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文檔簡介
1、本文在智能車輛的控制技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了一些積極有益的探索,目的是為我國汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用研究開發(fā)提供現(xiàn)實(shí)的理論和技術(shù)支撐。 控制系統(tǒng)是智能車輛的“大腦”。文中采用基于黃金分割率的方法生成前件云,把T-S-C-Y推理模型作為控制器的推理機(jī)制,在相應(yīng)的云子區(qū)域罩利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近駕駛方程使該控制器具備學(xué)習(xí)功能,把輸入值隸屬于某個(gè)云子區(qū)域的隸屬度作為該條規(guī)則的隨機(jī)置信度,整個(gè)非線性系統(tǒng)的隨機(jī)輸出則是局部隨機(jī)輸出的加權(quán)和。
2、 自主駕駛與輔助導(dǎo)航是智能車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)。本文提出了動(dòng)態(tài)目標(biāo)位置概念以及相應(yīng)的控制機(jī)制,以動(dòng)態(tài)目標(biāo)位置控制機(jī)制作為智能車輛控制的基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)了車輛的橫向智能控制、動(dòng)態(tài)障礙物避讓、自動(dòng)換道和超車行為以及可變速的智能車輛控制,較為理想地模擬了實(shí)際交通環(huán)境中車輛運(yùn)動(dòng)的特性和駕駛員的行為。 智能車輛控制不是一個(gè)孤立的系統(tǒng),交通信號控制策略的好壞直接影響到智能車輛的控制并進(jìn)而影響到整個(gè)智能交通系統(tǒng)的效率。文中利用STREAM算法對
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