用于汽车驾驶机器人的车辆性能自学习方法

• 作者: 孙伟 张为公 陈刚 龚宗洋
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 汽车 驾驶机器人 车辆性能参数 自学习 自补偿
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 491-495
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|U467.5
• 语种: 中文

摘要

为了缩短在进行汽车试验前驾驶机器人对不同车型的适应性调整时间,提出了一种用于驾驶机器人的车辆性能自学习方法,对影响驾驶机器人驾驶行为的车辆尺寸和汽车性能参数进行自学习.车辆尺寸的学习通过示教再现实现,汽车性能自学习中油门和制动执行器的指令信号通过所需的车辆驱动功率来确定.对因长时间驾驶引起的控制参数变化进行在线优化,以补偿长时间试验过程中汽车零部件的磨损.试验结果表明,提出的方法实现了驾驶机器人的自学习、自适应、自补偿,驾驶机器人具有良好的车型适应能力,车速跟踪精度满足试验的要求,能消除汽车试验中人为因素的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟		431	11715	58.0	84.0
2	张为公		227	2706	26.0	38.0
3	龚宗洋		29	445	11.0	20.0
4	陈刚		60	503	13.0	20.0