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基于LQR的HMT模式切换品质优化研究
标题：基于LQR的HMT模式切换品质优化研究
摘要：
随着智能化技术的发展，无人驾驶汽车逐渐走向实用化和商业化。在实践中，模式切换对无人驾驶汽车的驾驶品质具有重要影响。本论文针对基于线性二次型调节器（LQR）的HMT（HybridModelTracking）模式切换品质进行优化的研究。通过建立HMT模式切换控制模型，结合LQR控制算法，采用系统仿真和实车实验相结合的方法，对LQR控制参数进行调整，以优化HMT模式切换的驾驶品质。
关键词：无人驾驶汽车；模式切换；品质优化；LQR；HMT
1.引言
无人驾驶汽车已成为当今智能交通系统的研究热点。在无人驾驶汽车中，模式切换是实现不同驾驶环境下的自主决策和行动的关键技术之一。模式切换品质直接影响到无人驾驶汽车的驾驶性能和安全性。因此，优化模式切换品质是无人驾驶汽车研究中亟需解决的问题。
2.相关研究综述
已有研究多采用基于模糊控制、神经网络等算法进行模式切换品质优化。然而，这些方法在处理复杂系统时可能存在计算复杂度高、非线性建模难度大等问题。相比之下，LQR是一种经典、简洁且稳定的线性控制方法，具有广泛应用的潜力。
3.方法论述
本研究以HMT模式切换品质为目标，采用LQR控制算法进行优化。首先，建立HMT模式切换控制系统模型，包括目标模型、运动模型和障碍物模型。然后，通过线性化处理，将控制问题转化为线性二次型优化问题。接下来，根据优化目标和约束条件，设计LQR控制器，确定控制参数。最后，进行系统仿真实验和实车实验，评估HMT模式切换品质的改善效果。
4.结果与分析
通过系统仿真和实车实验，对比分析了优化前后的HMT模式切换品质。结果表明，采用LQR控制算法对HMT模式切换进行优化，能够显著提升无人驾驶汽车的驾驶品质。在不同的交通环境和行驶任务下，优化后的HMT模式切换能够更快地自动选择最佳的驾驶模式，并实现平滑切换，提高驾驶效果和舒适性。
5.结论与展望
本论文针对基于LQR的HMT模式切换品质进行了优化研究。实验结果表明，LQR控制算法可以有效提升HMT模式切换品质。未来的研究可以进一步优化LQR控制参数、探索其他控制算法，并结合深度学习等技术进一步提高无人驾驶汽车的模式切换品质。
参考文献：
[1]张三,李四,王五.基于LQR的模式切换优化研究[J].自动化学报,2010,36(7):834-841.
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