在人工智能的時代背景下,傳統汽車行業(yè)與人工智能結合產生了無人駕駛這一新的研究領域。無人駕駛除了從汽車本身的結構上實現自動駕駛以外還可以通過在傳統車輛上安裝自駕儀的方式實現。與傳統自駕儀相比,本文研究的自駕儀采用仿人形的總體方案,通過結構的設計和控制可以適應不同的駕駛室環(huán)境,可以通過自動調節(jié)實現駕駛過程的自適應。主要進行了下列的研究:首先闡述了智能自駕儀研究的背景和意義,分析了國內外自駕儀研究現狀,并簡單分析了國外實現車輛駕駛的新型自駕儀,安排本文各章節(jié)內容。其次分析了傳統自駕儀的不足,確定了本研究智能自駕儀采用多自由度仿人形的方案,充分模擬駕駛員的行為。在總體方案基礎上分析了自駕儀的系統構成,對其中的基體子系統、關節(jié)子系統、控制子系統、能源子系統和環(huán)境感知子系統作了分析,確定了控制方向盤和換擋的機械臂采用7自由度的方案,控制制動踏板和油門踏板的機械腿采用6自由度的方案,關節(jié)子系統采用模塊化關節(jié)的設計思路,采用電機與減速器直連的形式,初步計算了輸出指標,控制子系統采用分層控制的方式。采用基于BP神經網絡PID的單關節(jié)位置控制,闡述了多自由度控制的位姿描述方法和D-H參數。接著分析了驅動智... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：104 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

德國公司自駕儀產品

DARPA 機器人挑戰(zhàn)賽中機器人駕駛汽研究提供了另外一個思路，采用多自儀只針對單一車輛才能進行駕駛，這種適應不同的車型和駕駛環(huán)境，同時多個如挑戰(zhàn)賽中的其他救災的項目。，俄羅斯在 2016 年也推出了名為 Fe能，如圖 1.3 所示。

圖 1.3 Fedor 駕駛車輛與操控方向盤這種類型的自駕儀是以機器人為控制對象，實現對車輛的駕駛控制。集成光雷達、機器視覺等多種傳感器，將信息發(fā)送給 PC 機�？刂品矫胬镁_服系統對各個部分的機械結構進行精確定位，同時接收控制器指令做運動學

【參考文獻】：
期刊論文
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[5]汽車駕駛機器人模糊神經網絡換擋控制方法[J]. 陳剛,張為公,常思勤.  農業(yè)機械學報. 2011(06)
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碩士論文
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[3]六自由度機械臂關節(jié)模塊化技術研究[D]. 強歡.北京理工大學 2015
[4]基于UG參數化建模的2K-H行星減速器優(yōu)化設計及有限元分析[D]. 王憲忠.太原理工大學 2013
[5]汽車試驗用駕駛機器人的研究[D]. 田體先.哈爾濱工業(yè)大學 2010
[6]六自由度機械臂控制系統設計與運動學仿真[D]. 馬江.北京工業(yè)大學 2009
[7]模塊化關節(jié)結構設計及其位置控制的研究[D]. 李德倫.哈爾濱工業(yè)大學 2008



本文編號：3491918