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智能汽车方向与速度综合决策的混合机理与规则建模研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第15-31页
    1.1 课题的提出第15-16页
    1.2 课题相关研究现状第16-29页
        1.2.1 智能汽车发展现状第16-20页
        1.2.2 驾驶员控制行为建模的相关研究概况第20-29页
    1.3 本文的主要研究工作第29-31页
第2章 驾驶员控制行为的最优预瞄加速度模型第31-51页
    2.1 引言第31页
    2.2 方向控制模型第31-38页
        2.2.1 最优预瞄侧向加速度决策假说第31-34页
        2.2.2 预瞄跟随理论第34-36页
        2.2.3 位置加方位预瞄模型第36-38页
    2.3 方向与速度综合控制模型第38-48页
        2.3.1 稳态预瞄动态校正假说第39-40页
        2.3.2 最优预瞄加速度的模糊多目标决策第40-46页
        2.3.3 汽车动力学的动态校正第46-48页
    2.4 原有模型存在的问题第48-50页
        2.4.1 优化求解发散的问题第48-49页
        2.4.2 轨迹收敛性欠佳的问题第49页
        2.4.3 标定工作量大的问题第49-50页
    2.5 本章小结第50-51页
第3章 基于机理与规则混合决策的稳态预瞄方法研究第51-62页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 基于机理与规则混合决策的稳态预瞄模型第52-54页
        3.2.1 混合决策的预瞄模型结构第52-53页
        3.2.2 各模块的功能定义第53-54页
    3.3 预瞄加速度可行域初步判定方法研究第54-55页
    3.4 预瞄加速度可行域缩减方法研究第55-59页
        3.4.1 基于安全性判定的可行域缩减方法第55-57页
        3.4.2 基于合法性判定的可行域缩减方法第57-59页
    3.5 预瞄加速度综合评价方法研究第59-61页
        3.5.1 横向跟随性评价指标的建立第59-60页
        3.5.2 工效性评价指标的建立第60页
        3.5.3 易操纵性评价指标的建立第60-61页
        3.5.4 综合性能评价指标的建立第61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 汽车非线性动力学动态校正方法研究第62-86页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 基于复合校正控制原理的动态校正方法研究第63-65页
        4.2.1 智能汽车驾驶员复合校正模型第63-64页
        4.2.2 纵向动力学的分相校正方法第64-65页
    4.3 汽车动力学主特性的快速标定方法研究第65-74页
        4.3.1 系统一阶误差系数的标定方法第65-67页
        4.3.2 纵向动力学主特性的快速标定方法第67-72页
        4.3.3 侧向动力学主特性的快速标定方法第72-74页
    4.4 快速标定方法与复合校正模型的仿真验证第74-83页
        4.4.1 快速标定方法的仿真验证第74-76页
        4.4.2 复合校正模型的仿真验证第76-83页
    4.5 本章小结第83-86页
第5章 人-车-路闭环系统仿真及驾驶模拟器试验验证第86-108页
    5.1 引言第86页
    5.2 人-车-路闭环系统仿真验证第86-102页
        5.2.1 双移线路段仿真第87-89页
        5.2.2 直角转弯路段仿真第89-90页
        5.2.3“8”字形路段仿真第90-91页
        5.2.4 3D循环赛道仿真第91-93页
        5.2.5 巡航工况仿真第93-95页
        5.2.6 超车工况仿真第95-97页
        5.2.7 交通信号灯路段仿真第97-102页
    5.3 驾驶模拟器试验验证第102-106页
        5.3.1 巡航工况试验第103-105页
        5.3.2 前车切出/切入工况试验第105-106页
    5.4 本章小结第106-108页
第6章 全文总结和研究展望第108-110页
    6.1 全文总结第108-109页
    6.2 研究展望第109-110页
参考文献第110-122页
攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研工作第122-124页
致谢第124页

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