神经网络控制车辆编队：无速度传感器方案

"车辆自适应神经网络编队控制" 在车辆编队控制领域，设计了一种创新的自适应神经网络控制器，旨在解决跟随车辆在未知领航车辆速度情况下的编队问题。这一研究由俞志英和郭戈发表于《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2019年第1期，得到了国家自然科学基金的支持。文章中提到，传统的车辆编队控制系统通常要求跟随车辆能够获取领航车辆的实时速度信息，但这往往增加了系统复杂性和成本，因为需要安装额外的速度传感器。 研究提出的自适应神经网络方法，利用位置误差、角速度误差以及上一时刻跟随车辆的速度信息，通过神经网络在线调整神经元权重，以此来动态控制跟随车辆的速度。这种方法的优势在于，它能自我适应地学习和优化控制策略，即使在缺乏领航车辆速度信息的情况下，也能有效地减小跟随误差，保持编队的稳定性。 具体实现过程中，控制器参数的选择至关重要，合适的参数设置可以确保跟随误差足够小，从而实现精确的编队控制。文章通过六边形队形的仿真模拟验证了这种控制器的有效性，仿真结果表明，即使在没有领航车辆速度信息的情况下，跟随车辆依然能保持良好的编队状态。 这一研究的突破在于，它打破了传统车辆编队控制的局限，不再依赖于领航车辆的速度信息，减少了对速度传感器的依赖，这不仅简化了系统设计，还降低了硬件成本。这对于未来智能交通系统和自动驾驶技术的发展具有重要意义，尤其是在大规模车队协同行驶或自动驾驶车队的场景中，这种控制策略有望实现更加高效、安全的编队行驶。 关键词涉及的领域包括车辆编队控制、神经网络、自适应控制、控制器设计以及速度传感器技术。该研究的成果对于车辆控制理论及实践应用都提供了新的视角和解决方案，为后续相关领域的研究提供了重要的理论基础和技术参考。