本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動意圖辨識技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 制動意圖辨識 ANFIS 多制動工況

【摘要】：為了適應(yīng)不斷加快的社會節(jié)奏,滿足人類對安全、舒適等性能不斷變高的要求,越來越多的先進技術(shù),特別是電子技術(shù),在汽車產(chǎn)品中的應(yīng)用日益廣泛,已經(jīng)成為時代的潮流。隨著駕駛員制動輔助系統(tǒng)的種類的不斷增多,人——機控制模式的平滑轉(zhuǎn)換也得到了重要的發(fā)展。線控制動系統(tǒng)(B-by-Wire)因其取消了傳統(tǒng)系統(tǒng)的機械連接,利用傳感器感知駕駛員駕駛意圖,再由中央控制單元發(fā)送指令給相應(yīng)的執(zhí)行機構(gòu),以完成駕駛員的相關(guān)操作,得到了廣泛關(guān)注,而此項工作完成的前提是對駕駛員的制動意圖進行及時、準(zhǔn)確的辨識。本文在分析和總結(jié)國內(nèi)外駕駛員駕駛意圖辨識與預(yù)測的現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,選擇基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立駕駛員制動意圖辨識模型。利用dSPACE系統(tǒng)與CarSim/Simulink聯(lián)合仿真搭建乘用車駕駛模擬器,并進行典型制動工況的模擬試驗獲得試驗數(shù)據(jù),應(yīng)用離線訓(xùn)練的方法獲得駕駛員制動意圖模糊辨識模型。在此基礎(chǔ)上,利用搭建的駕駛模擬器對駕駛員制動意圖辨識模型進行在線驗證。首先,對常見的人工智能方法的優(yōu)缺點進行了對比分析,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行駕駛員制動意圖辨識。由于T-S模型里存在著基于神經(jīng)元的自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng),匹配度很高,所以在典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇了T-S模型。其次,利用制動踏板與dSPACE連接搭建乘用車模擬器,通過dSPACE與CarSim/Simulink軟件聯(lián)合仿真,進行了持續(xù)制動、常規(guī)制動和緊急制動三種典型工況的模擬試驗。通過對測得參數(shù)進行篩選,最終選擇了制動踏板開度及其變化率、制動減速度三個特征參數(shù)作為駕駛員制動意圖辨識模型的輸入。最后,利用Matlab中的ANFIS編輯器建立制動意圖辨識模型并進行訓(xùn)練,以最大相似性原則對數(shù)據(jù)進行歸類,輸出量化的制動意圖。分別進行了離線和在線仿真實驗驗證,對比三種典型制動工況,離線或在線試驗驗證的結(jié)果,驗證辨識方法的準(zhǔn)確性以及辨識模型的有效性。
【關(guān)鍵詞】：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 制動意圖辨識 ANFIS 多制動工況
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 駕駛員制動意圖辨識的研究意義8-11
• 1.2 駕駛員制動意圖辨識的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 駕駛員制動意圖辨識的國外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 駕駛員制動意圖辨識的國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容15-16
• 第二章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論16-30
• 2.1 模式識別概述16-18
• 2.1.1 模式識別方法分類16-18
• 2.1.2 模式識別方法比較18
• 2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述18-27
• 2.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類19-20
• 2.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20-27
• 2.3 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 乘用車駕駛模擬器的搭建及工況設(shè)定30-38
• 3.1 乘用車駕駛模擬器的整體結(jié)構(gòu)30
• 3.2 駕駛模擬器的硬件設(shè)計30-33
• 3.3 駕駛模擬器的程序設(shè)計33-35
• 3.4 試驗工況的設(shè)計與實現(xiàn)35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動意圖辨識模型38-50
• 4.1 制動意圖辨識參數(shù)選取38
• 4.2 實驗數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理38-41
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)的獲取38-39
• 4.2.2 實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理39-41
• 4.3 駕駛員制動意圖的辨識模型41-49
• 4.3.1 辨識參數(shù)模糊化41-42
• 4.3.2 基于ANFIS編輯器的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型42-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 駕駛員制動意圖辨識模型的試驗驗證50-57
• 5.1 辨識模型的離線仿真驗證50-54
• 5.2 辨識模型的在線仿真驗證54-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 第六章 結(jié)論57-59
• 6.1 全文總結(jié)57
• 6.2 工作展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-64
• 作者簡介64
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果64

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