车辆行驶信息检测与主动避撞安全控制策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究课题的背景来源及实用意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-14页 |
| ·行车信息检测 | 第10-12页 |
| ·主动避撞控制策略 | 第12-14页 |
| ·研究目的及内容 | 第14-15页 |
| ·研究方法、技术路线 | 第15-17页 |
| 第2章 汽车避撞总体方案设计、信息检测与安全判定 | 第17-29页 |
| ·避撞系统总体设计方案 | 第17-19页 |
| ·系统行车信息的检测目标规划 | 第17页 |
| ·系统控制策略设计目标规划 | 第17-18页 |
| ·系统制动执行机构设计目标规划 | 第18页 |
| ·避撞系统总体方案设计 | 第18-19页 |
| ·行车信息检测 | 第19-27页 |
| ·基于机器视觉的信息检测理论 | 第19-20页 |
| ·机器视觉图像转换 | 第20-21页 |
| ·汽车避撞载波的对比分析 | 第21-22页 |
| ·基于毫米波雷达的相对车速车距信息检测 | 第22-26页 |
| ·基于轮速传感器的自车车速信息检测 | 第26-27页 |
| ·安全状态判定 | 第27-28页 |
| ·基于车间时距的安全距离模型 | 第27页 |
| ·基于制动过程的运动分析模型 | 第27-28页 |
| ·驾驶员预瞄安全距离模型 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 模糊神经网络理论 | 第29-38页 |
| ·模糊系统理论 | 第29-31页 |
| ·模糊系统的结构 | 第29-31页 |
| ·模糊系统的非线性逼近能力 | 第31页 |
| ·神经网络理论 | 第31-34页 |
| ·人工神经元的结构特征 | 第31-33页 |
| ·多层前馈BP神经网络模型及学习算法 | 第33-34页 |
| ·模糊神经网络理论 | 第34-37页 |
| ·模糊神经网络的结构模型 | 第35-36页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 汽车主动避撞安全控制策略 | 第38-58页 |
| ·汽车主动避撞制动控制分析 | 第38-40页 |
| ·模糊神经网络对汽车主动避撞制动控制策略的必要性 | 第38页 |
| ·模糊神经网络对汽车主动避撞制动控制策略的可行性 | 第38-40页 |
| ·汽车主动避撞制动系统模糊神经网络模型建立 | 第40-53页 |
| ·影响汽车制动距离有效参数分析 | 第40-41页 |
| ·汽车制动控制的模糊神经网络模型 | 第41-43页 |
| ·输入输出变量取值范围及隶属函数的确定 | 第43-47页 |
| ·模糊控制规则的确立 | 第47-49页 |
| ·初始化训练的汽车避撞制动模糊神经网络控制模型 | 第49-53页 |
| ·基于驾驶员实际避撞制动样本的模糊神经网络模型 | 第53-54页 |
| ·在线学习前后模糊神经网络模型特性对比分析 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第5章 汽车主动避撞安全控制系统仿真及性能分析 | 第58-68页 |
| ·汽车主动避撞系统控制流程图 | 第58页 |
| ·汽车避撞制动系统模型结构 | 第58-62页 |
| ·制动力调整机构模型 | 第58-60页 |
| ·控制对象模型 | 第60-61页 |
| ·汽车避撞制动控制系统整体仿真模型 | 第61-62页 |
| ·系统仿真及性能分析 | 第62-67页 |
| ·行车工况避撞仿真 | 第62-65页 |
| ·基于模糊神经网络的汽车避撞制动性能评价 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的论文) | 第80页 |
