用于汽车操纵稳定性评价的神经网络驾驶员模型
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【摘要】:驾驶员方向控制模型在汽车操纵稳定性闭环研究及智能车辆的研究开发中占有重要的地位。本文围绕驾驶员模型的应用需要,在简化的预瞄优化神经网络驾驶员模型及其误差分析方法的基础上,将复杂车辆模型进行辨识,实现驾驶员模型针对复杂车辆模型的应用。其次,考虑车速的影响研究驾驶员模型参数与车速的关系,实现车速变化情况下驾驶员模型的方向控制。第三,研究任意路径描述方法,解决了在任意轨迹下驾驶员模型的应用问题,并考虑路径曲率影响改进预瞄时间的修正问题。最后,在ADAMS中应用驾驶员模型进行典型工况的闭环仿真试验,进行车辆操纵稳定性闭环评价探索研究。
【关键词】:驾驶员模型 人-车-路闭环系统 预瞄优化神经网络 ADAMS
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:U461.6
【目录】:
- 第一章 绪论7-17
- 1.1 课题的提出7-9
- 1.1.1 课题的目的和意义7-9
- 1.1.2 建立高效而准确的驾驶员模型的必要性9
- 1.2 驾驶员模型的发展历史9-15
- 1.2.1 驾驶员传递函数模型11
- 1.2.2 驾驶员最优控制模型11-12
- 1.2.3 驾驶员模糊控制模型12
- 1.2.4 神经网络驾驶员模型12-13
- 1.2.5 其他类型的驾驶员模型13
- 1.2.6 课题组所研究的神经网络驾驶员发展历程13-15
- 1.3 课题主要研究内容15-17
- 第二章 神经网络驾驶员模型及误差分析法17-34
- 2.1 预瞄优化人工神经网络驾驶员模型17-21
- 2.1.1 基本预瞄优化人工神经网络驾驶员模型17-20
- 2.1.2 简化的预瞄优化人工神经网络驾驶员模型20-21
- 2.2 二自由度角输入车辆模型21-27
- 2.2.1 运动模型与坐标22-23
- 2.2.2 微分方程与传递函数23-27
- 2.3 基于误差分析的神经网络驾驶员建模的解析方法27-33
- 2.3.1 预瞄-跟随系统基本理论27-29
- 2.3.2 驾驶员模型参数的误差分析法29-33
- 2.4 本章小结33-34
- 第三章 复杂车辆模型下的神经网络驾驶员模型34-55
- 3.1 复杂车辆模型的参数辨识34-36
- 3.1.1 车辆参数的辨识方法34-35
- 3.1.2 典型信号的选取35-36
- 3.2 驾驶员模型在ADAMS/Car 中的实施36-40
- 3.2.1 双移线工况的仿真38-39
- 3.2.2 蛇行工况的仿真39-40
- 3.3 考虑车速影响下的驾驶员模型40-44
- 3.3.1 G_(ay),T_1,T_2,T_(y1),T_(y2)与车速V_x的关系40-42
- 3.3.2 G_(ay),T_(q1),T_(q2)与车速的关系42-43
- 3.3.3 车速变化时驾驶员-车辆闭环仿真43-44
- 3.4 任意路径下的驾驶员模型44-49
- 3.4.1 任意路径的描述方法45
- 3.4.2 路径的跟随方法45-48
- 3.4.3 预瞄时间的修正48-49
- 3.5 驾驶员-车辆闭环仿真49-54
- 3.5.1 完备的神经网络驾驶员模型49-50
- 3.5.2 仿真及验证50-54
- 3.6 本章小结54-55
- 第四章 神经网络驾驶员模型在汽车操纵稳定性评价中的应用探索55-71
- 4.1 人-车闭环评价体系55-59
- 4.1.1 考虑车辆轨道跟踪优劣的误差指标55-56
- 4.1.2 考虑驾驶员负担的评价指标56-57
- 4.1.3 考虑翻车危险性的评价指标57-58
- 4.1.4 考虑侧滑危险性的指标58
- 4.1.5 考虑驾驶员路感的指标58-59
- 4.1.6 人-车闭环系统的总评价指标59
- 4.2 典型工况的试验59-65
- 4.2.1 试验场地的设定59-61
- 4.2.2 仿真结果61-64
- 4.2.3 闭环操纵性评价指标64-65
- 4.3 稳态圆周试验65-70
- 4.3.1 试验方法描述66-67
- 4.3.2 测量的变量67-68
- 4.3.3 试验结果处理与分析68-70
- 4.4 本章小结70-71
- 第五章 全文总结71-72
- 参考文献72-76
- 摘要76-78
- ABSTRACT78-81
- 致谢81
【引证文献】
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