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视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-13页
1 绪论第13-32页
   ·引言第13-14页
   ·智能车辆概述第14-20页
     ·智能车辆产生和发展第14-15页
     ·智能车辆的研究现状第15-20页
   ·智能车辆的关键技术第20-21页
   ·智能车辆控制技术研究概况第21-30页
     ·横向运动控制研究概况第21-26页
     ·纵向运动控制研究概况第26-30页
   ·主要研究内容第30-32页
2 DUTIV-I智能车辆系统结构第32-52页
     ·引言第32页
   ·DUTIV-I系统概述第32-35页
     ·执行系统第34页
     ·电源和计算机测控系统第34-35页
   ·DUTIV-I体系结构第35-37页
   ·DUTIV-I视觉系统总体设计第37-42页
     ·安装姿态选择第38-40页
     ·视觉系统参数选择第40-42页
   ·路径信息的获取第42-51页
     ·图像增强第42-44页
     ·Canny边缘提取第44页
     ·边缘轮廓提取及判别第44-45页
     ·形态学处理第45-46页
     ·导航路径拟合第46-51页
   ·本章小结第51-52页
3 车辆动力学系统建模第52-77页
   ·引言第52页
   ·模型总体结构第52-56页
     ·坐标系定义及转换第52-54页
     ·模型简化假设第54页
     ·模型结构第54-56页
   ·车辆动力学模型第56-71页
     ·发动机模型第56-57页
     ·液力变矩器及自动变速器模型第57-59页
     ·传动系和车轮动力学模型第59-60页
     ·制动系统模型第60页
     ·轮胎模型第60-63页
     ·整车模型第63-66页
     ·悬架模型第66-69页
     ·辅助计算模块第69-71页
   ·执行器模型第71-72页
   ·车辆动力学模型的验证第72-76页
     ·车辆参数第72-73页
     ·试验验证第73-76页
   ·本章小结第76-77页
4 基于遗传优化的智能车辆横向模糊控制研究第77-114页
   ·引言第77-78页
   ·预瞄距离的选取第78-82页
     ·视觉模型第78-79页
     ·车辆横向动力学第79-80页
     ·控制系统分析第80-82页
   ·横向控制系统总体设计第82-84页
   ·基于遗传优化的模糊反馈控制器设计第84-104页
     ·模糊控制器设计第85-90页
     ·遗传优化第90-98页
     ·模糊控制器稳定性分析第98-104页
   ·前馈控制器第104-106页
   ·仿真研究第106-112页
   ·本章小结第112-114页
5 基于AFLSMC方法的智能车辆纵向控制研究第114-144页
   ·引言第114-115页
   ·滑模控制理论第115-117页
     ·滑模变结构控制的基本概念第115-116页
     ·滑动模态的稳定性分析第116-117页
   ·车辆纵向动力学建模第117-120页
   ·纵向控制系统上位控制器设计第120-121页
   ·基于AFLSMC方法的下位控制器设计第121-134页
     ·下位控制目标第122-123页
     ·油门控制律第123-125页
     ·制动控制律第125-127页
     ·模糊逻辑控制增益第127-132页
     ·自适应边界层第132-134页
   ·稳定性分析第134-137页
     ·油门控制稳定性第134-135页
     ·制动控制稳定性第135-137页
   ·切换策略第137-138页
   ·仿真研究第138-143页
   ·本章小节第143-144页
6 智能车辆横向与纵向控制实验研究第144-156页
   ·引言第144页
   ·横向控制试验第144-149页
     ·横向控制试验Ⅰ第145-147页
     ·横向控制试验Ⅱ第147-149页
   ·纵向控制试验第149-155页
     ·加速工况试验第150-152页
     ·制动工况试验第152-155页
   ·本章小结第155-156页
7 结论与展望第156-159页
   ·结论第156-157页
   ·展望第157-159页
参考文献第159-171页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第171-173页
创新点摘要第173-174页
致谢第174-175页

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