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基于改进的QP算法和MPC理论的智能车纵向速度控制方法 被引量：3
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作者 周晶晶 徐友春 李明喜 《军事交通学院学报》 2016年第10期49-53,共5页
基于模型预测控制(MPC)理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题。针对该二次规划(QP)问题,利用一种改进的有效集(IASM)二次规划算法减少MPC计算成本。该方法包含两步:首先对等式约束引进一种降维算法;然后利用梯度投影方... 基于模型预测控制(MPC)理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题。针对该二次规划(QP)问题,利用一种改进的有效集(IASM)二次规划算法减少MPC计算成本。该方法包含两步:首先对等式约束引进一种降维算法;然后利用梯度投影方向对有效集算法的搜索方向进行改进。改进的QP算法减少了迭代次数,降低了MPC纵向控制的计算成本。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 二次规划 改进的有效集算法 模型预测控制 纵向速度控制 智能车
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