《基于 SMPC 的自动驾驶的故障检测和数据驱动的最佳自适应容错控制》复现paper

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本文提出了一种新的数据驱动的、具有模型学习功能的自动驾驶汽车最优自适应容错控制方法，以实现在各种故障下的有效和安全驾驶。

执行器和传感器故障集成在一个统一的模型中，以描述车辆的动态行为。

仅使用车辆中有限的车载传感器在线估计车辆状态。

开发了一种使用改进的滑动创新序列方法的高效故障检测器，以确保准确的故障检测。

动态模型使用基于车辆运行数据的高斯过程在线调整，准确表示动态驾驶行为。

设计了一种基于学习的新型自适应容错控制方法，通过随机模型预测控制优化车辆运动，以实现在各种故障下的自主路径跟踪。

仿真实验验证了该方法在故障检测、模型在线学习和跨各种故障场景的精确路径跟踪方面的有效性

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