【摘 要】
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为提高智能车辆自主循迹控制的精度,提出了一种基于模糊神经网络控制(FNNC)和神经网络预测(NNP)的智能循迹控制策略。转向控制器的输入量有3个:预瞄点处的横向循迹误差、汽车
【机 构】
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华晨汽车工程研究院,哈尔滨工业大学汽车工程学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2010FM008)资助
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为提高智能车辆自主循迹控制的精度,提出了一种基于模糊神经网络控制(FNNC)和神经网络预测(NNP)的智能循迹控制策略。转向控制器的输入量有3个:预瞄点处的横向循迹误差、汽车横摆角速度和侧向加速度。车速控制器的输入量有4个:预瞄点处的面积误差、侧向加速度、汽车侧偏角和转向盘转角。网络训练采用误差反向传播法。仿真与试验结果表明,所设计的循迹控制器通过对驾驶员操作样本的训练,能实现对车辆的车速与转向控制,横向循迹误差和目标车速均比较理想。
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