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仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究

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

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