基于模糊神经网络的自适应巡航控制系统设计

• 作者: 李占旗 李鹏飞 王述勇
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自适应巡航系统 模糊神经网络 分层控制 驾驶数据训练
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 智能工业
• 页码范围: 68-73,111
• 页数: 7页
• 分类号: U461.91
• 字数: 3793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.06.015

摘要

基于分层架构思路,设计了自适应巡航控制系统.决策控制层,结合前车运动状态动态计算可变车间时距,进一步通过期望车间距与实际间距的比较判定巡航控制模式;车距模式下,采用模糊神经网络通过驾驶数据训练自动生成隶属函数和模糊规则的模糊神经网络控制器进行跟车控制.执行控制层,基于车辆动力及制动系统特性,通过驱动或制动力矩控制实现车速与车间距的精确控制.通过构建"ACC控制策略-车辆动力学-交通场景"闭环系统模型,采用三类典型工况进行验证,仿真结果表明车辆响应较快且跟随稳定,满足控制目标和舒适度的要求.