汽车驾驶机器人模糊神经网络换挡控制方法

摘要：

为了实现汽车驾驶机器人挡位决策的智能化,提出了一种驾驶机器人模糊神经网络换挡控制方法.模糊神经网络模型的输入为驾驶机器人油门机械腿的位移、试验车辆的车速和加速度,模型的输出为挡位.输入变量的隶属函数都为3个,类型都采用广义钟形函数gbellmf,网络训练算法选用反向传播算法和最小二乘法相结合的混合学习算法.仿真结果表明,汽车驾驶机器人模糊神经网络控制仿真挡位与试验挡位基本一致,该方法可根据操作工况环境实现正确的汽车驾驶机器人挡位控制.

关键词：汽车试验、驾驶机器人、换挡控制、模糊神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TP273;TP242.3(自动化技术及设备)

资助基金："十一五"国家科技支撑计划资助项目2009BAG13A04;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目200802861061

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6-11