基于誤差分析法的駕駛員模型及其在ADAMS中的應(yīng)用[碩士論文

基于誤差分析法的駕駛員模型及其在ADAMS中的應(yīng)用:駕駛員方向控制模型在汽車操縱穩(wěn)定性閉環(huán)研究及智能車輛的研究開發(fā)中占有重要的地位。本文圍繞駕駛員模型的應(yīng)用需要，首先建立了簡單的預(yù)瞄優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型，進(jìn)行了駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)數(shù)值仿真，將其結(jié)果與在吉林大學(xué)汽車動(dòng)態(tài)模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的駕駛模擬器上得到的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比，并分析了駕駛員模型滯后環(huán)節(jié)的參數(shù)對模型特性的影響；其次，以預(yù)瞄-跟隨系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)研究了用于汽車方向控制的駕駛員建模的誤差分析方法，并結(jié)合道路的復(fù)雜程度和駕駛員的駕駛個(gè)性，給出了基于誤差分析的方向控制駕駛員建模的解析方法；最后用所建立的駕駛員模型與ADAMS 中的車輛模型一起進(jìn)行了駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)仿真試驗(yàn)。

第一章 緒論 ..1
1.1 課題的提出..1
1.1.1 研究駕駛員模型的意義1
1.1.2 建立高效而準(zhǔn)確的駕駛員模型的必要性..2
1.2 駕駛員模型的研究歷史和現(xiàn)狀..3
1.2.1 駕駛員傳遞函數(shù)模型.5
1.2.2 駕駛員最優(yōu)控制模型.5
1.2.3 駕駛員模糊控制模型.6
1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型.6
1.2.5 其他類型的駕駛員模型8
1.3 本文的主要研究工作9
第二章預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型及閉環(huán)系統(tǒng)仿真 .10
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介..10
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念10
2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)11
2.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程和學(xué)習(xí)算法.12
2.2 預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型.13
2.2.1 基本預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型13
2.2.2 簡化的預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型..16
2.3 二自由度角輸入車輛模型..18
2.3.1 運(yùn)動(dòng)模型與坐標(biāo).18
2.3.2 微分方程與傳遞函數(shù)..20
2.3.3 車輛參數(shù).23
2.4 試驗(yàn)道路25
2.4.1 試驗(yàn)道路設(shè)計(jì)..25
2.4.2 雙移線試驗(yàn)道路.25
2.4.3 蛇形試驗(yàn)道路..26
2.5 閉環(huán)系統(tǒng)仿真結(jié)果及分析..27
2.5.1 仿真與試驗(yàn)驗(yàn)證.27
2.5.2 駕駛員模型滯后環(huán)節(jié)的參數(shù)對其特性的影響.32
2.6 本章小結(jié)35
第三章基于誤差分析的方向控制駕駛員建模的解析方法 ..36
3.1 預(yù)瞄-跟隨系統(tǒng)基本理論..36
3.2 駕駛員模型參數(shù)的誤差分析法38
3.2.1 預(yù)瞄優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型的進(jìn)一步簡化.38