基于模糊神经网络的智能车辆循迹控制
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。
智能车辆、循迹控制、模糊神经网络
山东省自然科学基金ZR2010FM008资助。
2015-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
38-42,77