基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動意圖辨識技術(shù)研究(1)

1、分類號：U461單位代碼：單位代碼：10190研究生學(xué)號：研究生學(xué)號：201301019密級：無碩士學(xué)位論文基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動意圖辨識技術(shù)研究ResearchonIdentificationTechnologyofDriversBrakingIntentionBasedonFuzzyNeuralwk研究生姓研究生姓名：名：曲代麗曲代麗專業(yè)：業(yè)：機械工程機械工程指導(dǎo)教師姓名：指導(dǎo)教師姓名：崔高健崔高健指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師職稱職稱：教

2、授教授2016年4月碩士學(xué)位論文I摘要為了適應(yīng)不斷加快的社會節(jié)奏，滿足人類對安全、舒適等性能不斷變高的要求，越來越多的先進技術(shù)，特別是電子技術(shù)，在汽車產(chǎn)品中的應(yīng)用日益廣泛，已經(jīng)成為時代的潮流。隨著駕駛員制動輔助系統(tǒng)的種類的不斷增多，人——機控制模式的平滑轉(zhuǎn)換也得到了重要的發(fā)展。線控制動系統(tǒng)（BbyWire）因其取消了傳統(tǒng)系統(tǒng)的機械連接，利用傳感器感知駕駛員駕駛意圖，再由中央控制單元發(fā)送指令給相應(yīng)的執(zhí)行機構(gòu)，以完成駕駛員的相關(guān)操作，得到了

3、廣泛關(guān)注，而此項工作完成的前提是對駕駛員的制動意圖進行及時、準確的辨識。本文在分析和總結(jié)國內(nèi)外駕駛員駕駛意圖辨識與預(yù)測的現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，選擇基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立駕駛員制動意圖辨識模型。利用dSPACE系統(tǒng)與CarSimSimulink聯(lián)合仿真搭建乘用車駕駛模擬器，并進行典型制動工況的模擬試驗獲得試驗數(shù)據(jù)，應(yīng)用離線訓(xùn)練的方法獲得駕駛員制動意圖模糊辨識模型。在此基礎(chǔ)上，利用搭建的駕駛模擬器對駕駛員制動意圖辨識模型進行在線驗證。首先

4、，對常見的人工智能方法的優(yōu)缺點進行了對比分析，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行駕駛員制動意圖辨識。由于TS模型里存在著基于神經(jīng)元的自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)，匹配度很高，所以在典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇了TS模型。其次，利用制動踏板與dSPACE連接搭建乘用車模擬器，通過dSPACE與CarSimSimulink軟件聯(lián)合仿真，進行了持續(xù)制動、常規(guī)制動和緊急制動三種典型工況的模擬試驗。通過對測得參數(shù)進行篩選，最終選擇了制動踏板開度及其變化率、制動減速度