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基于自学习模糊神经网络AMT车辆巡航控制 被引量:6
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作者 李君 张建武 +2 位作者 冯金芝 雷雨龙 葛安林 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期63-68,共6页
利用模糊神经网络在不能获得精确数学模型的非线性系统中能够达到最优控制的特性 ,建立了车辆巡航模糊神经网络控制模型 ,并对其离线训练后应用于装有机械式自动变速器桑塔纳 2 0 0 0型轿车进行巡航控制道路试验 ,取得满意效果。
关键词 机械式自动变速器 自动巡航控制系统 模糊神经网络 车辆巡航控制
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激光测距仪在车辆新型自主式巡航控制系统的应用 被引量:3
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作者 万沛霖 张志远 +1 位作者 陈旭川 曾宪文 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期70-71,共2页
紧跟巡航控制系统的发展动向 ,介绍了专用激光测距仪在车辆自主式巡航控制系统中的应用以及其技术指标和误差 .数字巡航控制系统采用了模糊控制算法 ,ECU采用数字式控制器PICl6F877单片机 ,执行机构采用步进电机 ,样机达到预期效果。
关键词 车辆巡航控制系统 模糊控制 激光测距仪 P1C16F877单片机 执行机构 步进电机
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网联车辆并线预测与巡航控制的研究 被引量:2
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作者 张涛 邹渊 +1 位作者 张旭东 王文伟 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期250-256,共7页
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行... 为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。 展开更多
关键词 并线意图 神经网络 切入概率 网联车辆巡航控制
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车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现 被引量:11
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作者 张强 曲仕茹 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期569-572,共4页
建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用混合模糊PID控制算法实现了车辆自适应巡航系统"定速"和"跟驰"两个控制目标。仿真结果表明,该控制算法具有响应速度快、超... 建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用混合模糊PID控制算法实现了车辆自适应巡航系统"定速"和"跟驰"两个控制目标。仿真结果表明,该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点。 展开更多
关键词 车辆自适应巡航控制 纵向动力学模型 模糊PID控制
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基于最优预瞄加速度决策的汽车自适应巡航控制系统 被引量:21
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作者 管欣 王景武 高振海 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期189-193,共5页
从驾驶员操作汽车的行为特性建模的角度出发,将驾驶员建模理论———稳态预瞄动态校正假说应用于汽车自适应巡航控制系统的理论研究中,构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆ACC系统结构。并在此基础上建立了相应的ACC系统控制算法... 从驾驶员操作汽车的行为特性建模的角度出发,将驾驶员建模理论———稳态预瞄动态校正假说应用于汽车自适应巡航控制系统的理论研究中,构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆ACC系统结构。并在此基础上建立了相应的ACC系统控制算法。理论分析与仿真计算结果表明:基于驾驶员操纵行为特性的分析,应用驾驶员操纵行为建模理论来研究汽车ACC系统的理论过程为车辆ACC系统的开发提供了一个可行的研究途径。 展开更多
关键词 最优预瞄加速度模型 稳态预瞄 动态校正 车辆自适应巡航控制
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Evaluation of the impacts of adaptive cruise control system on improving fuel efficiency of urban road traffic 被引量:2
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作者 李烨 王炜 +2 位作者 王昊 邢璐 刘善文 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2017年第2期230-235,共6页
The impact of the adaptive cruise control( ACC)system on improving fuel efficiency is evaluated based on the vehicle-specific power. The intelligent driver model was first modified to simulate the ACC system and it ... The impact of the adaptive cruise control( ACC)system on improving fuel efficiency is evaluated based on the vehicle-specific power. The intelligent driver model was first modified to simulate the ACC system and it was calibrated by using empirical traffic data. Then, a five-step procedure based on the vehicle-specific power was introduced to calculate fuel efficiency. Five scenarios with different ACC ratios were tested in simulation experiments, and sensitivity analyses of two key ACC factors affecting the perception-reaction time and time headway were also conducted. The simulation results indicate that all the scenarios with ACC vehicles have positive impacts on reducing fuel consumption. Furthermore, from the perspective of fuel efficiency, the extremely small value of the perception-reaction time of the ACC system is not necessary due to the fact that the value of 0.5 and 0.1 s can almost lead to the same reduction in fuel consumption. Finally, the designed time headway of the ACC system is also proposed to be large enough for fuel efficiency, although its small value can increase capacity. The findings of this study provide useful information for connected vehicles and autonomous vehicle manufacturers to improve fuel efficiency on roadways. 展开更多
关键词 intelligent transportation system vehicle-specific power fuel efficiency ENERGY connected vehicle automated vehicle
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