摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第12-28页 |
1.1 课题的提出 | 第12-15页 |
1.2 ACC系统研究背景 | 第15-16页 |
1.3 ACC系统控制框架综述 | 第16-19页 |
1.4 ACC系统间距控制算法研究现状 | 第19-22页 |
1.5 ACC系统纵向动力学控制研究综述 | 第22-25页 |
1.6 本文研究内容 | 第25-28页 |
第2章 驾驶员速度跟随行为特性参数分析 | 第28-56页 |
2.1 汽车状态估计方法 | 第29-30页 |
2.2 驾驶员速度跟随工况划分 | 第30-35页 |
2.2.1 巡航工况 | 第32页 |
2.2.2 跟随工况 | 第32页 |
2.2.3 切入工况 | 第32-33页 |
2.2.4 驶离工况 | 第33-35页 |
2.3 驾驶员速度跟随数据分析 | 第35-51页 |
2.3.1 ADAS驾驶员在环试验台 | 第35-37页 |
2.3.2 受试驾驶员 | 第37页 |
2.3.3 数据处理方法 | 第37页 |
2.3.4 巡航工况和跟随工况的判定标准 | 第37-43页 |
2.3.5 稳态跟随工况驾驶员跟随数据分析 | 第43-47页 |
2.3.6 瞬态跟随工况驾驶员跟随数据分析 | 第47-51页 |
2.4 ACC仿驾驶员模式切换逻辑 | 第51-53页 |
2.5 本章小结 | 第53-56页 |
第3章 ACC仿驾驶员QB间距控制算法设计 | 第56-84页 |
3.1 基于QB的T-S模糊间距控制算法 | 第59-72页 |
3.1.1 基于二次车间距策略的车间T-S模糊模型 | 第59-63页 |
3.1.2 T-S模糊间距控制算法的设计 | 第63-66页 |
3.1.3 驾驶员在环试验验证 | 第66-71页 |
3.1.4 本节小结 | 第71-72页 |
3.2 ACC参变QB间距控制算法 | 第72-79页 |
3.2.1 车间运动学线性参变建模 | 第73-74页 |
3.2.2 参变QB间距控制算法的设计 | 第74-78页 |
3.2.3 本节小结 | 第78-79页 |
3.3 间距控制算法驾驶员在环试验验证 | 第79-82页 |
3.3.1 两种间距控制算法的比较试验 | 第79-80页 |
3.3.2 TG调节下参变间距控制算法验证 | 第80-82页 |
3.4 本章小结 | 第82-84页 |
第4章 汽车纵向动力学自学习控制算法 | 第84-106页 |
4.1 汽车纵向动力学自学习控制整体方案 | 第84-86页 |
4.2 驱动动力学系统MMAC算法 | 第86-91页 |
4.2.1 非线性鲁棒自适应控制器设计 | 第88-89页 |
4.2.2 基于神经网络的非线性自适应控制器设计 | 第89-90页 |
4.2.3 驱动MMAC的切换机构 | 第90-91页 |
4.3 制动动力学系统MFAPC算法 | 第91-96页 |
4.3.1 制动动力学系统数据驱动动态线性化模型 | 第92-93页 |
4.3.2 制动MFAPC算法设计 | 第93-96页 |
4.4 与传统前馈+反馈纵向动力学控制算法比较 | 第96-105页 |
4.4.1 前馈+反馈纵向动力学控制算法 | 第97-100页 |
4.4.2 两种纵向动力学控制算法比较验证 | 第100-105页 |
4.5 本章小结 | 第105-106页 |
第5章 实车试验平台及ACC算法验证 | 第106-130页 |
5.1 信息感知方案和执行机构自动控制方案 | 第106-115页 |
5.1.1 信息感知方案 | 第107-108页 |
5.1.2 执行机构自动控制方案 | 第108-115页 |
5.2 控制系统与试验车的接口调试 | 第115-118页 |
5.3 ACC典型工况实车验证 | 第118-128页 |
5.3.1 巡航工况 | 第118-121页 |
5.3.2 跟随工况 | 第121-123页 |
5.3.3 切入工况 | 第123-126页 |
5.3.4 驶离工况 | 第126-128页 |
5.4 本章小结 | 第128-130页 |
第6章 总结与展望 | 第130-134页 |
6.1 全文总结 | 第130-131页 |
6.2 创新成果 | 第131-132页 |
6.3 研究展望 | 第132-134页 |
参考文献 | 第134-144页 |
作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果 | 第144-146页 |
致谢 | 第146页 |