基于誤差分析法的駕駛員模型及其在ADAMS中的應(yīng)用:駕駛員方向控制模型在汽車操縱穩(wěn)定性閉環(huán)研究及智能車輛的研究開發(fā)中占有重要的地位。本文圍繞駕駛員模型的應(yīng)用需要，首先建立了簡(jiǎn)單的預(yù)瞄優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型，進(jìn)行了駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)數(shù)值仿真，將其結(jié)果與在吉林大學(xué)汽車動(dòng)態(tài)模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的駕駛模擬器上得到的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，并分析了駕駛員模型滯后環(huán)節(jié)的參數(shù)對(duì)模型特性的影響；其次，以預(yù)瞄-跟隨系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)研究了用于汽車方向控制的駕駛員建模的誤差分析方法，并結(jié)合道路的復(fù)雜程度和駕駛員的駕駛個(gè)性，給出了基于誤差分析的方向控制駕駛員建模的解析方法；最后用所建立的駕駛員模型與ADAMS 中的車輛模型一起進(jìn)行了駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)仿真試驗(yàn)。

第一章 緒論 ..1
1.1 課題的提出..1
1.1.1 研究駕駛員模型的意義1
1.1.2 建立高效而準(zhǔn)確的駕駛員模型的必要性..2
1.2 駕駛員模型的研究歷史和現(xiàn)狀..3
1.2.1 駕駛員傳遞函數(shù)模型.5
1.2.2 駕駛員最優(yōu)控制模型.5
1.2.3 駕駛員模糊控制模型.6
1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型.6
1.2.5 其他類型的駕駛員模型8
1.3 本文的主要研究工作9
第二章預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型及閉環(huán)系統(tǒng)仿真 .10
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介..10
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念10
2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)11
2.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程和學(xué)習(xí)算法.12
2.2 預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型.13
2.2.1 基本預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型13
2.2.2 簡(jiǎn)化的預(yù)瞄優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型..16
2.3 二自由度角輸入車輛模型..18
2.3.1 運(yùn)動(dòng)模型與坐標(biāo).18
2.3.2 微分方程與傳遞函數(shù)..20
2.3.3 車輛參數(shù).23
2.4 試驗(yàn)道路25
2.4.1 試驗(yàn)道路設(shè)計(jì)..25
2.4.2 雙移線試驗(yàn)道路.25
2.4.3 蛇形試驗(yàn)道路..26
2.5 閉環(huán)系統(tǒng)仿真結(jié)果及分析..27
2.5.1 仿真與試驗(yàn)驗(yàn)證.27
2.5.2 駕駛員模型滯后環(huán)節(jié)的參數(shù)對(duì)其特性的影響.32
2.6 本章小結(jié)35
第三章基于誤差分析的方向控制駕駛員建模的解析方法 ..36
3.1 預(yù)瞄-跟隨系統(tǒng)基本理論..36
3.2 駕駛員模型參數(shù)的誤差分析法38
3.2.1 預(yù)瞄優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型的進(jìn)一步簡(jiǎn)化.38