基于驾驶员驾驶技能辨识的智能车辆稳定性控制

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基于驾驶员驾驶技能辨识的智能车辆稳定性控制

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基于驾驶员驾驶技能辨识的智能车辆稳定性控制

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-14页
第1章绪论	第14-26页
1.1 研究背景及意义	第14-16页
1.2 国内外研究现状	第16-22页
1.2.1 驾驶员驾驶技能辨识的研究现状	第16-18页
1.2.2 道路附着系数估算的研究现状	第18-21页
1.2.3 车辆稳定性控制的研究现状	第21-22页
1.3 本文主要研究内容及结构安排	第22-26页
1.3.1 科研项目资助情况	第22页
1.3.2 主要研究内容及结构安排	第22-26页
第2章基于机器学习的驾驶技能辨识方案	第26-42页
2.1 引言	第26页
2.2 驾驶技能分类实验设计与实现	第26-33页
2.2.1 驾驶技能分类影响因素分析	第27-28页
2.2.2 调查问卷设计	第28-30页
2.2.3 实验设备与场景	第30-33页
2.3 驾技能特征参数构建与主成分分析	第33-37页
2.3.1 特征参数构建	第33-34页
2.3.2 主成分分析	第34-37页
2.4 基于K?means聚类的驾驶技能识别方法	第37-40页
2.4.1 驾驶技能分类	第37-39页
2.4.2 识别结果分析	第39-40页
2.5 本章小结	第40-42页
第3章基于BP神经网络的路面附着系数计算模型	第42-54页
3.1 引言	第42-46页
3.1.1 车辆动力学分析及轮胎建模	第42-44页
3.1.2 状态参数与附着系数关系的数学描述	第44-46页
3.2 基于BP神经网络的计算方案	第46-50页
3.2.1 神经网络结构设计	第47-48页
3.2.2 训练样本的获取	第48-49页
3.2.3 附着系数计算模型	第49-50页
3.3 仿真验证与分析	第50-52页
3.4 本章小结	第52-54页
第4章基于模型预测控制的车辆稳定性控制器设计	第54-76页
4.1 引言	第54页
4.2 控制方案设计	第54-62页
4.2.1 理想横摆角速度的确定	第56-57页
4.2.2 稳定性安全约束	第57-62页
4.3 基于MPC的控制器设计	第62-68页
4.3.1 驾驶技能辨识与控制器的结合	第66-68页
4.4 仿真验证与分析	第68-73页
4.4.1 高附着双移线仿真实验	第69页
4.4.2 低附着双移线仿真实验	第69-72页
4.4.3 考虑驾驶技能特性的双移线仿真实验	第72-73页
4.5 本章小结	第73-76页
第5章全文总结与展望	第76-78页
5.1 全文总结	第76-77页
5.2 未来工作展望	第77-78页
参考文献	第78-86页
攻读硕士学位期间的研究成果	第86-87页
致谢	第87页

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