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

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【摘要】：為了適應(yīng)不斷加快的社會(huì)節(jié)奏,滿足人類對(duì)安全、舒適等性能不斷變高的要求,越來(lái)越多的先進(jìn)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(shí)代的潮流。隨著駕駛員制動(dòng)輔助系統(tǒng)的種類的不斷增多,人——機(jī)控制模式的平滑轉(zhuǎn)換也得到了重要的發(fā)展。線控制動(dòng)系統(tǒng)(B-by-Wire)因其取消了傳統(tǒng)系統(tǒng)的機(jī)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(jī)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(xiàng)工作完成的前提是對(duì)駕駛員的制動(dòng)意圖進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的辨識(shí)。本文在分析和總結(jié)國(guó)內(nèi)外駕駛員駕駛意圖辨識(shí)與預(yù)測(cè)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(dòng)意圖辨識(shí)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(jìn)行典型制動(dòng)工況的模擬試驗(yàn)獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù),應(yīng)用離線訓(xùn)練的方法獲得駕駛員制動(dòng)意圖模糊辨識(shí)模型。在此基礎(chǔ)上,利用搭建的駕駛模擬器對(duì)駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)模型進(jìn)行在線驗(yàn)證。首先,對(duì)常見(jiàn)的人工智能方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比分析,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)。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(dòng)踏板與dSPACE連接搭建乘用車模擬器,通過(guò)dSPACE與CarSim/Simulink軟件聯(lián)合仿真,進(jìn)行了持續(xù)制動(dòng)、常規(guī)制動(dòng)和緊急制動(dòng)三種典型工況的模擬試驗(yàn)。通過(guò)對(duì)測(cè)得參數(shù)進(jìn)行篩選,最終選擇了制動(dòng)踏板開(kāi)度及其變化率、制動(dòng)減速度三個(gè)特征參數(shù)作為駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)模型的輸入。最后,利用Matlab中的ANFIS編輯器建立制動(dòng)意圖辨識(shí)模型并進(jìn)行訓(xùn)練,以最大相似性原則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類,輸出量化的制動(dòng)意圖。分別進(jìn)行了離線和在線仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,對(duì)比三種典型制動(dòng)工況,離線或在線試驗(yàn)驗(yàn)證的結(jié)果,驗(yàn)證辨識(shí)方法的準(zhǔn)確性以及辨識(shí)模型的有效性。
【關(guān)鍵詞】：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 制動(dòng)意圖辨識(shí) ANFIS 多制動(dòng)工況
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)的研究意義8-11
• 1.2 駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)的國(guó)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)的國(guó)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(shí)別概述16-18
• 2.1.1 模式識(shí)別方法分類16-18
• 2.1.2 模式識(shí)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(jì)30-33
• 3.3 駕駛模擬器的程序設(shè)計(jì)33-35
• 3.4 試驗(yàn)工況的設(shè)計(jì)與實(shí)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(dòng)意圖辨識(shí)模型38-50
• 4.1 制動(dòng)意圖辨識(shí)參數(shù)選取38
• 4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理38-41
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取38-39
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理39-41
• 4.3 駕駛員制動(dòng)意圖的辨識(shí)模型41-49
• 4.3.1 辨識(shí)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(dòng)意圖辨識(shí)模型的試驗(yàn)驗(yàn)證50-57
• 5.1 辨識(shí)模型的離線仿真驗(yàn)證50-54
• 5.2 辨識(shí)模型的在線仿真驗(yàn)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(xiàn)60-64
• 作者簡(jiǎn)介64
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果64

【相似文獻(xiàn)】

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