Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/122739
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTrần, Văn Lợi-
dc.contributor.authorNguyễn, Hùng Mạnh-
dc.contributor.authorTrần, Xuân Nhã-
dc.date.accessioned2025-10-23T06:39:02Z-
dc.date.available2025-10-23T06:39:02Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.issn2615-9910-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/122739-
dc.description.abstractTrong nghiên cứu xe tự hành, việc điều khiển chuyển làn là một bài toán quan trọng đòi hỏi khả năng bám quỹ đạo tham chiếu với độ chính xác và ổn định cao. Bài báo trình bày phương pháp điều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control - MPC) áp dụng cho hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian (Linear Time-Invariant - LTI), cụ thể trong trường hợp vận tốc của xe được coi không đổi. Mục tiêu chính của nghiên cứu là khảo sát và hiệu chỉnh các hệ số trọng số trong hàm chi phí toàn phương (quadratic cost function), nhằm xác định bộ tham số tối ưu cho việc bám quỹ đạo hiệu quả. Hiệu suất của bộ điều khiển được đánh giá thông qua các mô phỏng trên nhiều dạng quỹ đạo khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy việc tối ưu hóa các tham số không chỉ cải thiện độ chính xác bám quỹ đạo mà còn tăng cường độ mượt và độ ổn định của xe, đồng thời thỏa mãn các ràng buộc vật lý và hệ thống. Phương pháp này cho thấy tiềm năng ứng dụng điều khiển cho các hệ thống xe tự hành.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Cơ khí Việt Nam;Số 329 .- Tr.536-541-
dc.subjectÔ tô tự lái (Autonomous Vehicles)vi_VN
dc.subjectĐiều khiển tối ưu (Optimal Control)vi_VN
dc.subjectĐiều khiển dự báo mô hình (Model Predictive Control)vi_VN
dc.subjectHệ thống bất biến theo thời gian (LTIs-Linear Time Invariant System)vi_VN
dc.titleNghiên cứu ứng dụng MPC- LTI cho điều khiển chuyển làn xe tự hành = Research on applying MPC- LTI for lane-changing control of autonomous vehiclesvi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Appears in Collections:Cơ khí Việt Nam

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
423.06 kBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.181


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.