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视觉引导区域交通智能车辆(CyberCar)导航控制器设计

第一章 绪论第1-18页
   ·引言第8页
   ·区域交通智能车辆(CyberCar)概述第8-15页
     ·区域交通智能车辆系统(CyberCar System)研究内容第9页
     ·区域交通智能车辆系统(CyberCar System)关键技术第9-12页
       ·导航控制技术第9-10页
       ·传感器信息融合技术第10-11页
       ·通讯及其它辅助技术第11-12页
     ·区域交通智能车辆(CyberCar)国内外发展现状第12-15页
       ·国外CyberCar System 研究现状第12-14页
       ·国内CyberCar System 研究现状第14-15页
   ·车辆控制技术研究概况第15-17页
     ·基于经典控制理论第15-16页
     ·基于现代控制理论第16页
     ·基于先进控制理论第16-17页
   ·论文主要的研究工作第17-18页
第二章 CyberCar 转向系统辨识与转向控制状态空间模型建立.第18-35页
   ·JLUIV-5 CyberCar 结构简介第18-22页
     ·JLUIV-5 CyberCar 总体结构及组成第18-19页
     ·单目视觉导航系统第19-21页
     ·转向伺服系统第21页
     ·制动伺服系统第21-22页
     ·其它组成系统第22页
   ·JLUIV-5 CyberCar 转向系统辨识第22-32页
     ·转向系统静态特性描述第23-24页
     ·转向系统阶跃输入响应第24-26页
     ·辨识算法第26-28页
     ·四阶M 序列辨识分析第28-29页
     ·四阶逆M 序列分析第29-31页
     ·四阶逆M 序列辨识结果及分析第31-32页
   ·转向控制状态空间模型建立第32-34页
     ·车辆预瞄运动学模型第32-33页
     ·车辆二自由度动力学模型第33页
     ·转向控制状态空间模型建立第33-34页
   ·小结第34-35页
第三章 CyberCar 最优控制器设计第35-56页
   ·被控过程特性分析第35-37页
     ·可控性与可观测性第35-36页
     ·稳定性第36-37页
   ·CyberCar 自主导航最优控制器设计第37-52页
     ·最优控制器结构第38-39页
     ·最优控制律的选取第39-42页
     ·加权矩阵Q 和R 的选取第42-45页
     ·加权矩阵Q 中qi 的选取第45-46页
     ·最优预瞄距离L 的选择第46-47页
     ·CyberCar 自主导航最优控制器的实现第47-48页
       ·状态变量的获取第47页
       ·最优控制器的实现第47-48页
     ·Kalman 状态观测器设计第48-52页
       ·Kalman 滤波原理第49页
       ·Kalman 滤波模型建立第49-51页
       ·Kalman 滤波计算流程图第51-52页
       ·Kalman 滤波状态观测器仿真第52页
   ·最优控制器仿真分析和试验验证第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 CyberCar 模糊控制器设计第56-71页
   ·引言第56-60页
     ·模糊控制概述第56-59页
       ·模糊控制发展及应用第56-58页
       ·模糊控制系统结构及其功能第58-59页
     ·本文设计模糊控制器的必要性第59-60页
   ·CyberCar 自主导航模糊控制器设计第60-67页
     ·CyberCar 模糊控制器控制思想第60-61页
     ·模糊化过程第61-64页
       ·模糊控制器输入输出变量选取第61页
       ·量化因子和比例因子的确定第61-62页
       ·论域内模糊子集的定义第62-64页
     ·模糊控制规则表的建立第64-65页
     ·反模糊化过程第65-67页
   ·模糊控制器仿真分析与实验验证第67-70页
     ·仿真分析第67-69页
     ·实验验证第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第五章 控制器融合及试验第71-77页
   ·控制器融合的必要性第71页
   ·控制器的融合第71-74页
   ·试验验证第74-76页
   ·本章小结第76-77页
第六章 全文总结第77-79页
参考文献第79-82页
摘要第82-84页
ABSTRACT第84-87页
致谢第87页

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