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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
本篇论文共
87
页,
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。
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