汽车转向时驾驶员驾驶意图辨识与行为预测

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)相结合的模型,用于实现驾驶意图辨识和驾驶行为预测,从而达到辅助驾驶和提高主动安全性的目的。通过驾驶模拟器获得双移线和直线行驶的数据,通过结合HMM和ANN建立了驾驶员意图辨识和行为预测模型,对驾驶员意图和行为在紧急转向、正常转向和直线行驶三种工况下的操作分别进行了辨识和预测。实验结果表明,该模型在给定车速下能够准确辨识当前的驾驶意图和较为精确预测驾驶员的驾驶行为。

基于前馈加反馈控制4WS汽车的三自由度模型分析

建立了基于前馈加反馈控制的4WS汽车的三自由度模型,在Matlab环境下针对不同车速时的汽车横摆角速度、质心侧偏角以及车身侧倾角的瞬态响应进行了分析,并与无控制的FWS汽车的三自由度模型结果进行了比较。结果表明:4WS汽车在低速时的机动性和高速时的稳定性都优于FWS汽车。

基于LINGO的交通流量最大总费用最小的算法

在交通流量分配过程中,目标模型为交通流量最大费用最小,模型的传统求解迭代次数太多,往往比较复杂。介绍了LINGO算法,通过一个算例证明该算法是切实可行的。

基于ADAMS的某SUV车前悬架定位参数分析

根据某SUV车麦弗逊前悬架的实际结构,在ADAMS/CAR中建立了前悬架多刚体模型,通过仿真计算得到相应安装参数设定的轮胎定位参数(前束、外倾)、主销后倾、轮距等的运动学特性,为麦弗逊独立悬架的设计分析提供了必要参考。