顶刊背书！鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台助力自动驾驶容错控制技术突破，安全边界再升级
当自动驾驶车辆遭遇actuator故障、复杂路况扰动，如何确保行车安全不“掉线”？近日，东南大学科研团队在机电一体化领域顶刊《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》（中科院 1 区 Top，IF=7.3）发表重磅研究成果，提出一种融合动态输出约束的自适应神经网络容错控制方法（ANFTC-DOC）,而鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台正是该技术落地验证的核心支撑。
核心挑战：自动驾驶安全的“双重考验”
随着自动驾驶技术向规模化应用迈进，车辆可靠性与安全性成为亟待突破的关键瓶颈：一方面，长期运行导致的执行器老化、磨损等故障，可能引发控制性能下降甚至安全事故；另一方面，开放道路中的障碍物、窄路等复杂场景，对车辆轨迹跟踪的动态约束提出严苛要求。传统控制方法要么难以同时应对故障、扰动与不确定性，要么因持续施加输出约束导致控制保守、能耗增加，难以平衡安全性与操控性。
技术突破：动态约束+容错控制的智能协同

东南大学团队提出的ANFTC-DOC方法，构建了“故障补偿-扰动抑制-动态约束”三位一体的控制框架：

1.基于径向基函数神经网络（RBFNN）精准逼近执行器故障与系统不确定性，搭配非线性扰动观测器（DO），高效抵消外部干扰与神经网络逼近误差；

2.创新设计距离触发函数与屏障函数，车辆根据与障碍物的实时距离，自动实现约束/无约束模式的平滑切换——开放道路放松约束降低能耗，临界场景激活约束筑牢安全边界；

3.通过Lyapunov稳定性理论严格证明，确保闭环系统所有误差有界，轨迹跟踪精度与安全性兼得。

实验赋能：鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台打造“真实场景校验场”

理论的落地离不开高保真实验平台的支撑，鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台 凭借其模块化设计与精准的动力学特性，成为验证该控制算法的核心工具：

1.高保真硬件基座：鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台搭载 quad-core ARM Cortex-A57嵌入式处理器，支持实时数据采集与控制指令执行，其动力学模型可通过数据驱动方法精准校准，完美复现真实车辆的操控响应；

2.多源数据融合：配合OptiTrack运动捕捉系统，实现车辆位置、姿态信息的毫秒级采集，为故障模拟、轨迹跟踪误差分析提供高精度数据支撑；

3.复杂场景复现：在实验中模拟执行器乘法故障（ρf=0.5）、窄路障碍等典型场景，鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台成功验证了ANFTC-DOC方法的鲁棒性——即使在故障发生时，仍能将横向跟踪误差控制在±0.05m 安全边界内，而传统方法或碰撞障碍，或频繁触碰约束边界。


实验结果显示，相较于无动态约束的容错控制方法（ANFTC-WOC）和无神经网络/扰动观测器的基线方法（BC-WND），基于鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台验证的ANFTC-DOC方法：
  • 横向跟踪RMSE低至0.0201，精度提升超30%；
  • 故障场景下无碰撞风险，约束切换无冲击，操控连续性优异；
  • 开放道路无约束模式降低控制负担，兼顾能耗与乘坐舒适性。
插图
科研价值：从实验室到产业的安全赋能

此次研究不仅为自动驾驶容错控制提供了新的技术路径，更彰显了鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台在前沿科研中的核心赋能作用。鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台作为机电一体化、智能控制领域的标杆级实验设备，其灵活的二次开发能力、与MATLAB/Simulink的无缝衔接特性，已成为高校及科研机构开展自动驾驶、机器人控制等研究的“得力助手”。

从顶刊成果到未来应用，鲲航（Quanser）始终致力于搭建理论与实践之间的桥梁。无论是自动驾驶安全控制、智能机器人容错技术，还是复杂系统动力学研究，鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台都将以高可靠性、高精准度的性能，助力科研团队突破技术瓶颈，加速创新成果落地。
未来，随着动态障碍物应对、路径规划与控制协同等方向的深入探索，鲲航（Quanser）也将持续迭代产品与解决方案，与全球科研工作者共同推动智能系统安全控制技术迈向新高度！
想要了解鲲航（Quanser）无人驾驶实验平台如何助力你的科研项目?欢迎留言咨询，获取专属技术方案与实验案例！

分享到：