| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.2 无人驾驶汽车的功能 | 第13-14页 |
| 1.1.3 无人驾驶汽车的关键技术 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 无人驾驶汽车国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 轨迹跟随控制国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 车辆及轮胎动力学模型的建立与仿真 | 第23-36页 |
| 2.1 七自由度整车动力学模型建立 | 第23-26页 |
| 2.1.1 坐标系定义 | 第23-24页 |
| 2.1.2 车辆动力学建模 | 第24-26页 |
| 2.2 轮胎动力学模型 | 第26-29页 |
| 2.3 基于Matlab/Simulink的七自由度整车仿真 | 第29-35页 |
| 2.3.1 仿真环境介绍 | 第29页 |
| 2.3.2 整车仿真 | 第29-35页 |
| 2.4 本章小节 | 第35-36页 |
| 第三章 基于神经网络PID的车辆纵向控制器设计 | 第36-46页 |
| 3.1 PID控制器 | 第36-37页 |
| 3.1.1 PID控制器简介 | 第36-37页 |
| 3.1.2 常规PID控制的局限性 | 第37页 |
| 3.2 神经网络PID控制器的设计 | 第37-43页 |
| 3.2.1 单神经元自适应PID控制器及其学习算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器 | 第38-40页 |
| 3.2.3 基于BP神经网络PID控制器的设计 | 第40-43页 |
| 3.3 基于Matlab/Simulink的车辆纵向控制器设计与仿真 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于最优预瞄理论的车辆侧向路径跟随控制器设计 | 第46-60页 |
| 4.1 路径跟踪预瞄误差模型 | 第46-49页 |
| 4.1.1 预瞄机制 | 第46-48页 |
| 4.1.2 侧向预瞄误差模型 | 第48-49页 |
| 4.2 基于最优预瞄理论的侧向路径跟随前馈控制 | 第49-53页 |
| 4.3 基于最优预瞄理论的侧向路径跟随反馈控制 | 第53-55页 |
| 4.4 基于Matlab/Simulink的车辆侧向控制仿真 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于论域自调整模糊系统的侧向控制器改进 | 第60-73页 |
| 5.1 模糊控制简介 | 第60-64页 |
| 5.1.1 隶属函数 | 第60-62页 |
| 5.1.2 模糊语言及语言变量 | 第62-63页 |
| 5.1.3 模糊规则 | 第63页 |
| 5.1.4 模糊推理 | 第63-64页 |
| 5.2 论域自调整模糊控制器设计 | 第64-69页 |
| 5.2.1 输入输出变量及其论域的确定 | 第64-67页 |
| 5.2.2 模糊隶属度函数及模糊规则设计 | 第67-68页 |
| 5.2.3 模糊推理与反模糊化方法 | 第68-69页 |
| 5.3 仿真建模与分析 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论及展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
