基于转向和车速综合控制多目标评价的智能汽车驾驶员模型研究

发布时间：2021-02-10 06:57

　　驾驶员模型是智能汽车的决策和控制中心,通常比喻为“车脑”。为了提高智能汽车对复杂行驶工况的适应性以及决策控制的敏捷性,并模拟真实驾驶员在人—车—路闭环系统下的操纵行为,本文提出了基于转向和车速综合控制多目标评价的智能汽车驾驶员模型,从预瞄时间自适应调整、纵横向运动控制耦合分析、基于多目标评价的综合速度决策、仿真与实车试验对比分析等方面开展研究。首先,运用预瞄跟随理论构建了智能汽车方向控制驾驶员模型,分析道路环境与汽车行驶状态等因素对智能汽车驾驶员模型中预瞄时间的影响,分别采用基本预瞄时间和补偿预瞄时间反映不同因素对驾驶员前视行为的影响,并将基本预瞄时间和补偿预瞄时间相结合,建立了基于BP神经网络的预瞄时间自适应模型。运用Carsim/Simulink联合仿真平台,搭建了预瞄时间自适应的智能汽车驾驶员模型,针对正常驾驶和激进驾驶两种工况进行了仿真分析。仿真结果表明,该预瞄时间自适应模型可有效改善智能汽车驾驶员模型的路径跟踪效果。其次,分析驾驶员模型中的速度和方向之间的耦合机理,通过误差分析建立了驾驶员模型参数与车辆模型参数之间的联系。通过复杂车辆模型的输入和输出数据来识别等效车辆模型的参... 

【文章来源】：江苏大学江苏省

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 国内外驾驶员模型研究现状及发展趋势
        1.2.1 方向控制模型
        1.2.2 速度控制模型
        1.2.3 方向和速度综合控制模型
        1.2.4 智能汽车驾驶员模型发展趋势
    1.3 本文的研究内容和意义
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究意义
第二章 基于预瞄时间自适应的方向控制驾驶员模型研究
    2.1 智能汽车方向控制驾驶员模型
        2.1.1 预瞄跟随驾驶员模型
        2.1.2 智能汽车驾驶员模型
    2.2 预瞄时间自适应
        2.2.1 基本预瞄时间
        2.2.2 补偿预瞄时间
        2.2.3 预瞄时间自适应模型
    2.3 预瞄时间自适应模型验证
        2.3.1 仿真模型
        2.3.2 仿真分析
    2.4 本章小结
第三章 驾驶员模型横纵向运动控制耦合研究
    3.1 驾驶员模型的误差分析法
    3.2 车辆模型参数辨识
        3.2.1 参数辨识过程
        3.2.2 典型输入信号与优化算法选取
    3.3 模型参数的耦合关系
        3.3.1 车辆模型参数拟合
        3.3.2 车辆模型参数修正
    3.4 本章小结
第四章 基于转向和车速综合控制多目标评价的驾驶员模型研究
    4.1 智能汽车速度控制驾驶员模型
        4.1.1 驾驶员速度控制行为的影响因素
        4.1.2 速度控制驾驶员模型
    4.2 速度控制驾驶员模型评价指标
        4.2.1 安全性评价指标
        4.2.2 跟踪性评价指标
        4.2.3 轻便性评价指标
        4.2.4 最速性评价指标
    4.3 速度控制驾驶员模型决策环节
        4.3.1 模糊控制理论
        4.3.2 模糊变量及隶属度函数
        4.3.3 模糊规则库及反模糊化
    4.4 速度控制驾驶员模型校正环节
        4.4.1 MAP图基本思想
        4.4.2 MAP图实现方法
    4.5 基于转向和车速综合控制多目标评价的智能汽车驾驶员模型验证
        4.5.1 仿真模型
        4.5.2 仿真分析
    4.6 本章小结
第五章 实车试验与仿真结果对比分析
    5.1 实车数据采集
        5.1.1 道路实验
        5.1.2 坐标转换
    5.2 仿真模型参数
        5.2.1 车辆模型参数
        5.2.2 道路模型建立
    5.3 对比分析
        5.3.1 综合路况跟踪性试验
        5.3.2 标准工况综合试验
        5.3.3 典型工况综合试验
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目及学术成果



本文编号：3026978