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基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制

发布时间:2017-10-19 18:28

  本文关键词:基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制


  更多相关文章: 驾驶员模型 神经网络 动力学模型 联合仿真


【摘要】:针对铰接式自卸车的转向特性,提出了一种基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制方法.建立了以激光雷达、角度传感器为主要环境信息的采集系统,通过分析铰接式车辆转向特征建立铰接式自卸车运动学模型和动力学模型,利用ADAMS动力学软件建立车辆动力学模型并进行车辆稳态测试.建立基于最优预瞄控制的人工神经网络控制算法的驾驶员模型,通过ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真验证模型.最后搭建真实巷道环境进行直线路段回正实验和曲线路径跟踪实验,结果显示,该控制模型在变曲率路段中,横向位置偏差小于可通过路径宽度的10%,航向角偏差优化90%,表明该神经网络驾驶员控制模型收敛速度快,稳态特性好,具有良好的无人驾驶能力.
【作者单位】: 北京科技大学机械工程学院;
【关键词】驾驶员模型 神经网络 动力学模型 联合仿真
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA060404)~~
【分类号】:U463.6
【正文快照】: 铰接式矿用汽车[1]因具有良好的灵活性、机动性、高效性等突出优点,被广泛应用于大型露天矿山的矿石及岩土运输,而矿下恶劣的环境,特别是在不适合人员长时间工作的掘进过深区域,直接危害井下驾驶员的健康安全[2-5].研究无人驾驶铰接式矿用汽车可以减少井下工作人员数量,最大限

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