的农业机械设备,可以在无人操作的情况下完成农田的耕作、种植、施肥、除草等作业。无人驾驶拖拉机田间运动控制是拖拉机整机与自动驾驶系统沟通的关键技术。为此,在无人驾...; 关键词：无人拖拉机轨迹跟踪鲁棒模型预测农业机器人

基于随机森林的非线性车辆模型构建与高精度轨迹跟踪控制研究: 《汽车工程学报》2025年第2期197-210,共14页龙尧成孙文张忠何永刘桂均; 国家自然科学基金项目(62273061,52272365);吉林省中青年科技创新创业卓越人才(团队)项目(创新类)(20230508050RC);吉林省自然科学基金项目(20220101200JC);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目(22KJA580001,21KJA130001);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目(22KJB580001);常州市科技计划项目(CZ2022030)。; 针对传统控制方案描述的车辆动力学特性精度有限,对预期状态的高精确跟踪难以实现,介绍了一种数据驱动的模型预测路径跟踪控制方法。基于随机森林方法构建了车辆状态参数观测器,并通过该观测器剖析了车辆动力学非线性映射关系以优化控...; 关键词：机器学习非线性映射高精度跟踪控制模型预测控制自动驾驶

自主水下航行器事件触发自适应神经渐近轨迹跟踪控制: 《燕山大学学报》2025年第2期114-120,共7页唐思星邓英杰赵运利; 国家自然科学基金青年基金资助项目(52101375);河北省自然科学基金资助项目(E2021203142)。; 针对六自由度自主水下航行器在水平面的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制的方法。采用径向基神经网络对未知模型和环境干扰等非线性不确定项进行逼近,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误...; 关键词：自主水下航行器渐近跟踪控制最小学习参数事件触发控制

不确定扰动下的气动肌肉膝关节轨迹跟踪控制: 《机械传动》2025年第3期134-140,共7页伍晓凯罗天洪殷时蓉马翔宇张奕星; 国家自然科学基金项目(52175215);重庆市英才计划项目(cstc2021ycjh-bgzxm0279);交通工程应用机器人重庆市工程实验室开放基金项目(CELTEARKFKT-202107)。; 【目的】为分析建模误差、外界干扰等因素对气动肌肉膝关节轨迹跟踪的影响,提出基于干扰观测器的模糊滑模控制策略。【方法】该控制策略在滑模控制的基础上加入干扰观测器,进而对干扰进行估计并作为滑模控制器的补偿;利用模糊控制参考...; 关键词：气动肌肉膝关节干扰观测器滑模控制模糊控制

基于观测器的半马尔可夫跳变系统模型参考跟踪控制: 《计算机测量与控制》2025年第3期87-96,104,共11页马奇嵇小辅; 为了解决状态信息不可获取的半马尔可夫跳变系统跟踪控制问题,引入状态观测器,提出通过模态依赖的状态观测器去估计系统的状态;为了获得期望的跟踪效果,采用前馈-反馈复合控制思想,提出基于状态观测器的模型参考输出跟踪控制器;通过构...; 关键词：半马尔可夫跳变系统输出跟踪控制状态观测器鲁棒H∞控制线性矩阵不等式

考虑未知上界干扰的四轮独立驱动车辆的路径跟踪控制: 《制造业自动化》2025年第3期43-51,共9页李晨晖刘放黄文建杨明发崔云飞; 针对未知上界干扰下四轮独立驱动(4WID)车辆的路径跟踪控制问题,提出了一种适用于非匹配不确定系统的滑模控制方法。首先,考虑到系统内外干扰并非一定满足匹配条件,基于Backstepping方法和线性矩阵不等式(LMI)设计了一种对非匹配干扰鲁...; 关键词：自适应滑模控制路径跟踪非匹配不确定干扰 LMI

基于分层MPC的多拖轮带缆自主伴航控制策略研究: 《舰船科学技术》2025年第6期13-20,共8页郝致远王健赵冰张博路百松易宏; 山东省重点研发计划(2021SFGC0601)。; 本文针对多艘拖轮对海上大型船舶进行带缆伴航的问题,提出一种基于分层模型预测控制的带缆自主伴航控制策略。在顶层考虑带缆伴航安全性约束,设计基于多约束MPC的轨迹规划器以规划安全的拖轮伴航轨迹,并提出前置预优化机制解决多安全性...; 关键词：多拖轮模型预测控制伴航控制轨迹规划轨迹跟踪控制

具有不确定参数的Lagrange系统的自适应控制: 《控制工程》2025年第3期564-570,共7页展晴晴祁小银赵星宇柴元吴泉军; 国家自然科学基金资助项目(61903244)。; 在参数不确定的情况下,考虑具有有向拓扑结构的网络化Lagrange系统,提出一种基于自适应控制的跟踪同步协议,给出了一个复杂时滞Lagrange网络系统的同步化代数判据。这些判据可以提供一种新的自适应控制策略,可以将Lagrange系统全局同步...; 关键词：LAGRANGE系统自适应跟踪控制多智能体系统时变时滞

基于事后筛选经验回放的机器人深度强化学习跟踪控制: 《计算机应用研究》2025年第3期834-839,共6页易佳豪王福杰胡锦涛李醒罗俊轩; 国家自然科学基金资助项目(62203116,62273095);广东省基础与应用基础研究面上项目(2024A1515010222);辽宁省自然科学基金资助项目(2022-KF-21-06);广东省教育厅特色创新项目(2022KTSCX138);东莞市社会发展科技项目重点项目(20231800935882);松山湖科技特派员资助项目(20234430-01KCJ-G)。; 针对机械臂轨迹跟踪问题,提出了一种结合事后筛选经验回放(selective hindsight experience replay,SHER)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)控制方法。此算法将SHER与深度确定性策略(deep deterministic policy gradient...; 关键词：事后筛选经验回放深度确定性策略深度强化学习轨迹跟踪机械臂经验池优化

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