基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型

发布时间：2018-07-23 17:41

【摘要】：为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。
[Abstract]:In order to solve the lateral control problem of tracked vehicle based on clutch steering machine under the condition of unmanned driving, a statistical learning method based on Gao Si hybrid hidden Markov model is used to construct the driver model. In order to achieve the driver tracking control experience. The model is trained with the experience driver control data collected from a large number of experiments. The vehicle velocity and course deviation based on Gao Si hybrid model are used as the observation state parameters of hidden Markov model, and the steering mode of left and right joystick positions is divided by Gao Si hybrid model. Taking the steering mode as the hidden layer state parameter of the hidden Markov model, the statistical description of the driver's control experience and the vehicle characteristics is realized through the training of the model. The model is used to predict the expected steering mode in the tracking control process. The results show that the model can predict the steering mode more accurately.
【作者单位】： 北京理工大学机械与车辆学院;
【基金】：武器装备预先研究项目(ZLY2015315)
【分类号】：O211.62;TJ810

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本文编号：2140150