复杂非线性系统(例如自动驾驶汽车)的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中,基于数据驱动的方法,用于学习非线性系统的数据驱动方法,以学习学习takagi – Sugeno(TS)模型,提出了一种新型的数据驱动模型预测控制(MPC)框架。为了解决数据TS建模,我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒(TS-EEEFIG)方法来获得多型表示形式以及一组成员函数,这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。,采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献,在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型,在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案,以显示拟议方法的潜力。
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