1、了展望。符号说明表示矩阵的转置，表示维欧几里德空间，表示维实数矩阵的全体。表示为对称正负定矩阵表示对角块矩阵，对称矩阵中表示其对称位置上元素的转置。如果没有特别说明，假设所有的矩阵具有与相应代数运算相容的维数。与分别表示矩阵的最小与最大特征值，表示欧几里德范数。万方数据第二章基于双率采样的直道轨迹跟踪控制第二章基于双率采样的直道轨迹跟踪控制车辆直道动力学模型本章研究的是智能车辆在直道上的轨迹跟踪问题。考虑到车辆在直道上可能受路面坑道，小石块等随机干扰，在行驶过程中会受到空气阻力，再结合车辆多个状态的采样周期不同，来研究车辆的轨迹跟踪控制。智能车辆在直道上的轨迹跟踪运动如图所示图车辆行驶示意图根据牛顿力学定律，将车辆的纵向行驶过程建模为以下般动力学模型。

2、入多率输出多率的多率线性系统的最优控制问题。文献针对输入输出的频率不同的线性对象，提出个多率控制器的频域传递函数模型，并将其应用到硬盘驱动伺服控制。最近，文献利用切换控制方法和时滞输入方法研究了输出双采样率的控制系统指数镇定问题。万方数据第章引言另外，切换系统的控制理论和应用在最近几年得到很大的重视和发展，这不仅是学术上的挑战，对于工业实践也是很重要的。切换系统是类混合控制系统，它是类由线性动力学表示的子系统集合和按种切换规则在各个子系统之间切换的动力系统。研究切换系统的动机方面是由于许多实际系统本身是多模式的，另方面是许多智能控制方法是基于在不同控制器间的切换。更重要的是，存在些系统不能通过单的静态反馈控制器达到渐近稳定。对于切换系统个根本问题是由于多个切换所导致的稳定性问题。现有的文献。

3、目的和意义。接着，介绍了智能车辆和多率采样的研究现状，总结了国内外研究进展。最后，通过分析研究现状，指出些现存的问题和本文的研究动机。第二章研究了智能车辆在直道上受道路随机干扰的轨迹跟踪问题。首先，建立车辆的纵向动力学模型，将多率研究应用到车辆的状态空间模型中。其次，设计切换状态反馈控制器。最后，通过仿真实验说明所给出双率采样的切换控制方案的有效性。第三章讨论了智能车辆在弯道上受向心力恒值干扰的轨迹跟踪问题。首先，建立车辆运动与路面目标轨迹的误差动力学模型，结合双率采样，将侧向动力学模型建模为由多个切换时滞子系统构成的多采样控制系统。其次，设计保证系统指数渐近稳定的切换反馈控制器。最后，仿真结果验证了所设计控制器的有效性。第四章对本文的研究工作进行总结，并对智能车辆道路轨迹跟踪控制问题进行。

4、方法，给出设计切换控制器的方法，证明所设计的控制器能够使智能车辆抑制弯道处向心力的恒值干扰，沿着车道中心线行驶。最后，在环境下对汽车模型的路径跟踪控制进行仿真，说明本章分析结果是万方数据合理的，并演示了所给出的控制器的有效性。第四章总结了本文的研究工作，进步展望本文的后续研究工作。关键词智能高速公路系统智能车辆控制轨迹跟踪双率采样切换控制稳定性线性矩阵不等式控制万方数据多率采样下的控制系统是非常必要的。由于受多种实际应用需求的推动，多率系统早已成为个重要研究领域，并在机械系统化工过程通讯系统等有着广阔的应用。现有的状态空间提升技术可方便地将多率线性系统转化为线性时不变离散系统，从而使得提升技术成为研究这类系统的重要手段。文献研究了多率输出单率输入的多率线性系统状态反馈镇定问题文献研究了输。

5、为个万方数据基于双率采样的智能车辆轨迹跟踪控制侧向恒值干扰，研究的目标是保证车辆克服向心力干扰，沿着车道中心线行驶。首先，考虑智能车辆在行驶过程所受的恒值干扰，针对车辆车道保持的转向控制，建立相对路面误差的侧向动力学模型。其次，基于状态的双率采样信息，为了保证控制器利用实时的采样信息，设计与采样时刻相关的周期切换控制器，利用时滞方法，将侧向动力学模型建模为由多个切换时滞子系统构成的多采样控制系统。最后，基于的方法，给出多采样控制系统指数稳定的充分条件以及相应的切换采样控制器设计方法。本节最后，以联合汽车模型在弯道的路径跟踪控制为例，说明本章所提出的基于双率采样的切换控制方案的合理性和有效性。本文的组织本文共分为四章，其具体结构安排如下第章引言。在这章中，首先详细阐述了自动化高速公路系统研究。

6、其中表示纵向位移，表示纵向速度，表示油门或刹车，表示车辆的轮胎滚动阻力，表示横向位移，表示横向速度，表示方向盘转角，为道路随机干扰，是受调输出。表示空气阻力且，表示空气阻力的线性粘性阻尼比。上述模型的状态空间描述如下其中相应的系数矩阵为，，，，令，则式变形为万方数据基于双率采样的智能车辆轨迹跟踪控制其中相应的系数矩阵为，，，问题描述目前，利用车载传感器对车辆进行控制的方法已经相当成熟，并成功应用在高性。

