隨著汽車電子科技的蓬勃發(fā)展,車輛智能化正在逐步成為發(fā)展的新方向。智能車輛作為人、車、基礎設施和互聯(lián)網互聯(lián)互通的載體,可以更充分地掌握周圍的交通狀況,及時向駕駛員和決策模塊提供豐富高效的信息,并通過智能算法進行決策控制,進一步提高駕駛安全。同時,還可以降低駕駛難度,改善整體交通系統(tǒng)運行效率,緩解城市道路交通擁堵的現(xiàn)狀。其中,智能車輛橫向跟蹤控制正是實現(xiàn)智能車功能的重要核心技術。目前國內外相關學者已對智能車橫向跟蹤控制開展了大量研究工作,但仍存在很多不足。針對傳統(tǒng)方法在實際行車工況中出現(xiàn)的控制精度低,魯棒性能差等問題,本文從控制方法、控制模式切換策略和實車實驗幾方面進行研究。本文的主要內容有:（1）設計了一種低速、小曲率工況下橫向跟蹤控制器,并進行了仿真功能驗證。針對低速、小目標曲率工況下路徑跟蹤橫向控制特點建立二自由度動力學模型,分析出對于橫向控制主要影響參數(shù),結合BP神經網絡可以擬合任意非線性函數(shù)的特點,使用神經網絡先對系統(tǒng)狀態(tài)進行預判。然后,利用PID算法調整神經網絡訓練時造成的誤差,進一步提高控制精度。在保證實時性的同時,提高橫向控制的準確度。通過基于Prescan/Simulin... 

【文章來源】：江蘇大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

車載環(huán)境感知傳感器

控制的精確性與實用性。.2 智能車輛國內外研究現(xiàn)狀隨著如美國、德國、日本等科技水平領先的國家對智能車輛的關注度越來越大也大大進了對智能車輛的深入研究。美國某高新技術公司設計研發(fā)出世界上首臺智能車開啟了能車輛研究的先河[9]。同時，國內對于智能車輛相關研究也從無到有快速發(fā)展。.2.1 國外智能車輛研究現(xiàn)狀19 世紀 30 年代到 90 年代，美國通用廠商發(fā)布了一款無人駕駛概念車；歐美主流廠家擇院校合作開展最早的大型智能車研究項目—Eureka-PROMETHEUS[10]。90 年代，美國耐基梅隆大學研制的智能車能夠在穩(wěn)定車速下完成較長行程，其中車輛自主駕駛路段達 96%，基本實現(xiàn)智能駕駛[11]。意大利帕爾瑪大學開發(fā)研究了智能車“ARGO”，在測試程中，車輛時速甚至可以達到 123km/h。

圖 1.3 智能車輛感知的 3D 信息Fig 1.3 Intelligent vehicle sensing 3D information意大利某高等學校的視覺實驗室自主研發(fā)的智能車系統(tǒng)，實現(xiàn)自動駕駛，途經多個國家和各種極端環(huán)境。在行駛過程中，A的障礙物、自主保持車道，并完成超車。在世博會期間，通用，利用先進傳感器及線控駕駛系統(tǒng)面向城市駕駛需求實現(xiàn)自動oogle 公司進行了數(shù)十輛無人駕駛車輛的測試，車輛采用智能傳周圍狀況，并能夠模擬駕駛員對相應的交通環(huán)境做出正確的反里并能保證行駛安全。同年，美國政府向谷歌公司頒發(fā)了無人斯拉推出了包括自動泊車、車道保持及自動變道等功能的智能，美國 Uber 與卡內基梅隆大學合作的自動駕駛技術，首次正服務。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]城市環(huán)境下無人駕駛車輛決策系統(tǒng)研究[D]. 陳佳佳.中國科學技術大學 2014
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碩士論文
[1]無人駕駛車輛的自動轉向控制[D]. 余如.吉林大學 2016
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[3]一種基于模糊神經網絡的智能車橫向控制方法[D]. 王宏旭.大連理工大學 2015
[4]基于模型預測控制的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D]. 孫銀健.北京理工大學 2015
[5]基于預瞄的車輛路徑跟蹤控制研究[D]. 王聰.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[6]無人駕駛車輛運動目標跟蹤方法研究[D]. 董永坤.上海交通大學 2014
[7]6×6無人車輛全輪轉向控制策略研究[D]. 譚慧.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[8]基于MPC的車輛穩(wěn)定性控制研究[D]. 柳致海.吉林大學 2011
[9]基于模型預測控制的底盤分層集成控制算法研究[D]. 梁赫奇.吉林大學 2011



本文編號：3316813