协调驾驶员偏好的协同自适应巡航控制系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 协同自适应巡航控制系统概述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 协同自适应巡航控制系统关键技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 协调驾驶员偏好的CACC系统总体概述 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 CACC系统通信拓扑形式 | 第19-24页 |
| 2.2.1 标准自适应巡航系统控制结构和原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 前车向后单向传递通信拓扑形式 | 第20-22页 |
| 2.2.3 前车结合头车向后单向传递通信拓扑形式 | 第22-23页 |
| 2.2.4 前后双向传递通信拓扑形式 | 第23-24页 |
| 2.3 协调驾驶员偏好的CACC系统建模 | 第24-28页 |
| 2.3.1 系统总体方案 | 第24-25页 |
| 2.3.2 CACC系统建模 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 驾驶员跟车偏好的估测学习算法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 卡尔曼滤波技术 | 第29-33页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波理论概述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波算法原理 | 第30-33页 |
| 3.3 驾驶员跟车模型 | 第33-35页 |
| 3.3.1 GHR刺激-反应类模型 | 第33-34页 |
| 3.3.2 心理-生理类模型 | 第34-35页 |
| 3.3.3 安全距离类模型 | 第35页 |
| 3.4 驾驶员偏好估测与学习算法 | 第35-40页 |
| 3.4.1 平稳跟车状态辨识和筛选 | 第35-36页 |
| 3.4.2 跟车偏好卡尔曼滤波估测仿真模型 | 第36-39页 |
| 3.4.3 驾驶员跟车偏好学习算法 | 第39-40页 |
| 3.5 仿真分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于自适应动态规划的协调优化控制 | 第43-64页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 自适应动态规划理论基础 | 第43-51页 |
| 4.2.1 自适应动态规划的原理和特点 | 第43-48页 |
| 4.2.2 自适应动态规划的分类 | 第48-51页 |
| 4.3 基于改进ADHDP协调控制系统设计 | 第51-57页 |
| 4.3.1 协调控制系统整体结构 | 第51-52页 |
| 4.3.2 多目标优化性能指标函数建立 | 第52-55页 |
| 4.3.3 执行网络(ANN)设计 | 第55-56页 |
| 4.3.4 评价网络(CNN)设计 | 第56页 |
| 4.3.5 监督学习算法(SA)设计 | 第56-57页 |
| 4.4 改进ADHDP控制器训练 | 第57-62页 |
| 4.4.1 监督执行训练 | 第58-59页 |
| 4.4.2 执行网络训练 | 第59-60页 |
| 4.4.3 评价网络训练 | 第60-61页 |
| 4.4.4 控制器训练(自学习)步骤 | 第61-62页 |
| 4.5 车队稳定性验证 | 第62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 协调驾驶员偏好的控制仿真分析 | 第64-77页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 算法有效性分析 | 第64-71页 |
| 5.3 算法自适应性分析 | 第71-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
