基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車路徑跟蹤問題

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1、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車路徑跟蹤問題張華指導(dǎo)教師賈新春教授學(xué)科專業(yè)控制工程研究方向汽車控制培養(yǎng)單位數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院目錄中文摘要IAbstractII第0章引言1第一章駕駛員駕駛過程控制行為分析21.1駕駛員駕駛過程理論分析21.2駕駛員模型2第二章模糊控制駕駛員模型建立42.1模糊控制相關(guān)理論42.2模糊控制駕駛員模型建立4第三章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型建立53.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論53.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型5第四章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型54.1基于Takagi-Sugeno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹44.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型建立4第五章仿真分析55.1模糊控制駕駛員模型的仿真55.2神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)駕駛員模型的仿真54.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型的仿真5第六章結(jié)論5參考文獻(xiàn)6研究成果7致謝8個(gè)人簡況及聯(lián)系方式9承諾書10學(xué)位論文使用授權(quán)聲明11中文摘要駕駛員汽車方向控制模型在智能汽車控制與人一車一路閉環(huán)系統(tǒng)的研究中具有非常重要的地位。本文通過對駕駛員駕駛過程控制行為的分析，得到駕駛員操縱汽車主要是通過以下三個(gè)環(huán)節(jié)完成，即外部信息的感知、行駛軌跡的決策和實(shí)際的汽車操縱。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊控制的相關(guān)知識，首先建立了簡單的模糊控制駕駛員模型，通過仿真試驗(yàn)，將其結(jié)果與“預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型”駕駛員模型對比，同時(shí)分析了預(yù)瞄時(shí)間長短對模型特性的影響；其次，依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，建

3、立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型，在仿真過程中，也同“預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型”駕駛員模型對比，通過比較得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的各種為簡化模型而做出的假設(shè)是合理的,并且通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)具有了自學(xué)習(xí)性。最后，通過對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Takagi-Sugeno模型的了解，在此基礎(chǔ)上建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型，將不具有知識獲取與學(xué)習(xí)能力的模糊控制器進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式的改造，通過這樣的改造來彌補(bǔ)模糊控制器在其自身推理以外的控制弊端。通過試驗(yàn)說明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有更好的路徑跟蹤效果。關(guān)鍵詞：駕駛員模型；模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Keywords：drivermodel；fuzzycontrol；n

4、euralnetworks；fuzzy—neuralnetworks