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🔥 内容介绍 

一、无人车路径跟踪的未知非线性系统控制痛点与研究意义

结合此前移动机器人路径规划、贝叶斯不确定性负荷预测的系统建模经验，无人车的路径跟踪控制是实现自主导航的核心底层技术，其核心目标是控制无人车的转向与驱动执行机构，让车辆的实际行驶轨迹快速、精准地收敛到预先规划的参考路径上，同时保证行驶过程的稳定性与乘坐舒适性。当前大量工业场景下的无人车执行重复路径任务，比如园区巡检无人车、工厂物流AGV、封闭景区接驳无人车，这类无人车的行驶任务具备极强的重复特性，但是车辆本身是典型的非线性单输入单输出离散时间系统，轮胎侧偏刚度、地面附着系数、车辆转动惯量等关键动力学参数会随载荷变化、路面磨损、天气条件发生漂移，传统基于车辆精确动力学模型设计的模型基控制方法，比如模型预测控制、滑模控制，很难在未知精确模型的场景下实现高精度的路径跟踪，模型失配会导致跟踪误差发散，甚至出现车辆侧滑、偏离路径的安全风险。迭代学习控制（ILC）是专门针对重复任务场景的先进控制方法，通过利用前几次重复任务的跟踪误差信息，不断修正当前批次的控制输入，随着迭代次数的增加可以实现跟踪误差在整个时间轴上的完全收敛。传统的线性迭代学习控制依赖系统的部分先验模型信息，无法适配无人车这类强非线性未知系统，而数据驱动神经网络可以直接从历史运行数据中学习系统的非线性输入输出映射关系，无需依赖任何精确动力学模型，将两者深度融合构建的神经网络数据驱动迭代学习控制算法，完美适配未知模型重复任务场景下的无人车路径跟踪需求，具备极强的工程落地价值。

二、面向SISO离散非线性系统的算法框架设计

本研究针对具有未知模型的非线性单输入单输出离散时间系统，构建完整的神经网络数据驱动迭代学习控制框架，整个算法完全不依赖任何车辆动力学先验信息，仅通过历史运行数据完成迭代学习，适配无人车路径跟踪的重复任务特性。

框架分为两个核心模块：数据驱动神经网络辨识模块与迭代学习控制输入更新模块。神经网络辨识模块采用三层前向BP神经网络，以历史批次的跟踪偏差序列与控制输入序列作为训练数据，在线学习未知非线性系统的雅可比矩阵信息，也就是系统当前时刻的控制输入对下一时刻跟踪偏差的灵敏度梯度，完全不需要提前建立车辆的动力学模型，仅通过历史运行数据即可完成系统动态特性的精准辨识。迭代学习控制更新模块基于神经网络输出的雅可比梯度信息，构建数据驱动的迭代学习律，替代传统依赖模型梯度的线性更新规则：第k+1批次的控制输入，等于第k批次的控制输入，加上基于神经网络辨识得到的梯度信息构造的误差修正项，同时加入迭代遗忘因子，避免历史批次的过时数据对当前迭代过程产生负面影响，保证算法在系统参数缓慢漂移的场景下依然可以稳定收敛。整个算法采用离散时间的控制周期，和无人车底层控制器的100Hz控制频率完全匹配，所有计算都可以在一个控制周期内完成，满足实时性要求，同时算法的稳定性通过压缩映射原理完成严格数学证明，只要神经网络的雅可比辨识误差在有界范围内，随着迭代批次的增加，整个时间轴上的路径跟踪误差会单调收敛到一个极小的邻域内，不会出现发散的情况。

三、无人车路径跟踪的控制约束与工程适配优化

针对无人车实际运行的物理约束，本研究在基础算法框架上加入多重工程适配优化，解决纯理论算法在实际无人车上落地的各类痛点问题。首先加入无人车执行器的物理约束处理，在前轮转角的迭代更新过程中，直接将控制输入限制在无人车最大前轮转角±30°的物理范围内，同时限制相邻两个控制周期内的前轮转角变化率不超过15°/s，避免迭代学习输出的控制量出现跳变，导致车辆转向执行机构冲击过大，保证行驶过程的乘坐舒适性。其次加入初始批次的误差补偿机制，针对每次重复任务的初始位置偏差问题，在迭代学习律中加入初始偏差修正项，即使每次任务的车辆初始位置存在±0.5m的偏差，算法依然可以在行驶的前2秒内快速消除初始偏差，不会因为初始状态不一致导致整个迭代过程的收敛速度变慢。针对神经网络辨识的在线更新需求，本研究采用增量式在线学习机制，每完成一个批次的路径跟踪任务，就将该批次的最新输入输出数据加入训练集，对神经网络的权重完成增量微调，无需离线重新训练整个网络，既可以保证神经网络对系统动态特性的跟踪精度，又不会占用过多的控制器计算资源。为了进一步提升算法对极端场景的鲁棒性，本研究在迭代学习框架外层加入简单的PID反馈补偿项，当车辆遇到突发的大扰动，比如路面突然出现大坑导致跟踪误差瞬间变大时，PID反馈项可以快速产生修正控制量，避免迭代学习因为单步大扰动出现控制量异常，实现前馈迭代学习与反馈实时补偿的优势互补。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]马乐乐.非线性迭代学习模型预测控制研究[D].华北电力大学[2026-08-09].

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