7、主要强调两类稳定性问题类是在任意切换下的稳定性问题，另类是在有约束切换下的稳定性问题。任意切换下的稳定性是对于所有子系统构造个公共的李雅普诺夫函数，现有研究的种改进方法是在离散时间域下利用切换的李雅普诺夫函数。在有约束的切换下，总所周知的多李雅普诺夫函数由于提供了更多自由度对于验证系统的稳定性更有效。切换系统在机械系统工业应用上的温度控制系统智能高速公路系统汽车工业电力系统和电源开关切换器等诸多控制领域有着显著的应用。本文研究工作本文，针对在不同路段智能车辆的轨迹跟踪控制任务，主要研究以下两个方面的问题考虑智能车辆在直道上受道路随机干扰的双率采样切换控制。首先，针对智能车辆在直道上的行驶，考虑车辆在纵向行驶过程中可能受到风力，路面不平和道路湿滑等随机干扰，而这些干扰都会抑制智能车辆沿着目标。

8、的内容，将承担法律责任除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果作者签名年月日万方数据学位论文使用授权声明学位论文使用授权声明本人完全了解山西大学有关保留使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关机关或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印缩印或扫描等手段保存汇编学位论文。同意山西大学可以用不同方式在不同媒体上发表传播论文的全部或部分内容。保密的学位论文在解密后遵守此协议。作者签名导师签名年月日万方数据目录中文摘要第章引言问题提出及意义国内外的研究现状本文研究工作本文的组织符号说明第二章基于双率采样的直道轨迹跟踪控制车辆简单运动学模型问题描述稳定性分析及控制器设计主要结论仿真实验本章小结第三章基于双率采样的弯道轨。

9、迹行驶，进而建立其运动学模型。其次，考虑车辆的运行状态由多个不同类型的传感器采样导致采样周期不致，建立状态补偿机制以小采样周期下重构系统状态，设计基于双率采样的切换控制器。最后，不同于将双率采样转化为单率采样的提升技术，即取多个采样周期的最小公倍数，这减弱了控制系统的实时性，得到的是保守性稳定条件。本文由于个帧周期下存在多个基周期，状态补偿信息机理也不致，选取状态补偿机制实现大采样率下不可量测的状态估计，设计状态反馈控制器，再基于稳定性给出切换状态反馈控制器的设计方法。本节最后，以联合汽车模型在直道的路径跟踪控制为例，说明本章所提出的基于双率采样的切换控制方案的合理性和有效性。考虑智能车辆在弯道上受恒值干扰的双率采样状态反馈控制。针对智能车辆在弯道处受到个向心力干扰，本文将该向心力干扰等价。

10、态测量产生扰动。通过对式以进行离散，即可获得车辆状态的预测信息。结合传感器的量测信息，建立状态补偿机制。假设为虚拟采样周期，则上述的连续时间状态方程离散为下列离散时间模型万方数据届硕士学位论文基于双率采样的智能车辆轨迹跟踪控制作者姓名孙娜指导教师贾新春教授学科专业控制工程研究方向智能控制培养单位数学科学学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据山西大学届硕士学位论文基于双率采样的智能车辆轨迹跟踪控制作者姓名孙娜指导教师贾新春教授学科专业控制工程研究方向智能控制培养单位数学科学学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据，万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相。

11、迹跟踪控制车辆侧向动力学模型问题描述稳定性分析基于采样的切换控制器设计仿真实验本章小结第四章工作总结与研究展望工作总结研究展望参考文献攻读学位期间取得的研究成果致谢万方数据个人简况及联系方式承诺书学位论文使用授权声明万方数据万方数据万方数据中文摘要智能交通系统是指将先进控制计算机及通信技术应用于现有的公路系统中，来解决当今和未来的交通问题。自动化公路系统，简称是智能交通系统的个重要研究领域。自动化公路系统将车辆运行的状态和周边环境的状态提供给计算机控制系统，由车载计算机和通信系统实现车辆自助驾驶对于智能车辆，最主要的是路径跟踪问题。在现有的文献中，车辆的状态量测大多假设以相同的采样率进行采样。不同的状态变量需要用不同类型传感器进行测量，不同类型传感器的有效采样率范围般是不同的。因而，以相同。

12、车辆上。智能车辆通过车载传感器对状态信息采样，然后设计合适的离散时间数字控制器。以往的研究都以个采样速率对所有物理信号致采样，但由于不同的状态变量通常用不同类型的传感器采样，而不同类型的传感器的采样周期般是不同的。本文考虑的是将多率采样应用到智能车辆的轨迹跟踪控制中。对于，表示车辆的状态，表示控制输入，为道路随机扰动，是受调输出。不失般性，我们假设和由种类型的传感器采样，和由另种类型的传感器采样，因此系统状态变量可以分为两类即和各自的采样周期为，最小公倍数为。最大公约数为。满足关系式且有关系式。注即为两个采样周期的帧周期，即为两个采样周期的基周期。由于车辆状态和各自的采样周期满足定的关系，即可将以基周期进行分割。车辆在行驶过程又存在随机干扰，对车辆的状。

参考资料：

[1]绘本故事：排好队一个接一个 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）

[2]绘本故事：排好队一个接一个 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）

[3]绘本故事：排好队一个接一个 编号18060（第11页，发表于2022-06-24）

[4]绘本故事：生气汤 编号18060（第32页，发表于2022-06-24）

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[14]绘本故事：石头小猪 编号18060（第25页，发表于2022-06-24）

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