【摘要】：為解決基于離合器轉(zhuǎn)向機的履帶車輛在無人行駛條件下的橫向控制問題,采用一種基于高斯混合-隱馬爾可夫模型的統(tǒng)計學習方法構(gòu)建駕駛員模型,以實現(xiàn)對駕駛員跟蹤控制操控經(jīng)驗的表述。利用經(jīng)過大量試驗采集獲得的經(jīng)驗駕駛員操控數(shù)據(jù)對模型進行訓練。以基于高斯混合模型表征的車輛速度和航向偏差作為隱馬爾可夫模型的觀測狀態(tài)參量,并利用高斯混合模型對左右操縱桿位置進行轉(zhuǎn)向模式劃分,以轉(zhuǎn)向模式作為隱馬爾可夫模型的隱藏層狀態(tài)參量,通過對模型的訓練最終實現(xiàn)對于駕駛員操控經(jīng)驗以及車輛特性的統(tǒng)計學描述。利用上述模型對跟蹤控制過程中的期望轉(zhuǎn)向模式進行預(yù)測分析,結(jié)果表明該模型能夠較準確地對轉(zhuǎn)向模式進行預(yù)測。
[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.
【作者單位】： 北京理工大學機械與車輛學院;
【基金】：武器裝備預(yù)先研究項目(ZLY2015315)
【分類號】：O211.62;TJ810

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本文編號：2140150