[发明专利]基于单神经元网络PID的车速控制方法、装置以及车辆

说明书

本发明公开一种基于单神经元网络PID的车速控制方法，包括：获取目标车辆的初始输出，其中，所述初始输出是将所述目标车辆的比例分量、积分分量和微分分量，输入预设单神经元网络获得；利用所述初始输出，对所述预设单神经元网络的第一初始权重、第二初始权重和第三初始权重进行修正，获得修正后的单神经元网络；将所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量，输入所述修正后的单神经元网络，获得结果输出；利用所述结果输出，对所述目标车辆的车速进行控制。本发明还公开一种基于单神经元网络PID的车速控制装置、车辆以及存储介质。利用本发明的方法，获得的结果输出的准确率较高，从而达到了提高车速控制的准确率的技术效果。

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，特别涉及一种基于单神经元网络PID的车速控制方法、装置、车辆以及存储介质。

背景技术

在车辆的自动驾驶领域，通过PID控制器，对车辆的车速进行自动控制，其中PID控制器是指：按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的控制器自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点。

但是，采用现有的车辆控制方法，车速控制的准确率较低。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种基于单神经元网络PID的车速控制方法、装置、车辆以及存储介质，旨在解决现有技术中采用现有的车辆控制方法，车速控制的准确率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种基于单神经元网络PID的车速控制方法，所述方法包括以下步骤：

获取目标车辆的初始输出，其中，所述初始输出是将所述目标车辆的比例分量、积分分量和微分分量，输入预设单神经元网络获得；

利用所述初始输出，对所述预设单神经元网络的第一初始权重、第二初始权重和第三初始权重进行修正，获得修正后的单神经元网络；其中，所述第一初始权重与所述比例分量对应，所述第二初始权重与所述积分分量对应，所述第三初始权重与所述微分分量对应；

将所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量，输入所述修正后的单神经元网络，获得结果输出；

利用所述结果输出，对所述目标车辆的车速进行控制。

可选的，所述获取目标车辆的初始输出的步骤之前，所述方法还包括：

在获取到目标车辆的车速时，利用所述车速构建所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量；

将所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量，输入所述预设单神经元网络，以使所述预设单神经元网络，利用预设增益值、所述第一初始权重、所述第二初始权重和所述第三初始权重，对所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量进行处理，获得所述初始输出。

可选的，所述车速包括当前参考车速、当前实际车速、历史参考车速和历史实际车速；所述利用所述车速构建所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量的步骤，包括：

利用所述历史参考车速和所述历史实际车速，构建历史车速误差；

利用所述当前参考车速和所述当前实际车速，构建当前车速误差；

利用所述当前车速误差和所述历史车速误差，构建所述比例分量；

利用所述当前车速误差，构建所述积分分量；

利用所述当前车速误差和所述历史车速误差，构建所述微分分量。

可选的，所述将所述比例分量、所述积分分量和所述微分分量，输入所述预设单神经元网络的步骤之前，所述方法还包括：

确定所述目标车辆运行至需求速度的控制值；

确定所述目标车辆的阶跃信号；