基于ADAMS的不同類型駕駛員模型參數(shù)的選擇.pdf

1、駕駛員方向控制模型的研究在人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)的設計與評價及智能交通系統(tǒng)尤其是智能車輛等領域占有至關重要的地位。本文的研究目的在于：建立高效而且準確的駕駛員方向控制模型，并將所建立的駕駛員模型與在ADAMS中建立的車輛模型進行駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)仿真試驗。完成的主要研究工作如下：
　　 1.基于汽車動力學原理，結合“預瞄-跟隨”理論和神經(jīng)網(wǎng)絡，建立了一種方向控制駕駛員模型——兩層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡駕駛員模型。將本文建立的駕駛員模型應用于

2、二自由度車輛模型上，形成駕駛員-汽車閉環(huán)系統(tǒng)，對閉環(huán)系統(tǒng)模型進行單移線、雙移線和蛇行線三種典型工況下的仿真試驗，試驗結果證明這種建模方法具有精度高、省時省力等優(yōu)點。
　　 2.在本文建立的兩層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡駕駛員模型的基礎上，根據(jù)系統(tǒng)辨識的理論方法對ADAMS中建立的復雜車輛模型進行辨識，將其等效為簡單二自由度模型，通過SUBROUTINE的方法實現(xiàn)駕駛員模型與ADAMS車輛模型的連接，實現(xiàn)駕駛員模型針對復雜車輛模型的應用，并且進

3、行了雙移線和蛇行線兩種典型工況的仿真，對駕駛員模型針對復雜車輛應用的有效性進行了驗證。
　　 3.由于真實駕駛員作為人類個體，具有個體差異性和適應性，為更為準確地模擬出真實駕駛員的駕駛規(guī)律，本文從生理學和心理學角度對駕駛員進行了簡單分類，并根據(jù)駕駛員模型參數(shù)對駕駛員駕駛特性的影響，確定了不同類型駕駛員的參數(shù)選擇范圍，在此基礎上建立了不同類型的駕駛員模型，通過雙移線典型工況下的仿真試驗驗證了整個過程是正確合理的。
　　 綜